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融合频谱变换的板材纹理缺陷分类  
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【英文篇名】 Fuse Spectrum Transform to Classify Texture and Defect of Plates
【下载频次】 ★★★
【作者】 苏耀文; 于慧伶; 刘思佳; 范德林;
【英文作者】 Su Yaowen; Yu Huiling; Liu Sijia; Fan Delin; Northeast Forestry University;
【作者单位】 东北林业大学;
【文献出处】 东北林业大学学报 , Journal of Northeast Forestry University, 编辑部邮箱 2015年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 纹理缺陷; 小波; 曲波; 双树复小波; 特征融合;
【英文关键词】 Texture defect; Wavelet; Curvelet; Dual-tree complex wavelet; Feature fusion;
【摘要】 为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。
【英文摘要】 In order to automatically recognize and classify of wood surface texture and defects,we proposed a rapid and collaborative classification method,which fused spectrum transforms of wavelet,curvelet,and dual-tree complex wavelet. Initially,we extracted 14 features of wavelet,16 features of curvelet,and 38 features of dual-tree complex wavelet. We fused three characteristics and the whole image of the standard deviation and entropy,and used particle swarm algorithm to select24 key features. Finally,we used BP ...
【基金】 林业公益性行业科研专项(201304510); 黑龙江省自然科学基金项目(C201405)
【更新日期】 2015-03-16
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1)林业公益性行业科研专项(201304510),黑龙江省自然科学Fuse Spectrum Transform to Classify Texture and Defect of Plates//Su Yaowen,Yu Huiling,Liu Sijia,Fan Delin(Northeast Forestry University,Harbin 150040,P.R.China)//Journal of Northeast Forestry University

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