应用改进的灰度共生矩阵识别木材纹理多重特征值

作者：王清涛; 杨洁^*

来源：西北林学院学报, 2019, 34(03): 191-195.

• 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

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-GLCM)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。

• 出版日期2019
• 单位西南林业大学