王玉珏
- 作品数：4 被引量：19H指数：3
- 供职机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于HSI三分量独立性木材缺陷图像分割被引量：9
- 2009年
- HSI模型的彩色图像分割方法具有传统的RGB彩色图像分割所不具有的出色的分量独立性和色彩的真实性,具备良好的易分割的特点。提出首先将图像转化为HSI图像,然后根据各分量的特点单独进行分割,最后融合处理后的分量,得到准确的缺陷图样。该方法克服了单纯使用灰度图像分割不能准确定位缺陷边缘的弊端,同时对于木材图像纹理等细节信息具有较好的鲁棒性。试验的结果表明该方法即时准确有效。
- 戴天虹王玉珏赵贝贝
- 关键词：图像分割HSI模型图像融合
- 基于提升小波提取木材颜色特征的研究被引量：4
- 2010年
- 针对木材表面颜色自动分类的难题,在总结以往研究方法的基础上,提出一种新的颜色特征提取方法,即基于HSV颜色空间,运用提升小波变换来提取木材表面颜色信息,结合图像分块理论,最终形成了12个特征参数,然后运用BP神经网络,K-近邻和支持向量机对木材样本图像进行了分类仿真,最高的分类正确率达到了98.33%,实验结果验证了提出的颜色特征提取方法的有效性。
- 戴天虹赵贝贝王玉珏
- 关键词：图像处理提升小波变换HSV颜色空间
- 基于颜色特征木材缺陷检测的研究
- 随着木材加工业的集约化发展,木材产品的生产量持续大幅度增长。在生产中,对木材表面加工质量高水平的苛求,尤其是一致性的要求,使得传统的人工检测方式已经难以胜任。颜色检测存在于木材的生产、加工和应用的各个环节当中。对于工业化...
- 王玉珏
- 关键词：木材计算机视觉图像处理模式识别
- 提升小波在木材颜色特征提取上的应用被引量：6
- 2009年
- 在总结以往研究的基础上,结合图像分块理论,提出一种新的木材颜色特征提取方法。该方法基于提升小波变换提取木材表面的颜色信息,最终形成12个特征参数。为了验证特征提取的有效性,采用了径向基函数神经网络、概率神经网络和支持向量机三种分类器,最终实验仿真的分类效果很好,验证了这种新的颜色特征提取方法的有效性。
- 戴天虹赵贝贝王玉珏白雪冰
- 关键词：图像处理提升小波变换图像分块
