原文服务方: 西北林学院学报       
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-GL-CM)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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文献信息
篇名 应用改进的灰度共生矩阵识别木材纹理多重特征值
来源期刊 西北林学院学报 学科
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
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 木材科学
研究方向 页码范围 191-195
页数 5页 分类号 S781.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-7461.2019.03.30
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 杨洁 西南林业大学机械与制造工程学院 15 29 4.0 4.0
2 王清涛 西南林业大学机械与制造工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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二级参考文献  (71)
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研究主题发展历程
节点文献
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
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
西北林学院学报
双月刊
1001-7461
61-1202/S
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
5683
总下载数(次)
0
总被引数(次)
73559
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导