基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别

编号 zgly0000841054

文献类型 期刊论文

文献题名 基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别

学科分类 220.5540;木材学

作者 李佳  王阿川  马欣然 

作者单位 东北林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2014(12)

页码 114-118+140

年份 2014 

关键词 木材缺陷  图像识别  全局最小化  全变分范数对偶化 

文摘内容 根据木材缺陷图像识别技术的现状,针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法,对现有典型模型法进行图像识别方法的分析,提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算法。首先,在C-V模型中引入加权总变分能量(VTg(u)),使得二者分别能够与GAC模型连接,实现了在同一全局最小化框架下统一2种模型;然后采用全变分范数对偶化方法对模型进行了快速求解;最后给出了模型的数值化实现算法。结果表明:该算法不依赖初始轮廓线的选择,能够比较快速、准确地识别出木材的节子、孔洞、腐朽、空心等缺陷和单板多节子缺陷图像。