基于小波变换的木材表面纹理分类

被引：24

作者：

王克奇 ^{[1
]}

白雪冰 ^{[1
]}

王辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北林业大学机电工程学院

[2] 大连工业大学机械工程与自动化学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2009年 / 41卷 / 09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; 特征参数选择; 小波多分辨率分析; 近似; 细节; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

以300个木材样本为对象,研究了基于多分辨率灰度共生矩阵参数的木材表面纹理的分类方法.以灰度共生矩阵特征参数的相关性为依据,确定以"角二阶矩"、"对比度"、"相关"、"方差"、"均值和"5个参数描述木材表面纹理.用sym let4小波对木材图像进行了2级分解,在小波重构域,以一级重构的水平细节h1、垂直细节v1、对角细节d1、二级重构的近似a2、水平细节h2、垂直细节v2、对角细节d2共7个图像的23个特征参数构成多尺度参数体系.以BP神经网络进行了纹理分类验证,正确率为94.0%,优于单分辨参数方法(87.5%).实验表明:多分辨参数可以更细致地描述木材的纹理特征,并能提高分类正确率.

引用

页码：232 / 234

页数：3

共 4 条

[1]

MULTISENSOR IMAGE FUSION USING THE WAVELET TRANSFORM [J].