【摘 要】
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为提高对木材表面缺陷图像分割的准确率,对木材表面缺陷图像采用传统GAC模型算法和改进GAC模型算法进行多组对比试验,与此同时研究改进算法中迭代步长、迭代次数、常数速度、
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为提高对木材表面缺陷图像分割的准确率,对木材表面缺陷图像采用传统GAC模型算法和改进GAC模型算法进行多组对比试验,与此同时研究改进算法中迭代步长、迭代次数、常数速度、反差参数等参数对木材表面缺陷图像分割结果的影响。通过试验验证了改进GAC模型算法的可行性、快速性和准确性,能够克服传统的GAC模型欠分割的缺点。
In order to improve the accuracy of the image segmentation of wood surface defects, the traditional GAC model algorithm and the improved GAC model algorithm were used to carry out comparative experiments on wood surface defect images. At the same time, the iterative steps, iterations, constant velocity, The influence of parameters such as contrast parameters on the image segmentation result of wood surface defects. The feasibility, fastness and accuracy of the improved GAC model algorithm are verified through experiments, which can overcome the shortcomings of the traditional GAC model.
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