首页> 中文期刊> 《林业机械与木工设备》 >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

         

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%.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号