白雪冰 宋恩来 李润佳 许景涛

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

改进的GrabCut算法木材表面缺陷图像分割试验1)

白雪冰 宋恩来 李润佳 许景涛

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法，针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明：改进后的GrabCut算法，针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化，能有效改进传统GrabCut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点，而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的GrabCut算法具有其优势和可行性。

木材表面缺陷；木材图像分割；GrabCut算法

目前传统的木材表面缺陷分割方法有边缘检测、阈值法和区域分割。边缘检测算法，是以图像的像素在其邻域内灰度的变化为依据[1]，检测像素及邻域的灰度变化。该分割方法可以把木材表面缺陷边缘检测出来，但对于含有较细密木材纹理的图像分割结果中存在过多的伪边缘，受到噪声影响较大，分割出来的缺陷区域轮廓不清晰、效果不理想。阈值法，属于图像区域分割算法，通过不同特征阈值划分图像像素所属区域，完成分割。该方法对于背景平滑的虫眼和活节图像能得到较好的分割结果，但对含有较多纹理背景的死节缺陷图像难以得到满意的缺陷边界，并且难以区分分割结果中缺陷区域和背景区域。区域分裂对图像进行区域划分，使得初始区域互不相交，按照均匀性准则进行分裂与合并，直到划分出的均匀区域数量达到最小为止，但是合并的分割结果存在较多伪边界方块，区域生长的分割结果存在局部过分割或欠分割现象。……