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10.3969/j.issn.1001-005X.2014.03.014

基于模糊聚类分析的木材缺陷CT图像分割

引用
为了提高木材的利用率,在木材加工之前对木材缺陷CT图像进行分割,将节子和空洞等缺陷分割出来,通过观察缺陷的位置便于工人师傅下锯.利用计算机断层扫描(CT)技术获取木材缺陷图像,将数字图像处理技术与模糊聚类算法相结合,在标准的模糊C均值算法的基础上改进,采用半模糊聚类的分析方法对木材缺陷图像进行分割检测.实验结果表明:基于半模糊聚类的图像检测方法在木材图像检测上取得了较好的效果,缺陷边缘处很平滑,细节保留完整,更多的保留了边缘上的信息.从而证明了半模糊聚类分析法在木材缺陷CT图像处理方面具有可行性.

木材CT图像、图像分割、半模糊聚类、模糊C均值聚类

30

S781.5(森林采运与利用)

国家自然科学基金项目资助31170518

2014-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

59-62

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森林工程

1001-005X

23-1388/S

30

2014,30(3)

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