论文摘要
针对木制家具的表面死节缺陷,提出一种基于正则化共面判别分析(RCDA,Regularized Coplanar Discriminant Analysis)与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成列向量,所有列向量组成矩阵进行RCDA维数约减,对约减后的特征进行SVM训练与测试,得到图像块分类结果。最后将块分类矩阵变形成二值分割图,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法效果好,SD、Dice、ER、NR值分别为80. 96%、89. 48%、23. 33%、0. 16%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周宇,周仲凯,于音什,刘伟嘉,刘军
关键词: 成品家具,死节缺陷,正则化共面判别分析,支持向量机,图像分割
来源: 林业机械与木工设备 2019年08期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 南京林业大学机械电子工程学院
基金: 南京林业大学大学生创新创业训练计划项目(2018NFUSPITP161,2018NFUSPITP160)
分类号: TS664.07;TP391.41
DOI: 10.13279/j.cnki.fmwe.2019.0088
页码: 8-11
总页数: 4
文件大小: 226K
下载量: 23
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标签:成品家具论文; 死节缺陷论文; 正则化共面判别分析论文; 支持向量机论文; 图像分割论文;