【摘 要】
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为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率，采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域，并在能量意义下定义了特征参数。根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F200816);东北林业大学研究生科技创新基金项目(GRAI08);东北林业大学研究生论文基金项目(GRAM09)
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为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率，采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域，并在能量意义下定义了特征参数。根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量。结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提取出缺陷目标区域，分割正确率为98．29％。通过与基于灰度共生矩阵的分割方法进行比较实验，该方法平均分割精度比后者提高了4．22％，实验结果表明了该方法的可行性。
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