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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
祁亨年 陈丰农 方陆明 马灵飞
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。
关键词：
木材识别 导管 特征提取 数学形态学
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
阚江明 李文彬
该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李小林 景林 黄世国 黄习培
针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标.
关键词：
原木 图像分割 彩色图像
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
计智伟 汪杭军 何涛 尹建新
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,对木材科学和产业具有十分重要的意义。提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验。实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性。
关键词：
区域生长 导管细胞 形态特征
[期刊] 统计与决策
[作者]
艾小青 叶章琪 张雪薇
分割指数(Segregation Index)是度量群体分割程度的统计指标,其理论、方法和应用是西方学术界的研究热点,而国内目前较少有专门针对分割指数的系统介绍和研究。文章梳理了相关研究文献,介绍并分析了各种已有分割指数的构建方法及其性质,勾勒出一幅较为全面的研究图谱;提出并论证了一种新方法,在已有指数的基础上构建了相应的加权分割指数。最后,对2013—2017年我国城镇职工的行业分割情况进行了测算,例示了各种分割指数的应用,验证了加权分割指数应用的良好效果。
关键词：
分割指数 分割曲线 加权分割指数
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 杨刚
【目的】结合树木图像颜色和纹理特征,融合聚类和分类算法对树木图像进行多目标优化分割,从而提高自然背景下树木图像分割的准确性。【方法】首先,利用MSCC框架理论,解决聚类和分类目标函数同时依赖于聚类中心的问题。然后,分别选定聚类性能评价指标函数和分类性能评价指标函数。最后,采用多目标进化优化方法——NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到Pareto前端最优解集,并通过计算聚类有效性指数I的最大值,寻找最优解决方案。选择具有代表性的法国梧桐、侧柏、松树和杏树等自然背景下拍摄的4幅图像作为样本。分别采用Kmeans、Fuzzy C-means、对聚类目标函数进行单目标优化,采用MOPSO方法进行多目标优化,以及NSGA-Ⅱ方法进行多目标优化等5种方法对样本图像进行分割比较。【结果】在聚类中心数量相同、种群大小相同、遗传代数相同的条件下,指数I的值表明本文提出的分割方法优势显著。对于4类不同样本图像分割的指数I值进行对比可知,以HF指数为单目标函数进行遗传优化的结果优于单一使用K-means和FCM算法; MOPSO多目标优化方法分割结果优于单目标优化结果;基于NSGA-Ⅱ优化的多目标函数分割结果又优于MOPSO多目标优化结果。【结论】融合聚类和分类算法构建聚类性能评价指标函数和分类评价性能指标函数,并采用非支配排序遗传算法对多目标函数进行优化,能更好地保留树木图像的颜色和纹理特征,分割准确率显著提高。
关键词：
多目标优化 树木图像 NSGA-Ⅱ
[期刊] 林业科学
[作者]
陈勇平 郭文静 王正
【目的】提出一种基于数学形态学的木材单板节子识别改进算法,对木材单板表面节子进行快速识别和面积判断,旨在转化生产中由计算机智能控制自动分等代替人力分拣,提高木材单板分等效率。【方法】选取带有节子的木材单板为研究对象,以图像识别初步结果为基础,首先采集木材单板图像并进行灰度变换;然后根据灰度图像中节子和背景占据的不同灰度级范围,运用最大熵原理选择灰度阈值对图像进行分割,使节子从背景中初步分离出来;接着通过形态学运算去除各初选节子外部的干扰特征量,使节子外轮廓得以较准确显现;最后增加检出特征的外形轮廓判定,以防止板面可能存在的裂缝、污痕等其他特征量因颜色较深从背景中分离出来,被误检识别为节子。【结...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白雪冰 许景涛 郭景秋 陈凯
木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值，对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率，节约现有木材资源，缓解森林资源短缺的压力。针对传统的Ｃ－Ｖ（Ｃｈａｎ－Ｖｅｓｅ）模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点，本文采用Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法与传统的Ｃ－Ｖ模型算法进行对比试验。与此同时，根据Ｃ－Ｖ模型和Ｃ－Ｖ模型结合形态学方法的不足之处，在Ｃ－Ｖ模型基础上，引入局部拟合函数和高斯核函数，提出了一种基于Ｃ－Ｖ模型的改进算法，能够有效地克服Ｃ－Ｖ模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统Ｃ－Ｖ模型算法、Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法和改进的Ｃ－Ｖ模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
程燕林 侯成林 高健
竹丛枝病可由多种病原引起,竹生香柱菌即是其中的一类,包括箣竹香柱菌(Epichloё bambusae)和箬竹香柱菌(Epichloё sasae)两种。日本学者Tanaka根据形态结合分子的研究结果,将其更名为箣竹异香柱菌(Heteroepichloё bambusae)和箬竹异香柱菌(Heteroepichloё sasae)。该文作者于2007年5月底从安徽省广德县的短穗竹上采集到1种异香柱型丛枝病标本,对其病原菌的形态学和培养特征进行观察描述,并利用ITS rDNA序列对其系统发育学进行分析,最终确定该菌为箬竹异香柱菌,而不是先前认为的箣竹异香柱菌。鉴于国内有关其他寄主上的竹生异香柱菌...
关键词：
短穗竹 丛枝病 竹异香柱菌 系统发育分析
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘飞 黄绍书 郝正航 陈卓 谈竹奎 徐玉韬
由于直流输电系统中开关数量过多,且受仿真机存储容量和CPU处理能力的限制,给直流输电系统的实时仿真带来了很大困难。为了实现高压直流输电系统的实时仿真,采用理想变压器模型法在直流线路上对高压直流输电系统进行模型分割。以12脉波高压直流输电系统为例,将上述模型分割方法与原整体模型进行了仿真对比分析。结果表明,模型分割方法适用于直流输电系统实时仿真测试平台的构建。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
琚存勇 蔡体久 冯仲科
随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 黄心渊
在自然场景中拍摄的树木图像包含了丰富的信息,并受环境、光照、天气、噪声等的干扰,树木本身及其周围景物的多样性使得自然场景中的树木图像提取成为一项复杂的、探索性很强的工作。本文采用自然图像抠图技术进行树木图像的提取,较好地解决了树木图像内部存在大量空洞和透明现象的问题;提出了关注区域的概念,并引入区域生长的方法,从简化三分图划分、尽可能多地确定前景像素点和减少未知区域待运算像素数目3个方面对基于马尔可夫随机场(MRF)的抠图方法进行了改进。实验结果表明:改进的基于MRF的树木图像抠图算法能够有效地提取树木图像,并简化了人机交互过程,增强了颜色的准确性,同时使运算速度大幅度提高。
关键词：
图像提取 自然图像抠图 马尔可夫随机场
[期刊] 物流技术
[作者]
梁婷婷
提出了一种基于语义的仓储图像检索方法,并对设计思想给出了详细描述。对标准词汇获取、仓储图像标注、图像聚集策略、图像查找等方法进行了详细阐述。最后,通过实验及比较分析证明了所述方法在提高仓储图像检索的效率和精度上具有优越性。
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