基于特征级数据融合木材纹理分类的研究

摘要：

为了提高对木材纹理识别的精度,提出了一种基于融合灰度共生矩阵与高斯-马尔可夫随机场纹理参数的特征级数据融合木材纹理模式识别方法.首先,分别获取了以上两种木材纹理特征参数;然后,使用模拟退火算法将两种不同类型的纹理特征量在特征层上进行了融合.利用融合后的特征对木材纹理样本进行识别,BP神经网络分类器的识别率达到97.00%,表明数据融合后的特征参数对木材纹理识别是十分有效的.

关键词：木材纹理、数据融合、模拟退火算法、灰度共生矩阵、高斯-马尔可夫随机场

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金the Natural Science Foundation of Heilongjiang Province of China under Grant C2004-03

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：215-218