基于GLCM特征木材树种高光谱无损检测识别研究

论文摘要

目前,木材树种无损检测识别技术已成为木材工业亟待解决的问题。提出了一种基于灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征木材树种高光谱无损检测识别方法。在1 000 nm～2 500 nm的光谱范围内获取了样本高光谱数据,利用PCA对高光谱图像原始数据进行降维处理,得到主成分图像序列,并对主成分图像序列提取木材纹理特征参数,发现BP神经网络分类器的识别率为91. 5%。实验表明:基于高光谱图像纹理特征能有效描述木材,用其实现对木材树种的识别是可行的,说明GLCM纹理特征参数对木材树种具有一定的描述能力,为木材树种的识别提供了新的思路。该方法能够较好地解决木材树种识别问题,对木材工业的现实生产、经营、管理等方面具有重要的现实意义。

论文目录

• 0 引言
• 1 灰度共生矩阵
• 2 实验样本
• 3 基于高光谱图像纹理特征木材树种识别
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王辉,李辉,陈金阳,王敏

关键词: 特征,木材树种,高光谱,无损检测识别

来源: 黑龙江科学 2019年24期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,农业科技,信息科技

专业: 轻工业手工业,工业通用技术及设备,林业,自动化技术

单位: 盘锦职业技术学院

基金: 辽宁省百千万人才工程资助项目(2017014)

分类号: TP751;S781

页码: 25-27+31

总页数: 4

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