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改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究
被引量:
9
1
作者
王阿川
曹军
+1 位作者
于琳
瑛
戴天虹
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期164-167,206,共5页
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...
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。
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关键词
木材缺陷
扩展C-V彩色模型
加性算子分裂(AOS)算法
单板缺陷分割
背景填充
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职称材料
基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别
被引量:
3
2
作者
王阿川
于琳
瑛
曹军
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期106-111,共6页
分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差...
分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,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。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割。
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关键词
单板节子缺陷图像
扩展的C-V模型
AOS算法
多目标分割
背景填充技术
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职称材料
题名
改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究
被引量:
9
1
作者
王阿川
曹军
于琳
瑛
戴天虹
机构
东北林业大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期164-167,206,共5页
基金
黑龙江省教育厅项目(No.12513008)
文摘
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。
关键词
木材缺陷
扩展C-V彩色模型
加性算子分裂(AOS)算法
单板缺陷分割
背景填充
Keywords
wood defect
extended C-V vector model
Additive Operator Splitting(AOS)scheme
veneer knot defect segmentation
painting background
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别
被引量:
3
2
作者
王阿川
于琳
瑛
曹军
机构
东北林业大学
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期106-111,共6页
基金
黑龙江省自然科学基金项目"基于颜色特征和数学形态学的木质板材缺陷检测的研究"(F200920)
文摘
分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,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。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割。
关键词
单板节子缺陷图像
扩展的C-V模型
AOS算法
多目标分割
背景填充技术
Keywords
veneer knot defect image
extended C-V model
AOS scheme
multi-object segmentation
technique of painting background
分类号
S781.5 [农业科学—木材科学与技术]
TP391 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究
王阿川
曹军
于琳
瑛
戴天虹
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
9
下载PDF
职称材料
2
基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别
王阿川
于琳
瑛
曹军
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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