基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法

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。