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《东北林业大学》 2007年
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基于灰度共生矩阵木材表面纹理模式识别方法的研究

王辉  
【摘要】: 纹理是木材表面重要的天然属性,直接关系到木制品的感观效果和经济效益,可以作为区分不同树种和材性的重要依据,并被木材物理学作为木质环境学的重要内容进行研究。然而,木材表面纹理具有精细复杂的结构,很难用明确的数学解析式表达,是困扰木材学术界的一个难题。同时,木材加工业迫切需要一种能依据纹理对木材进行分类的自动化设备。因此,对木材表面纹理进行研究具有理论和实用双重价值。 近年来,随着图像处理技术和模式识别理论的发展,纹理分析与识别理论的研究取得了一系列突破。本研究采用图像处理技术和模式识别理论,对木材表面纹理分析与识别方法进行了研究,主要内容如下: 选择东北常见的白桦、红松、落叶松、水曲柳、柞木共五种木材为研究对象,建立包含1000个图像样本10个纹理类型的样本库。 通过分析灰度共生矩阵特征参数随其三个构造因子(生成步长d、图像灰度级g和生成方向θ)的变化规律,并结合木材表面纹理自身的特点,确立了适合描述木材表面纹理的灰度共生矩阵构造方法,确定:d:4:g=256;θ取0°、45°、90°、135°四个方向,纹理参数取四个方向的平均值,以形成旋转不变量。 以上述研究为基础,获取灰度共生矩阵的14个纹理特征参数,并分析了它们在10个纹理类别间的分布情况,将其依次编号为W1~W14。 使用“参数间相关性分析”、“主分量分析”以及“基于模拟退火与最近邻分类器识别率的特征选择方法”三种方法建立了三套木材表面纹理的参数体系,分别为:①木材表面纹理参数体系Ⅰ:由角二阶矩(W1)、对比度(W2)、均值和(W6)、方差和(W7)构成:②木材表面纹理参数体系Ⅱ:由第1主分量Y1、第Ⅱ主分量Y2、第Ⅲ主分量Y3和第Ⅳ主分量Y4构成。③木材表面纹理参数体系Ⅲ:由角二阶矩(W1)、方差(W5)、方差和(W7)、逆差矩(W8)、差的方差(W9)、和熵(WIO)、集群突出(W13)构成。 本研究所采用的分类器包括最近邻分类器和集成BP神经网络分类器。在上述三套木材表面纹理参数体系下,最近邻分类器对未知样本集合的识别率分别为:85.25%、86.75%和87.50%;集成BP神经网络分类器的识别率分别为:86.50%、87.00%和90.25%。可见,集成BP神经网络分类器的分类识别能力强于最近邻分类器。 进一步分析发现,不能准确区分同类树种的径切和弦切纹理是影响分类识别率的主导因素。经研究发现,高斯—马尔可夫随机场特征参数能很好地完成上述任务。因此,本研究将灰度共生矩阵和高斯—马尔可夫随机场的纹理特征参数进行信息融合,形成木材表面纹理的第四套参数体系:V=[W2,W6,W7,W10,W13,θ1,θ3,θ5,θ9,θ10],此时集成BP神经网络分类器对未知样本集合的识别率高达97.00%,获得了非常满意的效果。
【学位授予单位】:东北林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:S781.1

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 徐秋景;戚大伟;;基于灰度共生矩阵和Hu不变矩的东北虎纹理特征参数的探讨[J];森林工程;2008年06期
3 李静;杨玉倩;沈伟;李丹;周华;;基于灰度共生矩阵的织物纹理研究[J];现代纺织技术;2013年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 迟健男;刘丛丛;朱博;刘季为;刘雷;;多人多点触摸系统多用户协同交互触点归属问题研究[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 陈明丽;超声定量分析方法评价肝纤维化的动物实验和临床研究[D];复旦大学;2011年
2 刘晨彬;基于磁共振图像分析的神经胶质瘤分子标记物检测研究[D];浙江大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 方超;木材缺陷的图像检测技术[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 刘粲;基于油液分析的设备状态监测与磨粒识别系统开发[D];华南理工大学;2011年
3 刘健;基于Mumford-Shah模型和G空间图像分解的研究[D];中国海洋大学;2011年
4 朱蕾;木材表面缺陷图像识别的算法研究[D];南京林业大学;2011年
5 仇芝萍;径向木纹视觉特性研究[D];南京林业大学;2011年
6 满国晶;蚁群算法及其在气象卫星云图分割中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
7 高程程;基于纹理特征的煤炭发热量研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
8 张鹏;基于图像特征提取的算法设计与应用[D];电子科技大学;2011年
9 胡芬;CAM血管新生量化的自动分析[D];长春工业大学;2011年
10 符升高;水平集方法用于图像分割研究[D];西安电子科技大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 余鹏;张震龙;侯至群;;基于高斯马尔可夫随机场混合模型的纹理图像分割[J];测绘学报;2006年03期
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10 许志良,谢胜利;一种基于MRF的自适应块效应去除算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2005年07期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 于海鹏;基于数字图像处理学的木材纹理定量化研究[D];东北林业大学;2005年
