【摘 要】
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根据木材缺陷图像识别技术的现状，针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法，对现有典型模型法进行图像识别方法的分析，提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算
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根据木材缺陷图像识别技术的现状，针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法，对现有典型模型法进行图像识别方法的分析，提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算法。首先，在C－V模型中引入加权总变分能量（VTg（u）），使得二者分别能够与GAC模型连接，实现了在同一全局最小化框架下统一2种模型；然后采用全变分范数对偶化方法对模型进行了快速求解；最后给出了模型的数值化实现算法。结果表明：该算法不依赖初始轮廓线的选择，能够比较快速、准确地识别出木材的节子、孔洞、腐朽、空心等缺陷和单板多节子缺陷图像。
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