Cotton and Bast Fiber Image Segmentation Based on Mathematical Morphology

韧皮纤维 数学形态学 人工智能 图像分割 形态梯度 分割 计算机视觉 纤维 图像处理 区域增长 边缘检测 自动化 模式识别(心理学) 计算机科学 图像(数学) 材料科学 图像纹理 工程类 复合材料 机械工程
作者
Ying Zhang,Sheng Zhou,Zu Zheng Lin
出处
期刊:Applied Mechanics and Materials [Trans Tech Publications, Ltd.]
卷期号:303-306: 1590-1594 被引量:1
标识
DOI:10.4028/www.scientific.net/amm.303-306.1590
摘要

Traditional cotton and bast fiber detection using artificial methods. Image processing techniques have been applied to the fiber detection and improve the automation and recognition efficiency of the detection. Image segmentation is the basic one of the steps for fiber identification. This paper using gradient edge detection method to segment the cotton and bast fiber longitudinal morphological image, and using morphological reconstruction operation method to the cross sectional fiber image. Both two kinds of images can be segmented by mathematical morphology method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
可爱的函函应助milkcoffe采纳,获得10
1秒前
www发布了新的文献求助30
1秒前
2秒前
方格子完成签到 ,获得积分10
3秒前
Hello应助化学位移值采纳,获得10
3秒前
jiong发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
6秒前
fan发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科学家完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
wangcan完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
懵懂的明辉完成签到,获得积分10
10秒前
子阅完成签到 ,获得积分10
10秒前
语霖仙完成签到,获得积分10
10秒前
伏黑发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
多肉女士发布了新的文献求助50
10秒前
12秒前
wanci应助十七采纳,获得10
14秒前
酷波er应助赵欣采纳,获得30
14秒前
楠333发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
无奈薯片发布了新的文献求助10
15秒前
zzt发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
yyy发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
无敌鱼完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
【本贴是提醒信息,请勿应助】请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 900
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 800
Multifunctional Agriculture, A New Paradigm for European Agriculture and Rural Development 600
Challenges, Strategies, and Resiliency in Disaster and Risk Management 500
Bernd Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2481428
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2144141
关于积分的说明 5468578
捐赠科研通 1866604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 927683
版权声明 563039
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 496371