基于HSI空间的形态学单板缺陷检测-论文.pdf

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1、第30卷第2期森林工程Vo1．30No．22014年3月FORESTENGINEERINGMar．．2014基于HSI空间的形态学单板缺陷检测解朦，戴天虹，李琳(东北林业大学机电工程学院，哈尔滨150040)摘要：单板材料在发展中国家的应用日趋广泛，优质的单板可用于模板，胶合板，贴面板等人造版的面板。为了检测并提取单板图像中的缺陷，提高单板质量，基于数学形态学，本文提出一种复合型的彩色图像边缘检测方法。在传统形态学算法的基础上，一是利用开闭运算的迭代提高了抗噪能力；二是利用双结构元分别对H、s、I三个分量进行形态学处理而后融合。与传统算法Canny和

2、Sobel进行比较，结果表明该算法增强了图像分割的精确性和完整性，能够有效提高单板等级。关键词：单板；彩色图像；HIS空间；数学形态学；缺陷检测中图分类号：S781．5文献标识码：A文章编号：1001—005X(2014)02—0065—03VeneerDefectsDetectionBasedonMathematicalMorphologyinSpaceHISXieMeng，DaiTianhong，LiLin(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，NortheastForestryUniversit

3、y，Harbin150040)Abstract：Theapplicationofveneermaterialindevelopingcountriesisincreasing．High—qualityveneercanbeusedfortemplate，plywoodandotherman—madeversionofthepane1．Inordertodetectandextractthedefectsofveneerimageandimprovethequalityofveneer，thispaperpresentsacompositemethod

4、basedonmathematicalmorphologycolorimageedgedetection．Onthebasisoftradi—tionalmorphologicalalgorithm，theopeningandclosingoperationofiterationsareusedtoimprovethenoiseimmunity，anddoublestructureisusedprocessingH，S，andIthreecomponentsandthenfusion．Comparewithtraditionalalgorithmsc

5、anny，sobel，theexperimentresuhsshowthatthealgorithmcanenhancetheaccuracyandcompletenessofimagesegmentation，whichcaneffectivelyimprovetheboardleve1．Keywords：veneer；colorimage；HISspace；mathematicalmorphology；defectdetection图像分割是指将一幅完整的图像根据各区域不的图像特征简单，提供的细节信息也较少。而在生同特征进行图像边缘提取，从而分割

6、出人们感兴趣活中80％以上的图像都是人眼更容易接受的彩色的部分¨J。图像边缘特征指图像信号奇异变化的图像。因此对彩色图像的研究逐渐成为众多学者研部分，具体表现为局部特征的不连续。边缘点通过究的热点和难点。有意义的线性关系组合将目标区域从原图像中提取随着技术的进步，计算机技术在单板表面图像出来。自上个世纪60年代图像分割技术开始引起缺陷检测中逐渐占据了主导地位，改进了原有人工人们的关注以来，针对不同目标图像的特征人们已检测的主观影响。但由于板材表面特征(色泽，经提出了一千余种不同的算法，这些方法中多数是木材纹理、切面毛刺、死结、虫洞等)复杂，缺基于灰度

7、图像的研究。与彩色图像相比，灰度图像陷也各不相同_2J。传统的边缘检测方法对噪声敏感且方向性强，例如Robets算子检测水平和竖直收稿日期：2013—07—11方向的边缘的能力较强，检测不规则或斜向边缘能基金项目：黑龙江省自然科学基金(F200920)力很弱；Laplace算子由于其二阶算子的特性，在第一作者简介：解朦，硕士研究生。研究方向：图像处理与检测图像边缘过程中对噪声有放大作用。其它如模式识别。通讯作者：戴天虹，博士，教授。研究方向：图像处理、模式Canny、Sobel、Prewitt等都各自具有其检测局限识别、计算机控制。Email：m一2

8、000@sina．conl性，在对板材表面缺陷进行检测时不能有效滤除细引文格式：解朦，戴天虹，李琳．基于HS