一种基于图像处理的木材单板节子数量和大小的识别方法

摘要

一种基于图像处理的木材单板节子数量和大小的识别方法，方法如下：a)图像采集；b)转化为灰度图片；c)依据熵函数定义公式求一维最大熵对应灰度值，将其设为阈值；d)依该阈值对图片二值化处理，只显黑和白两种颜色，将N个初选节子从背景中分离出来，N大于或等于零；e)形态学闭运算去除各节子外部孤立的点和周边干扰特征；f)分别处理每个初选节子：①查找轮廓点并判断是否具有连通区域，否，滤掉；有，则获取拟合椭圆并进行下步；②计算拟合椭圆长轴和短轴的长度及两者的比值，如比值<0.5或者>2.0，则滤掉；如0.5<比值<2.0，则继续；③根据连通区域所有点与获取的拟合椭圆的匹配度过滤掉干扰因素；g)统计节子数量，计算最大节子的面积。

主权项

一种基于图像处理的木材单板节子数量和大小的识别方法，其特征在于方法如下：a)首先对待识别的木材单板进行图像采集；b)将采集到的图像转化为灰度图片；c)依据熵函数定义公式求出一维最大熵对应的灰度值，将其设为阈值；d)根据得到的阈值对上述灰度图片进行二值化处理，使图片显示出只有黑和白两种颜色，将N个初选节子从背景中分离出来，其中N大于或等于零；e)通过进行形态学闭运算去除各初选节子外部的孤立的点和周边干扰特征；f)分别对每个初选节子进行如下处理：①查找该初选节子的轮廓点，并判断是否具有连通区域否，则直接滤掉；有，则获取该初选节子的拟合椭圆并进行下一步；②计算该拟合椭圆长轴和短轴的长度，并计算出长轴和短轴的比值，如果长轴/短轴<0.5或者长轴/短轴>2.0，则不识别为节子，滤掉；如0.5<长轴/短轴<2.0，则继续下一步；③根据连通区域所有点与获取的拟合椭圆的匹配度过滤掉干扰因素，识别其是否为节子；g)统计节子数量，计算最大节子的面积。