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基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类

张怡卓 马琳 许雷 于慧伶

张怡卓, 马琳, 许雷, 于慧伶. 基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(2): 119-124.
引用本文: 张怡卓, 马琳, 许雷, 于慧伶. 基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(2): 119-124.
ZHANG Yi-zhuo, MA Lin, XU Lei1, YU Hui-ling. Wood board texture classification based on genetic fusion of wavelet and curvelet features.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(2): 119-124.
Citation: ZHANG Yi-zhuo, MA Lin, XU Lei1, YU Hui-ling. Wood board texture classification based on genetic fusion of wavelet and curvelet features.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(2): 119-124.

基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类

Wood board texture classification based on genetic fusion of wavelet and curvelet features.

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-03-31

基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类

摘要: 针对木材表面存在的直纹、抛物纹与乱纹3 类纹理,提出一种快速、准确的分类方法。分别提取小波变换的 15 个特征与曲波变换的16 个特征,通过设计纹理类型的遗传网络分类器,遗传优选出14 个主要特征;最后,运用 BP 网络构建基于优选特征量的纹理分类器。对3 类300 个样本进行了仿真实验,基于小波变换、曲波变换和遗传 融合方法的平均分类准确率分别为86.5%、89.3%和90.9%,平均分类时间分别为0.025、0.563 和0.216 s。实验 结果表明:小波变换对直纹分类具有较好的分类效果,但缺少方向性,对复杂纹理分类精度低;曲波变换可用于表 达复杂的木材纹理特征,但特征计算时间较长;基于遗传融合的特征提取方法,融合了小波分类速度快与曲波分类 精度高的特点,实现了小波与曲波的特征有效选择,提高了纹理分类的速度与分类精度。

English Abstract

张怡卓, 马琳, 许雷, 于慧伶. 基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(2): 119-124.
引用本文: 张怡卓, 马琳, 许雷, 于慧伶. 基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(2): 119-124.
ZHANG Yi-zhuo, MA Lin, XU Lei1, YU Hui-ling. Wood board texture classification based on genetic fusion of wavelet and curvelet features.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(2): 119-124.
Citation: ZHANG Yi-zhuo, MA Lin, XU Lei1, YU Hui-ling. Wood board texture classification based on genetic fusion of wavelet and curvelet features.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(2): 119-124.

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