SIFT算法在木材纹理分类上的应用

摘要

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于SIFt(scale-invariant feature transform),尺度不变特征转换的地板块纹理分类方法,该方法首先采用SIFT算法提取地板块图像特征值,并采用K-means聚类算法降低关键点数目,得到用于分类的特征行向量,最后构造DEELM分类器进行分类.实验结果表明,该方法不仅减少了描述图片的关键点数目便于分类,而且提高了木材纹理分类的准确性,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.