2 李云;特征选择算法及其在基于内容图像检索中的应用研究[D];重庆大学;2005年
3 赵松原;模拟退火结合正交分解算法的气动外形最优化设计[D];南京航空航天大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 潘翔;基于多分类器集成的模式识别研究[D];浙江工业大学;2002年
2 涂进;基于模拟退火算法的聚类分析在数据挖掘中的应用[D];重庆大学;2003年
3 黄端琼;多尺度纹理特征分析及其在遥感影像分类中的应用[D];福州大学;2006年
4 李国华;基于BP网络的焊点质量检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
【共引文献】
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1 冯清海;袁万城;樊启武;;基于FE—ANN—MC的结构可靠度计算方法研究[J];四川建筑科学研究;2008年04期
2 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
3 顾文炯;用因子分析法对农业上市公司进行财务评价[J];安徽大学学报;2005年03期
4 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
5 李峻;孙世群;;基于BP网络模型的青弋江水质预测研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年02期
6 张艳;张海军;;基于DSP的多通道超声波连续测厚系统的研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年03期
7 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
8 王世东;陈杨;张本福;孙光灵;黄晓梅;;八叉树在三维建模中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2006年06期
9 王世东;;Voronoi在GCS建模中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年05期
10 祝翠;钱家忠;周小平;马雷;;BP神经网络在潘三煤矿突水水源判别中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2010年05期
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1 谭守标;霍剑青;郝建;王晓蒲;赵永飞;谢行恕;;高分辨率软X射线显微成像下细胞的自动提取?[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 鲁峰华;马俊炯;刘强;;北京市居民消费与经济增长关系研究[A];科学发展:社会管理与社会和谐——2011学术前沿论丛(下)[C];2011年
3 王国庆;李国福;李旭渊;;基于PSO-K均值聚类的核事故应急监测点位快速确定技术研究[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(上)[C];2011年
4 卢易枫;;基于灰度共生矩阵的金刚石瑕疵自动识别技术研究[A];经济策论(上)[C];2011年
5 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕前行;周治平;纪志成;;基于小波包和神经网络的虹膜图像分类方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 陈勇;桂卫华;阳春华;王随平;谢永芳;;深海采矿移动机器人控制的关键技术[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 王红霞;田国会;李晓磊;卜范骞;;基于地标信息融合的家庭环境机器人组合导航[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 唐国维;嵌入式小波图像编码算法及应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
7 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
8 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
9 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
10 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
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1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 张艳;柳州市城镇土地集约利用研究[D];华中农业大学;2010年
4 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
5 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
6 刘甲玉;基于ARM的图像采集与无线传输技术的研究[D];安徽工程大学;2010年
7 陈国强;准双曲面齿轮接触图像齿形轮廓和接触斑点的二维重构[D];河南理工大学;2010年
