基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别1）

• 作者: 李佳 王阿川 马欣然
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 木材缺陷 图像识别 全局最小化 全变分范数对偶化
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 114-118,140
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王阿川		88	538	12.0	19.0
2	马欣然		4	10	2.0	3.0
3	李佳		11	14	2.0	3.0