基于双向2DPCA与SVM的木材死节缺陷图像分割算法

摘要：

针对木材的死节缺陷,提出了一种双向2DPCA(二维主成分分析法)与SVM(支持向量机法)的木材缺陷图像分割算法.首先将RGB彩图灰度化,并将其灰度图分解成互不重叠的子块,然后采用双向2DPCA分别对子块的行、列方向进行特征提取,实现子块的维数约减,最后将约减后的子块矩阵变换成行向量,利用SVM对图像表面死节和背景的行向量进行训练和测试,获取死节缺陷.试验结果表明,该算法目标定位能力强,能很好地实现木材缺陷图像分割,SD、Dice、ER、NR指标分别为86.43％、92.72％、15.32％、0.33％.

关键词：双向2DPCA、SVM、死节缺陷、图像分割

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京林业大学大学生创新项目2016NFUSPITP043

在线出版日期：2019-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,77