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摘要:
年轮宽度值是在树木的横切面上直接读取的,人工读数需要借助放大镜或读数显微镜,容易引起测量者的视觉疲劳,导致测定数据误差较大;而采用计算机视觉技术自动识别年轮的方法可以很好地解决这个问题.为此,针对环孔材年轮图像中管孔颗粒干扰分布密集且相对孤立的特点,提出了基于区域生长的分割算法提取年轮边界,并给出了区域生长和算法实现的过程.对比中值滤波,该方法能够较好地去除管孔干扰,并且边界保持较好,有利于年轮宽度的自动识别.
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文献信息
篇名 基于区域生长的年轮图像分割方法
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 农业基础科学 年轮图像分割 应用 区域生长
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 新技术应用
研究方向 页码范围 204-206
页数 3页 分类号 S126
字数 1777字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-188X.2006.04.070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何东健 西北农林科技大学信息工程学院 188 3174 30.0 46.0
2 韩其燕 西北农林科技大学机电工程学院 1 16 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
农业基础科学
年轮图像分割
应用
区域生长
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
总被引数(次)
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