东北林业大学学报
東北林業大學學報
동북임업대학학보
Journal of Northeast Forestry University
2015年
10期
97-102
,共6页
木材表面缺陷%超像素%图像分割
木材錶麵缺陷%超像素%圖像分割
목재표면결함%초상소%도상분할
Wood surface defect%Super pixel%Image segmentation
使用SLIC(简单线性迭代聚类)超像素图像分割方法将木材表面缺陷图像预分割,并从提高算法速度和自适应阈值2方面对超像素合并算法进行改进;分析了DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)聚类用于该类超像素合并中算法的复杂度,提出了自适应阈值的快速DBSCAN超像素合并算法来取得缺陷分割图像.结果表明:改进后的算法对于3类缺陷都能很好的分割,并且算法复杂度低;分割及合并的总时间为0.35 s左右,能满足在线分选的要求.
使用SLIC(簡單線性迭代聚類)超像素圖像分割方法將木材錶麵缺陷圖像預分割,併從提高算法速度和自適應閾值2方麵對超像素閤併算法進行改進;分析瞭DBSCAN(具有譟聲的基于密度的聚類方法)聚類用于該類超像素閤併中算法的複雜度,提齣瞭自適應閾值的快速DBSCAN超像素閤併算法來取得缺陷分割圖像.結果錶明:改進後的算法對于3類缺陷都能很好的分割,併且算法複雜度低;分割及閤併的總時間為0.35 s左右,能滿足在線分選的要求.
사용SLIC(간단선성질대취류)초상소도상분할방법장목재표면결함도상예분할,병종제고산법속도화자괄응역치2방면대초상소합병산법진행개진;분석료DBSCAN(구유조성적기우밀도적취류방법)취류용우해류초상소합병중산법적복잡도,제출료자괄응역치적쾌속DBSCAN초상소합병산법래취득결함분할도상.결과표명:개진후적산법대우3류결함도능흔호적분할,병차산법복잡도저;분할급합병적총시간위0.35 s좌우,능만족재선분선적요구.
