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摘要:
木材识别对木材科学和产业具有重要的意义,微观识别方法准确性高但过程繁琐,只有木材专家才能掌握.基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材.该文提出了一种基于显微结构图像的木材导管自动提取方法,运用数学形态学的腐蚀、膨胀及开、闭运算进行去噪处理和边缘增强,将导管形态从阔叶材横切面显微图像中成功地提取出来.该方法为定量分析和提取阔叶材管孔式特征奠定了基础,是对基于图像的智能木材识别技术的有益探索.大量的试验表明,该方法是有效的.
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文献信息
篇名 一种基于形态学的木材导管图像分割方法
来源期刊 北京林业大学学报 学科 农学
关键词 木材识别 导管 特征提取 数学形态学
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 12-16
页数 5页 分类号 S781.1
字数 3527字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1522.2008.04.003
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 方陆明 浙江林学院信息工程学院 9 174 6.0 9.0
2 马灵飞 浙江林学院信息工程学院 6 38 3.0 6.0
3 祁亨年 浙江林学院信息工程学院 3 59 2.0 3.0
4 陈丰农 浙江林学院信息工程学院 2 19 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
木材识别
导管
特征提取
数学形态学
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
北京林业大学学报
月刊
1000-1522
11-1932/S
大16开
北京市海淀区清华东路35号
18-91
1979
chi
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70613
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