基于和声搜索优化的木材死节缺陷图像分割

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针对木材表面死节缺陷,提出一种基于和声搜索优化(HSO,Harmony Search Optimization)的KAPUR死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,分别对R通道、G通道、B通道灰度图进行处理。将KAPUR中的前景和背景熵之和作为目标函数,将图像直方图内可行搜索空间中的随机样本编码为候选解,候选解通过进化迭代得到最优解,最后通过阈值分割得到目标。试验结果表明,算法能分割出木材表面死节缺陷,SD、Dice指数、ER、NR平均值分别为94.30%、97.07%、6.05%、0
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