马尔可夫随机场在纸病检测中的应用研究

论文摘要

纸病检测是造纸生产过程中重要的环节,现有的纸病检测系统一般采用阈值算法或边缘检测算法对图像进行分割。为解决阈值分割和边缘检测分割方式中存在的误分以及过度分割问题,本研究提出了基于马尔可夫(MarKov)随机场的纸病图像分割方法。通过MarKov随机场理论对纸病图像纹理进行分析得到纹理特征参数,利用纹理特征参数以及最大差值对正常背景和纸病区域进行分割。结果表明,相比于其他分割算法,基于MarKov随机场的纸病图像分割方法可有效提取出纸病图像的纹理细节和轮廓特征,提高分割的准确度。

论文目录

• 1 马尔可夫随机场 （MRF） 在纸病检测中的应用
•   1.1 纸病图像的特点
•   1.2 MRF模型
• 2 基于MRF纹理特征的纸病图像分割
•   2.1 纸病图像模板的选取
•   2.2 局部纹理特征参数求解
•   2.3 参数估计
• 3 实验与讨论
•   3.1 实验步骤
•   3.2 分割质量评估
•     3.2.1 纸病轮廓相似程度
•     3.2.2 图像分类准确度
•   3.3 不同分割参数对分割效果的影响
•   3.4 与其他分割方式结果对比
•     3.4.1 观察对比
•     3.4.2 数据对比
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 雷扬博,黄勋,王阳阳,陈浩,黄伦

关键词: 纸病图像,随机场,纹理特征参数,最大差

来源: 中国造纸 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,有机化工,轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 陕西科技大学机电工程学院

分类号: TP391.41;O211.6;TS77

页码: 50-56

总页数: 7

文件大小: 2163K

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