改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究

分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集矢量图像分割模型进行了改进,使分割速度得到了提高;用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。实验结果表明该方法可以较好地实现对木材死节、活节和虫眼等缺陷的彩色图像分割,也可实现对单板多节子缺陷彩色图像的分割,为木材缺陷边缘检测提供一种行之有效的方法。