基于RGB彩色空间的原木端面图像参数测算研究-论文.pdf

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1、安徽农业科学,JournalofAnhuiAg,i.Sci.2014。42(23):8039—8042责任编辑姜丽责任校对况玲玲基于RGB彩色空间的原木端面图像参数测算研究姜士辉,任洪娥’,董本志,官俊(1.东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨150040;2.黑龙江省林业智能装备工程研究中心,黑龙江哈尔滨150040)摘要[目的]根据原木端面图像的彩色特征,提出一种基于RGB颜色空间的彩色图像分割算法。[方法]选取图像中指定区域作为样本,统计样本中像素点的彩色分量,利用其彩色阈值区间,通过逐点匹配法对图像进行分割。[结果】该方法不仅消除了阴影干扰,而且能够准确地

2、对原木端面进行分割。分割结果图像优化处理后,完整地反映出图像中的原木端面。采用目标图像外接矩形的内接椭圆算法对原木端面图像进行参数测算,结果表明,该算法的测算结果相对误差小于0.5%。[结论]基于RGB彩色空间的原木端面图像分隔方法分隔效果较优.参数测算结果较准确。关键词RGB彩色空间;原木端面图像;图像分割;阴影干扰;内接椭圆中图分类号S126文献标识码A文章编号(1517—6611(2014)23—08039—04CadculationoftheParametersoftheLogEndImagesBasedOnRGBColorSpaceJIANGSift·hui,RE

3、NHong·eetal(InformationandComputerEngineeringCollegeNortheastForestryUniversity,Harbin,Heilongjiang150040)Abstract[Objective]Accordingtothecolorcharacteristicsoflogendimages,acolorimagesegmentationalgorithmbasedonRGBcolorspacewasproposed.[Method]Selectthepixelswithinthespecifiedregionofthe

4、imageasasample,addupthecolorcomponentofthepixelsinthesample,segmenttheimagebyusingthecolorthresholdintervalofthesampleandpointbypointmatchingmethod_[Result]Thismeth—odnotonlyeliminatedtheshadowinterference,butalsoaccuratelysegmentedthelogendimages.Aftertheresultsofimagesegmentationwasoptim

5、ized,itreflectedcompletelythelogendoftheoriginalcolorimage.ThealgorithmwhichwastheinscribedeUipseofthecircumscribingrectangleofthetargetimagewasusedtocalculatetheparametersoflogendimages.Experimentalresultsshowedthattheerrorofthealgorithmwaslessthan0.5%.[Conclusion]Thesegmentationefectsoft

6、helogendimagessegmentationmethodbasedonRGBcolorspaceisbetter,andthethealgorithmresultismoreaccurate.KeywordsRGBcolorspace;Logendimages;Imagesegmentation;Shadowinterference;Inscribedellipse在基于数字图像的原木自动检尺过程中,识别原木端面彩色阈值区间;最后,根据优化样本的彩色阈值范围对图像是十分重要的前提。通过对原木端面图像的识别、处理与测进行分割。算,获得原木端面的长径、短径、圆心、纹理、

7、色泽等参数,这1原木端面图像分割些参数不仅在原木材积计算中有着重要的作用,而且在原木1.1灰度化图像阈值分割迭代法、Otsu法等算法常常用种类识别等应用中也有着非常重要的地位⋯。原木端面图来确定分割灰度图像的全局阈值。图1(a)是彩色原木端面像参数测算的结果与图像分割结果的质量息息相关,分割结图像,图1(b)是图1(a)的灰度化图像,图1(C)是灰度图像果的好与坏直接决定整个图像处理过程是否可以继续进图1(b)的灰度直方图,灰度直方图中虽然存在一个波谷,但行。国内外学者已经提出多种图像分割算法,大都是针由于原图像中

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