1 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文内容与结构
2 木材表面缺陷的图像检测系统
2.1 木材表面缺陷图像检测系统构成
2.2 图像识别编程语言MATLAB
2.3 训练集与测试集的选取
2.4 木材表面缺陷模式识别
2.5 本章小结
3 基于颜色特征的木材表面缺陷识别方法
3.1 图像特征提取的概念
3.2 基于颜色的特征识别方法
3.3 基于灰度最大熵的特征识别方法
3.4 基于颜色聚合向量的特征识别方法
3.5 基于颜色矩的特征识别方法
3.6 本章小结
4 基于纹理的木材表面缺陷识别方法
4.1 LBP算子基本概述
4.2 LBP算子发展与演化
4.3 LBP的应用
4.4 基于LBP纹理特征的支持向量机训练
4.5 基于LBP纹理特征的识别结果
4.6 本章小结
5 基于颜色和纹理的木材表面缺陷识别方法
5.1 基于灰度最大熵和LBP特征的木材表面缺陷识别方法
5.2 基于颜色聚合向量和LBP特征的木材表面缺陷识别方法
5.3 基于颜色矩和LBP特征的木材表面缺陷识别方法
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
浙江农林大学;