基于聚类分析的原木端面区域识别方法的研究与实现
发布时间：2021-06-25 20:17
森林资源是生态文明建设与人类社会生存和发展中十分重要的基础性资源。当前,人们对森林资源的需求主要包括两方面,一是各行业对林木及林产品的需求量逐年上升,二是人们对生态环境质量的要求越来越高,想要拥有更多更好的森林资源。因此,为了保证经济效益和生态效益共同提升,必须将有限的森林资源得到科学利用和有效保护。生长在山上林地的林木只有运达用户手中才能产生经济效益,因此,木材运输管理是森林资源管理和保护的重要环节。但是由于目前木材运输检查工作中原木的检尺工作都是由人工操作,劳动强度大、效率低、精度不高且容易受到员工主观意识的影响,而发展计算机自动检尺系统能够在木材管理中节省大量的人力物力,提高检查工作的效率,同时防止木材运输过程中存在的非法运输问题,对森林资源的管理和保护具有非常重要的意义。本文主要研究基于聚类分析的原木端面区域识别方法,将原木端面区域从图像中提取出来,这是发展计算机自动检尺系统的基础。首先介绍了国内原木端面区域识别的研究现状以及应用聚类分析进行图像处理的研究现状;其次介绍了 K-means聚类、FCM聚类和CFSFDP算法,对上述三种聚类算法的细节以及具体的计算步骤做了详细的表述...
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 原木端面识别方法的国内研究现状
1.2.2 基于聚类分析的图像处理现状
1.3 研究内容与结构安排
2 K-means聚类与FCM聚类的图像分割理论基础
2.1 颜色空间基础
2.1.1 RGB颜色空间
2.1.2 Lab颜色空间
2.2 K-means聚类与FCM聚类算法
2.2.1 聚类基础理论
2.2.2 K-means聚类
2.2.3 模糊聚类(FCM)基本原理
2.3 Hough变换
2.3.1 Hough变换检测圆
2.4 本章小结
3 CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析方法的理论基础
3.1 基于高斯多尺度图像表示的多元图像分析
3.1.1 高斯多尺度图像表示
3.1.2 构造高斯多尺度多元图像的方法
3.2 图像特征提取与描述
3.3 基于密度的聚类算法--CFSFDP算法
3.3.1 算法基本原理
3.3.2 核函数
3.3.3 CFSFDP算法步骤
3.4 本章小节
4 K-means聚类与FCM聚类的实验以及结果分析
4.1 基于K-means聚类的原木端面区域识别
4.1.1 RGB颜色空K-means聚类
4.1.2 Lab颜色空K-means聚类
4.2 基于FCM聚类的原木端面区域识别
4.3 本章小节
5 CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析的实验以及结果分析
5.1 基于CFSFDP算法的原木端面区域识别
5.1.1 彩色图像预处理
5.1.2 像素点的特征提取
5.1.3 基于CFSFDP算法的实现
5.2 图像分割质量
5.2.1 主观评价
5.2.2 偏差法
5.3 原木轮廓识别
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 研究工作总结
6.2 本文的创新之处
6.3 讨论
参考文献
致谢
在校期间研究成果与奖项
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多特征的成捆原木端面轮廓识别方法[J]. 景林,林耀海,黄习培. 计量学报. 2015 (04)
[2]基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割[J]. 官俊,任洪娥,宋爽. 计算机工程与应用. 2014(18)
[3]一种两阶段彩色图像分割方法的原木识别[J]. 李小林,景林,黄世国,黄习培. 福建农林大学学报(自然科学版). 2013(05)
[4]结合色彩特征和空域特征的成捆原木轮廓识别[J]. 景林,林耀海,温永仙,黄世国,林宜宽. 计算机系统应用. 2013(07)
[5]可变相似性度量的近邻传播聚类[J]. 董俊,王锁萍,熊范纶. 电子与信息学报. 2010(03)
[6]基于空间邻域信息的FCM图像分割算法[J]. 李艳灵,沈轶. 华中科技大学学报(自然科学版). 2009(06)
[7]原木端面面积的数字图像检测方法研究[J]. 辛颖,薛伟. 吉林林业科技. 2008(06)
[8]基于GSM短消息的木材运输码单稽查系统[J]. 景林,林宇洪. 交通运输工程与信息学报. 2008(02)
[9]成捆原木计算机图像检尺系统研究及应用[J]. 景林,黄习培,丁盛彬. 计算机应用. 2006(S2)
