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基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究
被引量：
1
1
作者
贺春光
高凡
+3 位作者
袁云梅
多化琼
丁安宁
李璐芳
《木材科学与技术》
北大核心
2023年第1期74-82,共9页
为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自...
为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自适应Gamma校正和自适应非线性拉伸处理,用于改善单板节子图像对比度和保持色彩自然,最后利用非锐化掩模技术增强节子细节区域。试验结果表明,该算法能够有效地改善单板节子图像的对比度和细节清晰度,图像颜色更为自然;突出节子缺陷部位,保留了较多节子细节信息;在均方差、峰值信噪比和结构相似性指数上,比AGC-Quantile和直方图均衡化算法均有提升。
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关键词
单板节子
加权分布的自适应Gamma校正
自适应非线性拉伸
非锐化掩模
图像增强
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职称材料
基于数字图像的木材缺陷识别研究进展
被引量：
8
2
作者
丁安宁
贺春光
+2 位作者
多化琼
秦彦平
袁云梅
《木材科学与技术》
北大核心
2022年第1期9-16,28,共9页
数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方...
数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方法的特点以及局限性进行总结,对未来研究的发展趋势进行展望。数字图像处理技术进一步走向自动化和智能化,还需要更深入的研究。
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关键词
数字图像
缺陷识别
木材缺陷
图像处理技术
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职称材料
题名
基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究
被引量：
1
1
作者
贺春光
高凡
袁云梅
多化琼
丁安宁
李璐芳
机构
内蒙古农业大学材料科学与艺术设计
学院
山西应用科技学院信息工程系
出处
《木材科学与技术》
北大核心
2023年第1期74-82,共9页
基金
内蒙古自治区科技计划项目“现代数学技术在非遗蒙古族家具纹样保护传承利用中的应用”(2022YFDZ0031)。
文摘
为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自适应Gamma校正和自适应非线性拉伸处理,用于改善单板节子图像对比度和保持色彩自然,最后利用非锐化掩模技术增强节子细节区域。试验结果表明,该算法能够有效地改善单板节子图像的对比度和细节清晰度,图像颜色更为自然;突出节子缺陷部位,保留了较多节子细节信息;在均方差、峰值信噪比和结构相似性指数上,比AGC-Quantile和直方图均衡化算法均有提升。
关键词
单板节子
加权分布的自适应Gamma校正
自适应非线性拉伸
非锐化掩模
图像增强
Keywords
veneer knot
adaptive gamma correction for weighted distribution
adaptive nonlinear tension
unsharpened mask
image enhancement
分类号
S781.5 [农业科学—木材科学与技术]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于数字图像的木材缺陷识别研究进展
被引量：
8
2
作者
丁安宁
贺春光
多化琼
秦彦平
袁云梅
机构
内蒙古农业大学材料科学与艺术设计
学院
山西应用科技学院信息工程系
出处
《木材科学与技术》
北大核心
2022年第1期9-16,28,共9页
基金
国家自然科学基金“蒙古族传统家具纹样的数字化分类研究”(31760185)。
文摘
数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方法的特点以及局限性进行总结,对未来研究的发展趋势进行展望。数字图像处理技术进一步走向自动化和智能化,还需要更深入的研究。
关键词
数字图像
缺陷识别
木材缺陷
图像处理技术
Keywords
digital image
defect identification
wood defects
image processing technology
分类号
S781.1 [农业科学—木材科学与技术]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应校正和非锐化掩模的木材单板节子图像增强算法研究
贺春光
高凡
袁云梅
多化琼
丁安宁
李璐芳
《木材科学与技术》
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
基于数字图像的木材缺陷识别研究进展
丁安宁
贺春光
多化琼
秦彦平
袁云梅
《木材科学与技术》
北大核心
2022
8
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