針對木材表面活節(jié)缺陷對象,提出一種基于被囊群體算法(Tunicate Swarm Algorithm,TSA)與模板匹配的死節(jié)缺陷圖像閾值分割算法。首先,輸入RGB彩圖轉換成三通道(R通道、G通道、B通道)灰度圖像,分別對各通道灰度圖進行處理。然后將正態(tài)分布、泊松分布、瑞利分布的模型匹配度作為目標適應度函數(shù),將像素范圍的搜索空間中的取值定為候選解,候選解通過進化迭代計算得到全局最優(yōu)解。最后通過閾值分割得到二值圖。結果表明,算法中G通道泊松分布性能最優(yōu),Ja、Di、Bf指數(shù)平均值分別為75.60%、86.35%、78.95%。

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【文章目錄】：
1 分割方法
    1.1 TSA的圖像分割
    1.2 模型匹配閾值法
    1.3 TSA
    1.4 TSA的模型匹配閾值算法
2 死節(jié)缺陷圖像分割
    2.1 圖像灰度化
    2.2 TSA圖像閾值分割
3 結果分析
4 小結



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