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基于GLCM特征木材樹種高光譜無損檢測識別研究

摘要:目前,木材樹種無損檢測識別技術已成為木材工業亟待解決的問題。提出了一種基于灰度共生矩陣(GLCM)紋理特征木材樹種高光譜無損檢測識別方法。在1000 nm~2500 nm的光譜范圍內獲取了樣本高光譜數據,利用PCA對高光譜圖像原始數據進行降維處理,得到主成分圖像序列,并對主成分圖像序列提取木材紋理特征參數,發現BP神經網絡分類器的識別率為91.5%。實驗表明:基于高光譜圖像紋理特征能有效描述木材,用其實現對木材樹種的識別是可行的,說明GLCM紋理特征參數對木材樹種具有一定的描述能力,為木材樹種的識別提供了新的思路。該方法能夠較好地解決木材樹種識別問題,對木材工業的現實生產、經營、管理等方面具有重要的現實意義。

關鍵詞:
  • glcm  
  • 特征  
  • 木材樹種  
  • 高光譜  
  • 無損檢測識別  
作者:
王輝; 李輝; 陳金陽; 王敏
單位:
盤錦職業技術學院; 遼寧盤錦124000
刊名:
黑龍江科學

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:黑龍江科學

黑龍江科學雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:23-1560/G3。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于2010年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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