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基于GLCM特征木材树种高光谱无损检测识别研究

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1000 nm~2500 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。

关键词:
  • glcm  
  • 特征  
  • 木材树种  
  • 高光谱  
  • 无损检测识别  
作者:
王辉; 李辉; 陈金阳; 王敏
单位:
盘锦职业技术学院; 辽宁盘锦124000
刊名:
黑龙江科学

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:黑龙江科学

黑龙江科学杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:23-1560/G3。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2010年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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