基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

白雪冰; 许景涛; 郭景秋; 陈凯

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

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基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

白雪冰 , 许景涛 , 郭景秋 , 陈凯

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白雪冰, 许景涛, 郭景秋, 陈凯. 基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割[J]. 浙江农林大学学报, 2016, 33(2): 306-314. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

引用本文:

BAI Xuebing, XU Jingtao, GUO Jingqiu, CHEN Kai. Segmentation of wood surface knots and wormholes based on an improved LBF Model[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2016, 33(2): 306-314. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

Citation:

BAI Xuebing, XU Jingtao, GUO Jingqiu, CHEN Kai. Segmentation of wood surface knots and wormholes based on an improved LBF Model[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2016, 33(2): 306-314. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

1.
东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040

基金项目:

黑龙江省自然科学基金资助项目（C201208）

详细信息

作者简介: 白雪冰，教授，从事图像处理与模式识别研究。

通信作者: 白雪冰，教授，从事图像处理与模式识别研究。

中图分类号: TP391.41；S781.1

Segmentation of wood surface knots and wormholes based on an improved LBF Model

1.
College of Machinery Electricity, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China

Funds:

黑龙江省自然科学基金资助项目（C201208）

摘要: 为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割，对局部二值拟合（local binary fitting，LBF）模型进行了深入研究，从而提出一个改进的 LBF模型，即在LBF模型的基础上，添加一个新的水平集线性正则化项，与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点，使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感，同时增强算法的抗噪性，能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证，该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像，以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15
- 木材科学与技术 /
- 板材表面缺陷 /
- 板材图像分割 /
- LBF模型 /
- 水平集
Abstract: To make wood surface defect segmentation faster and more effective, research was conducted to put forward an improved LBF （local binary fitting） Model with image segmentation based on the Chan-Vese （CV） Model. The improved LBF Model added a new level set formulation with a linear regularization term, and at the same time formed a Gaussian function as the kernel function with two local values for fitting energy. Results showed that the improved algorithm could overcome the segmentation shortcomings in the LBF Model. Also, the segmentation process was not sensitive to the size or the position of the initial contour. However, the anti noise of the algorithm was enhanced, and the image could be segmented in non-uniform gray. The experiment showed that the algorithm completely extracted the wood surface defect images with single and multi objectives, and level set evolution corresponding to the defect image could be obtained. ［Ch, 21 fig, 1 tab. 15 ref.］
- wood science and technology /
- wood surface defects /
- wood image segmentation /
- LBF model /
- level set

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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

https://zlxb.zafu.edu.cn/article/zjnldxxb/2016/2/306

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基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.017

1. 东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040

基金项目:

黑龙江省自然科学基金资助项目（C201208）

作者简介:
白雪冰，教授，从事图像处理与模式识别研究。

通信作者: 白雪冰，教授，从事图像处理与模式识别研究。

收稿日期: 2015-04-20
修回日期: 2015-09-16
刊出日期: 2016-04-20

中图分类号: TP391.41；S781.1

关键词:

摘要: 为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割，对局部二值拟合（local binary fitting，LBF）模型进行了深入研究，从而提出一个改进的 LBF模型，即在LBF模型的基础上，添加一个新的水平集线性正则化项，与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点，使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感，同时增强算法的抗噪性，能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证，该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像，以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15