文献类型：期刊文章

作　　者：白雪冰[1] 王克奇[1] 王辉[1]

机构地区：[1]东北林业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨150040

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：哈尔滨市自然科学基金资助项目(2004AFXXJ020);黑龙江省自然科学基金资助项目(C2004-03)

年　　份：2005

卷　　号：37

期　　号：12

起止页码：1667-1670

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006099733248)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了对木材进行表面纹理分类,首先确定纹理的灰度共生矩阵描述参数、灰度共生矩阵的生成像素间距和灰度级数;求取分析了200个木材样本的纹理参数并输入给竞争神经网络进行分类验证.实验表明:1)以“角二阶矩”、“对比度”、“相关”、“熵”、“方差”、“逆差矩”作为描述木材纹理的特征参数是合适的.2)在比例为1∶1的512×512木材图像情况下,生成灰度共生矩阵的最佳像素间距为4,最佳图像灰度级数为128.3)木材纹理图像灰度共生矩阵的"角二阶矩"、"相关"和"熵"值最大的方向为纹理方向.4)竞争神经网络的分类正确率为88%.研究结论:按上述规则生成的6个灰度共生矩阵参数对描述木材表面纹理特征是有效的,据此对木材表面纹理分类是可行的.

关 键 词：木材纹理 灰度共生矩阵 特征参数 竞争神经网络

分 类 号：TP391.41]