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摘要:
为了过滤木材高光谱图像中大量的冗余信息,提升应用图像纹理进行分类的准确率,本文采用基于多重分形理论的木材高光谱图像分类算法.首先利用不同的特征选择算法选取最具代表性的10个波段;随后根据不同的函数密度图像对所选取波段的图像求解其多重分形曲线,将选择出的多个波段所对应的多重分形曲线取平均,得到表示样本纹理特征的多重分形曲线;最后使用支持向量机和BP神经网络分类器对多重分形曲线进行分类.实验表明,相对熵(K-L散度)要好于自适应波段选择(ABS)提取的波段,多重分形算法提取的高光谱图像纹理特征要好于灰度共生矩阵,支持向量机算法的分类准确率和速度要优于BP神经网络,融合K-L散度、多重分形和支持向量机算法能够有效地提高木材高光谱图像的识别准确率,最高识别准确率达到了97.91%.
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文献信息
篇名 基于多重分形谱的木材高光谱图像纹理分类算法
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 木材树种识别 高光谱图像纹理 多重分形
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 1182-1190
页数 9页 分类号 TP391
字数 6078字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20193412.1182
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵鹏 东北林业大学信息与计算机工程学院 30 152 7.0 10.0
2 唐艳慧 东北林业大学信息与计算机工程学院 2 3 1.0 1.0
3 王承琨 东北林业大学信息与计算机工程学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
木材树种识别
高光谱图像纹理
多重分形
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21631
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