作者：白雪冰; 王克奇; 王辉木材纹理灰度共生矩阵特征参数竞争神经网络
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.
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