基于TSA与模型匹配的木材缺陷图像阈值分割

发布时间：2023-11-11 10:58

　　针对木材表面活节缺陷对象,提出一种基于被囊群体算法(Tunicate Swarm Algorithm,TSA)与模板匹配的死节缺陷图像阈值分割算法。首先,输入RGB彩图转换成三通道(R通道、G通道、B通道)灰度图像,分别对各通道灰度图进行处理。然后将正态分布、泊松分布、瑞利分布的模型匹配度作为目标适应度函数,将像素范围的搜索空间中的取值定为候选解,候选解通过进化迭代计算得到全局最优解。最后通过阈值分割得到二值图。结果表明,算法中G通道泊松分布性能最优,Ja、Di、Bf指数平均值分别为75.60%、86.35%、78.95%。

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【文章目录】：
1 分割方法
    1.1 TSA的图像分割
    1.2 模型匹配阈值法
    1.3 TSA
    1.4 TSA的模型匹配阈值算法
2 死节缺陷图像分割
    2.1 图像灰度化
    2.2 TSA图像阈值分割
3 结果分析
4 小结



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