基于权重系数的木材图像增强及识别

• 作者: 多化琼 袁云梅 马坤
• 来源期刊: 西北林学院学报
• 关键词: 图像增强 木材识别 权重系数 小波变换 自适应小波收缩
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 木材科学
• 页码范围: 209-212
• 页数: 4页
• 分类号: S781.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2018.02.34

摘要

为了进一步提高机器识别木材的准确性,提出基于权重系数的木材图像增强方法.将采集的图像利用离散小波变换分为4个不同的子带,对LL子带采用权重系数检测相似的像素点,对LH、HL和HH子带利用局部方差法进行定向筛选,对上述子带均采用傅里叶系数作差法,同时结合阈值进行混淆判断;对LL子带采用方向自适应滤波消除混淆,对LH、HL和HH子带采用自适应小波收缩消除混淆,最后经过小波逆变换得到增强后的重建图像.选取榆木木片和树皮为识别对象,对其图像进行增强处理,然后利用BP神经网络进行识别.结果表明,本研究方法较传统的图像增强方法提高了榆木木片和树皮的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	多化琼	内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院	33	99	5.0	7.0
2	袁云梅	内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院	3	16	2.0	3.0
3	马坤	内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院	3	6	2.0	2.0