[10]计算机数字图像处理常用颜色空间及其转换[J]. 吕艳娜,朱晓,朱长虹. 计算机与数字工程. 2006(11)
博士论文
[1]图像直方图特征及其应用研究[D]. 汪启伟.中国科学技术大学 2014
硕士论文
[1]基于密度的快速图像分割方法研究[D]. 劳启明.华南理工大学 2016
[2]基于模糊C均值聚类的图像分割算法研究[D]. 郑福华.山东大学 2014
[3]基于图像识别的木材运输检查系统研究[D]. 朱杰.福建农林大学 2014
本文编号：3249884
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 原木端面识别方法的国内研究现状
1.2.2 基于聚类分析的图像处理现状
1.3 研究内容与结构安排
2 K-means聚类与FCM聚类的图像分割理论基础
2.1 颜色空间基础
2.1.1 RGB颜色空间
2.1.2 Lab颜色空间
2.2 K-means聚类与FCM聚类算法
2.2.1 聚类基础理论
2.2.2 K-means聚类
2.2.3 模糊聚类(FCM)基本原理
2.3 Hough变换
2.3.1 Hough变换检测圆
2.4 本章小结
3 CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析方法的理论基础
3.1 基于高斯多尺度图像表示的多元图像分析
3.1.1 高斯多尺度图像表示
3.1.2 构造高斯多尺度多元图像的方法
3.2 图像特征提取与描述
3.3 基于密度的聚类算法--CFSFDP算法
3.3.1 算法基本原理
3.3.2 核函数
3.3.3 CFSFDP算法步骤
3.4 本章小节
4 K-means聚类与FCM聚类的实验以及结果分析
4.1 基于K-means聚类的原木端面区域识别
4.1.1 RGB颜色空K-means聚类
4.1.2 Lab颜色空K-means聚类
4.2 基于FCM聚类的原木端面区域识别
4.3 本章小节
5 CFSFDP算法结合多尺度多元图像分析的实验以及结果分析
5.1 基于CFSFDP算法的原木端面区域识别
5.1.1 彩色图像预处理
5.1.2 像素点的特征提取
5.1.3 基于CFSFDP算法的实现
5.2 图像分割质量
5.2.1 主观评价
5.2.2 偏差法
5.3 原木轮廓识别
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 研究工作总结
6.2 本文的创新之处
6.3 讨论
参考文献
致谢
在校期间研究成果与奖项
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多特征的成捆原木端面轮廓识别方法[J]. 景林,林耀海,黄习培. 计量学报. 2015 (04)
[2]基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割[J]. 官俊,任洪娥,宋爽. 计算机工程与应用. 2014(18)
[3]一种两阶段彩色图像分割方法的原木识别[J]. 李小林,景林,黄世国,黄习培. 福建农林大学学报(自然科学版). 2013(05)
[4]结合色彩特征和空域特征的成捆原木轮廓识别[J]. 景林,林耀海,温永仙,黄世国,林宜宽. 计算机系统应用. 2013(07)
[5]可变相似性度量的近邻传播聚类[J]. 董俊,王锁萍,熊范纶. 电子与信息学报. 2010(03)
[6]基于空间邻域信息的FCM图像分割算法[J]. 李艳灵,沈轶. 华中科技大学学报(自然科学版). 2009(06)
[7]原木端面面积的数字图像检测方法研究[J]. 辛颖,薛伟. 吉林林业科技. 2008(06)
[8]基于GSM短消息的木材运输码单稽查系统[J]. 景林,林宇洪. 交通运输工程与信息学报. 2008(02)
[9]成捆原木计算机图像检尺系统研究及应用[J]. 景林,黄习培,丁盛彬. 计算机应用. 2006(S2)
[10]计算机数字图像处理常用颜色空间及其转换[J]. 吕艳娜,朱晓,朱长虹. 计算机与数字工程. 2006(11)
博士论文
[1]图像直方图特征及其应用研究[D]. 汪启伟.中国科学技术大学 2014
硕士论文
[1]基于密度的快速图像分割方法研究[D]. 劳启明.华南理工大学 2016
[2]基于模糊C均值聚类的图像分割算法研究[D]. 郑福华.山东大学 2014
[3]基于图像识别的木材运输检查系统研究[D]. 朱杰.福建农林大学 2014
本文编号：3249884
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/lylw/3249884.html
