纤维板孔穴显微图像的检测方法  

Method in detecting void microscopic image of cross-section of fiberboard

作　　者：张剑飞[1] 陈桂兰[1] 岳新[1] 

机构地区：[1]黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,哈尔滨150027

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第8期170-171,193,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.11551435)

摘　　要：针对纤维板孔穴显微图像的特点,提出了一种快速、准确的孔穴图像检测的新方法;该方法利用最大类间方差法初步分割出图像中的孔穴,结合GAP统计模型,以局部区域内多方向灰度分布函数的差别来进行边缘细化,确定最终边缘。实验结果表明,算法在一定程度上加强边缘检测的效果,并且具有很好的抗噪特性,取得了良好的检测效果。Aiming at the feature of the void microscopic image of the cross-section of fiberboard,a new algorithm is proposed which can detect the image effectively and accurately.This algorithm uses Otsu algorithm to segment the void from the microscopic image,then refines the void edge by using the GAP model which is based on the difference in distribution function of grey-level.The experimental results show that the algorithm improves the edge detection effect of void microscopic image with a good anti-noise performance,and achieves better detection effect.

关 键 词：图像分割 最大类间方差法 孔穴 GAP统计模型 边缘检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]