基于灰度共生矩阵的木材纹理分类方法的研究

被引：242

作者：

白雪冰

王克奇

王辉

机构：

[1] 东北林业大学机电工程学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2005年 / 12期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

木材纹理; 灰度共生矩阵; 特征参数; 竞争神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了对木材进行表面纹理分类,首先确定纹理的灰度共生矩阵描述参数、灰度共生矩阵的生成像素间距和灰度级数;求取分析了200个木材样本的纹理参数并输入给竞争神经网络进行分类验证.实验表明:1)以“角二阶矩”、“对比度”、“相关”、“熵”、“方差”、“逆差矩”作为描述木材纹理的特征参数是合适的.2)在比例为1∶1的512×512木材图像情况下,生成灰度共生矩阵的最佳像素间距为4,最佳图像灰度级数为128.3)木材纹理图像灰度共生矩阵的"角二阶矩"、"相关"和"熵"值最大的方向为纹理方向.4)竞争神经网络的分类正确率为88%.研究结论:按上述规则生成的6个灰度共生矩阵参数对描述木材表面纹理特征是有效的,据此对木材表面纹理分类是可行的.

引用

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