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公开(公告)号:CN103761743B
公开(公告)日:2016-06-29
申请号:CN201410043711.7
申请日:2014-01-29
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法,涉及地板表面缺陷检测领域,本发明针对区域生长算法存在的分割速度慢、分割不准确的问题,致使实木地板的表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,影响其质量与分选等级。首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小,在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位;利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原,并对缺陷进行标记生成参考图像;应用小波变换检索标记参考图像的边缘,以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索,实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行缺陷检测试验,该方法平均分割时间为13.21ms,缺陷分割区域的准确率达到96.8%。
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公开(公告)号:CN103761743A
公开(公告)日:2014-04-30
申请号:CN201410043711.7
申请日:2014-01-29
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法,涉及地板表面缺陷检测领域,本发明针对区域生长算法存在的分割速度慢、分割不准确的问题,致使实木地板的表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,影响其质量与分选等级。首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小,在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位;利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原,并对缺陷进行标记生成参考图像;应用小波变换检索标记参考图像的边缘,以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索,实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行缺陷检测试验,该方法平均分割时间为13.21ms,缺陷分割区域的准确率达到96.8%。
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