8 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
9 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
10 王磊;继电保护测试仪检定装置的研究与实现[D];南昌航空大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 霍水清;;火灾自动探测技术在铁路动车段检修库应用探析[J];安防科技;2009年05期
2 柯病凡,江泽慧,张述银,王景寅,苏厚勤,顾立峰,张卫国;中国主要商品木材微机识别的研究[J];安徽农学院学报;1990年02期
3 宣柱香;一些测量条件对印刷颜色测量值的影响[J];北京测绘;1998年03期
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7 王明枝,王洁瑛,李黎;木材表面粗糙度的分析[J];北京林业大学学报;2005年01期
8 祁亨年;陈丰农;方陆明;马灵飞;;一种基于形态学的木材导管图像分割方法[J];北京林业大学学报;2008年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 任瑞治;MODIS卫星遥感图像预处理方法研究[D];吉林大学;2011年
2 孙兴华;基于内容的图像检索研究[D];南京理工大学;2002年
3 张美华;中国林业管理体制研究[D];西南农业大学;2002年
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9 刘泓;纹理图象的分析与识别研究[D];上海大学;1999年
10 黄国祥;RGB颜色空间及其应用研究[D];中南大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯宗翰;特征选择新算法研究[D];江南大学;2011年
2 陆昳丽;面向对象的农田目标遥感识别与提取研究[D];南京大学;2011年
3 付尧;哈尔滨市区内植被信息自动分割技术研究[D];东北林业大学;2011年
4 倪豪;基于颜色和纹理的中医舌像检索技术应用研究[D];广东工业大学;2011年
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6 满国晶;蚁群算法及其在气象卫星云图分割中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
7 潘颖;基于磁共振图像的脑胶质瘤MIB-1指数检测研究[D];浙江大学;2012年
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9 谷明坡;基于内容的图像检索技术研究与实现[D];西安电子科技大学;2002年
10 王存芳;猪H-FABP和A-FABP基因的多态性及其与肌内脂肪性状关系的研究[D];山东农业大学;2002年
【二级引证文献】
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2 马大国;马岩;;基于Gabor特征的木材表面缺陷的分块检测[J];东北林业大学学报;2013年10期
3 曾传华;陈红;丁幼春;高云;;基于颜色和纹理特征的竹材分类方法研究[J];林业机械与木工设备;2010年03期
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1 李财莲;图像多尺度几何分析及去噪算法研究[D];国防科学技术大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 熊菲;周新聪;严新平;;基于表面纹理的UHMWPE磨损过程数值分析[A];2006全国摩擦学学术会议论文集(一)[C];2006年
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4 黄景新;文人供石谈[N];苏州日报;2006年
5 聂翠蓉;能够自我清洁的玻璃在美问世[N];科技日报;2005年
6 金宝山;“点石山庄”主人话藏石[N];中国档案报;2005年
7 艾梅;萨米特陶瓷发明“火山流场仿真”新工艺[N];中国建材报;2006年
8 李琪;宏耐地板优势凸现[N];中国房地产报;2004年
9 本报记者  黄穗诚 通讯员  史剑;广州将设立城市原点标志[N];广东建设报;2006年
10 本报记者 王臻青;小核雕承载大文化[N];辽宁日报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 王延庆;钢表面凹坑纹理的制备及摩擦学性能研究[D];中国矿业大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 段宗玉;基于分形理论的车铣加工表面纹理的研究[D];沈阳理工大学;2011年
2 李幼蛟;基于自适应提升小波变换的三维表面纹理的方向性度量[D];中国海洋大学;2010年
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5 任勇勇;基于传感器信号及表面纹理的工件表面缺陷检测[D];湘潭大学;2013年
6 杨占宾;基于Bag-of-features算法的三维表面纹理光照方向估计[D];中国海洋大学;2013年
7 李想;板材表面纹理色差的树种识别方法研究[D];东北林业大学;2012年
8 熊菲;基于不同表面纹理的UHMWPE磨损仿真研究[D];武汉理工大学;2006年
9 何晓莉;基于小波变换的三维编织件表面纹理分析[D];广西师范大学;2004年
10 孙尚白;基于小波变换的三维表面纹理超分辨率及评价[D];中国海洋大学;2010年
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