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基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别 被引量：5
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作者 李佳 王阿川 马欣然 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期114-118,140,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 木材缺陷 图像识别 全局最小化 全变分范数对偶化
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