基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别1）

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。

关键词：木材缺陷、图像识别、全局最小化、全变分范数对偶化

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：1哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目2014RFXXJ040。

在线出版日期：2015-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：114-118,140