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1.
王业琴 《林业机械与木工设备》2006,34(8):27-29
针对木材表面颜色自动分类的难题,在RGB颜色空间,将R、G、B三个颜色矩阵融合成一个特征矩阵,再对这个特征矩阵提取颜色三阶矩参数作为木材表面颜色分类的特征参数,设计了适合木材表面颜色分类的BP神经网络分类器,分类识别率达到98.67%,验证了提取特征参数的有效性。 相似文献
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本文用主分量分析法分析了木材纹理的14个灰度共生矩阵特征参数,从中提取了4个综合参数,并分别统计了采用这两套特征参数,最近邻分类器,K近邻分类器和神经网络分类器对木材样本分类正确率,结果表明采用主分量分析提取的综合参数不仅能减少数据量,而且获得了较高的分类精度。 相似文献
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谢永华 《林业机械与木工设备》2006,34(6):29-30
不变矩是模式识别中的一种重要方法,它具有平移不变性、比例不变性和旋转不变性等优点。本文将其引入到木材纹理的计算机视觉研究领域,提取了木材纹理的不变矩参数,并用提取的特征参数对木材纹理进行了分类研究,最近邻分类器的正确率为86.67%,获得了较高的分类正确率,从而验证了不变矩参数对木材纹理描述的有效性。 相似文献
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基于L*a*b*颜色空间对木材分类的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
L*a*b*均匀颜色空间具有等距性和色差高分辨力的特点,非常适合色差较小情况下的颜色测量和比较.木材材色分布范围较窄,利用L*a*b*颜色空间中的颜色特征表示木材表面颜色,有利于木材材色之间的比较和划分.基于L*a*b*颜色空间,提取了东北常见五种树种木材图像的颜色特征进行分类研究,通过仿真试验得到了满意的分类结果. 相似文献
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将高斯—马尔可夫随机场(GMRF)引入木材纹理的研究,提取了二阶与五阶特征参数,并对二阶特征参数做了详细分析,得出通过θ2可以判断纹理的主方向,而结合θ1、θ2、θ3、θ4能够区分开木材的弦切和径切纹理。将五阶特征参数组成的特征向量输入给BP神经网络分类器,其分类识别率约为85%,表明了高阶GMRF参数对木材纹理描述的有效性。 相似文献
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基于空间灰度共生矩阵木材纹理分类识别的研究 总被引:1,自引:2,他引:1
以10种木材纹理样本为对象,研究了木材纹理参数体系的建立方法,并进行了分类识别的仿真实验。首先,针对木材纹理特点并结合类别可分性判据,构造了适于描述木材的空间灰度共生矩阵,并在此基础上提取了木材的11个纹理特征参数。其次,借助相关性分析对参数进行了特征选择,进而建立了能直接与人的感官对应的木材纹理参数体系。最后,利用 BP 神经网络分类器对木材样本进行了分类识别研究,识别率为87.50%,验证了参数体系的有效性,表明用本文提出的纹理参数体系对木材进行分类识别是可行的。 相似文献
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以180幅木材样本图片为对象,研究以小波变换方法提取特征参数,分析几种小波基的特点和性质,最终以对称性为依据,选择使用sym4小波对图像进行二级小波分解,可以得到一级水平细节HL1、垂直细节LH1、对角细节HH1,二级的近似LL2、水平细节HL2、垂直细节LH2、对角细节HH2共7个子图,提取整幅图像的熵和每个子图小波系数的均值及标准差作为特征参数。将木材纹理按照直纹、抛物线和乱纹3种纹理的分类标准,以BP神经网络作为分类器进行了木材纹理分类的验证,并与灰度共生矩阵的方法进行了对比。试验表明:采用小波变换的方法对木材纹理特征进行描述,不但提高了分类的准确率,重要的是缩短了运算时间,可以达到在线监测的要求。 相似文献
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结合特征参数间相关性矩阵与木材纹理自身的特征,从灰度共生矩阵的11个特征参数中提取5个较独立的特征参数.利用可分性判据确定适于描述木材纹理的灰度共生矩阵构造因子取值(d=2,g=16). 相似文献
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基于直方图和颜色矩方法的木材表面颜色特征的表达 总被引:2,自引:0,他引:2
简述了彩色图像处理中颜色空间的选择,分别用直方图和颜色矩方法表达木材表面的颜色特征。从H分量直方图可知,H分量在色彩上有较好的分类性,反映出木材彩色特征的变化。用颜色矩特征值作为BP神经网络的输入,对东北常见树种按颜色进行了分类,分级正确率达到了96.7%。 相似文献
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为了实现木材分类识别的自动化,应用灰度共生矩阵建立了木材纹理的参数体系,并进行了分类研究。首先在无噪声的环境下提取了木材的共生矩阵纹理原始特征参数,并对其进行特征选择,进而建立了木材纹理参数体系。对该参数体系进行噪声适应性测试的实验结果表明,无噪声情况下样本识别率为87.50%;0.2% ̄1.0%椒盐噪声环境下样本识别率范围为87.00% ̄88.00%。表明该参数体系具有良好的抗击噪声能力和一定的工程实用价值。 相似文献
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