2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、我國(guó)是森林資源匱乏的國(guó)家,提高木材的利用率是林業(yè)科技人員的一個(gè)課題。為此,在木材加工過(guò)程中,識(shí)別并剔出木材缺陷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以活結(jié)、死結(jié)、蟲(chóng)眼三種常見(jiàn)的木材表面缺陷為樣本,在灰度空間和HSI空間,分別采用閾值分割方法和微分算子對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行分割處理。
  首先,對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行預(yù)處理,運(yùn)用均值濾波器、中值濾波器和維納自適應(yīng)濾波器對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行濾波處理,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用維納自適應(yīng)濾波器對(duì)木材表面缺陷圖

2、像進(jìn)行去噪聲處理結(jié)果更好。對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行直方圖均衡化和灰度變換,以突出感興趣區(qū)域的細(xì)節(jié)信息。
  在灰度空間采用微分算子對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行分割,分別采用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子進(jìn)行分割,結(jié)果表明,微分算子分割方法對(duì)木材表面缺陷不能形成連貫的缺陷區(qū)域描述,且受木材自身紋理的影響較大。在灰度空間采用閾值分割方法對(duì)木材表面缺陷圖像進(jìn)行分割處理,在傳統(tǒng)閾值分割方法的基礎(chǔ)

3、上,用圖像的灰度、梯度值進(jìn)行二維熵的木材表面缺陷圖像分割,介紹了灰度-梯度共生矩陣的搭建方法,通過(guò)與傳統(tǒng)閡值分割方法中的迭代法、最大類(lèi)間方差法、一維最大信息熵的分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,證明二維熵分割結(jié)果更好。
  對(duì)于正常木材缺陷部分的色調(diào)基本是以灰黑色、淡黃色為主,其顏色飽和度較低,對(duì)色調(diào)影響將很小,可以不加以限制。因此在HSI空間中,只選擇H分量和I分量進(jìn)行分割,將閾值分割后的兩分量進(jìn)行融合。
  最后,對(duì)灰度空間分割的缺陷圖

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