应用改进的灰度共生矩阵识别木材纹理多重特征值

论文摘要

目前木材的主要分类方式是由人的经验进行分类,分类的好坏取决于人的经验。因此机器自动检测分类木材种类变得迫在眉睫,目前机器识别木材种类最主要的方法是应用灰度共生矩阵（GLCM）提取木材纹理特征识别木材种类。但是基于灰度共生矩阵（GLCM）特征提取分类存在缺陷,这是由于木材图片旋转再识别时导致分类精度下降。本研究应用改进的灰度共生矩阵（I-GLCM）提取木材多重特征值,较前人提取的灰度共生矩阵（GLCM）识别木材种类,具有旋转不变性。应用matlab模式识别算法进行训练、分类。结果表明,应用本方法对木材进行分类,分类精度比应用灰度共生矩阵（GLCM）精度高,分类效果较好,是一种新的木材识别方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王清涛,杨洁

关键词: 木材识别,灰度共生矩阵,改进的灰度共生矩阵,特征值,旋转不变性

来源: 西北林学院学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,林业,计算机软件及计算机应用

单位: 西南林业大学机械与制造工程学院

基金: 国家自然科学基金(31100424),云南省教育厅重点基金(501001)

分类号: TP391.41;S781

页码: 191-195

总页数: 5

文件大小: 3032K

下载量: 377

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