基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割

基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割

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%。

论文目录

  • 1 分割方法
  •   1.1 RCDA与SVM的图像分割
  •     1.2 RCDA
  •     1.3 SVM
  • 2 死节缺陷图像分割
  •   2.1 图像灰度化
  •   2.2 RCDA特征提取
  •   2.3 SVM图像分割
  • 3 结果分析
  • 4 小结
  • 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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