基于色差聚类的原木图像端面检测与统计

发布时间：2024-07-05 02:56

　　针对自然环境下外界因素对原木截面检测的干扰,使用图像处理技术,以自然环境中原木堆放存储时图像为处理对象,设计了一种原木截面识别方法。通过色差值聚类将原木图像分割为原木截面、孔隙及背景,去除背景干扰提取原木端面;采用逐级开运算与改进分水岭算法,对端面进行分割计数。实验结果表明:在自然环境下的正检率91. 88%,错检率5. 08%,漏检率8. 12%,满足了原木截面识别计数的需求。

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【部分图文】：

图1自然环境原木堆放情况1

在计算机进行图像处理时，通常把图像存储为三原色通道(红色(R)、绿色(G)、蓝色(B))矩阵，可以被计算机识别的数值多维矩阵进行处理。图1和图2为自然环境堆放原木图片采用手机或便携设备实地拍摄，拍摄时正面拍摄堆放的原木，不考虑光线与背景，使实验用图符合实际情况。图2自然环境原木....

图2自然环境原木堆放情况2

图1自然环境原木堆放情况1通过选取合适的算子进行图片的预处理去除噪声，提高后续实验精度，本实验在图像预处理中选择3次以3×3大小的滤波器进行中值滤波以减少因光线、纹理和原木本身湿度产生截面图像噪音干扰。多次中值滤波使原木截面趋于统一，同时背景颜色像素值也趋于统一，减少了干扰。中....

图3中值滤波图片

式(2)为原3×3滤波矩阵W3×3，其中，覆盖像素点坐标中值为(x-1,y)坐标数值，则将该滤波板覆盖的所有坐标下的数值重置为(x-1,y)的数值。变换为

图4Otsu二值分割

常用图像处理方法是灰度化后以Otsu最大类间方差法进行分割，确定阈值进行前景与背景分离，阈值确定标准是选取灰度值使前景与背景像素方差值最大，该方法对于颜色单一图像，或只存在目标原木以及少量背景干扰的图像有较好的区分，当出现3种色域以上的图像或颜色目标区域与干扰区域相近，传统灰度化....

本文编号：4000931