应用改进的灰度共生矩阵识别木材纹理多重特征值

摘要

目前木材的主要分类方式是由人的经验进行分类,分类的好坏取决于人的经验.因此机器自动检测分类木材种类变得迫在眉睫,目前机器识别木材种类最主要的方法是应用灰度共生矩阵(GLCM)提取木材纹理特征识别木材种类.但是基于灰度共生矩阵(GLCM)特征提取分类存在缺陷,这是由于木材图片旋转再识别时导致分类精度下降.本研究应用改进的灰度共生矩阵(I-GL-CM)提取木材多重特征值,较前人提取的灰度共生矩阵(GLCM)识别木材种类,具有旋转不变性.应用matlab模式识别算法进行训练、分类.结果 表明,应用本方法对木材进行分类,分类精度比应用灰度共生矩阵(GLCM)精度高,分类效果较好,是一种新的木材识别方法.