【摘 要】
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目的：纹理是分析和识别木材的重要依据,根据纹理为木材进行分类对提升木材产品质量有着积极的意义.方法：本文提出基于局部二值模式差异协方差矩阵(Covari-ance and Local Binary Pattern Difference,COV-LBPD)及最近邻分类器的木材分类算法.首先,提取图像特征.接着,为不同特征通道分别计算其LBPD(LBP Difference)特征.然后,整合所有LBP
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,杨凌712100
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目的：纹理是分析和识别木材的重要依据,根据纹理为木材进行分类对提升木材产品质量有着积极的意义.
方法：本文提出基于局部二值模式差异协方差矩阵(Covari-ance and Local Binary Pattern Difference,COV-LBPD)及最近邻分类器的木材分类算法.首先,提取图像特征.接着,为不同特征通道分别计算其LBPD(LBP Difference)特征.然后,整合所有LBPD特征,计算得到COV-LBPD矩阵.最后,以图像间COV-LBPD的距离为依据,采用最近邻分类器对进行木材图像进行分类.
结果：在木材图像数据集上测试,实验数据表明COV-LBPD结合最近邻分类器能够取得平均81％的分类准确率,相比局部二值模式协方差阵(Covariance of Local Binary Pattern,COV-LBP)结合最近邻分类器的方法提高了17.15％.
结论：COV-LBPD描述符结合最近邻分类器的木材分类算法是木材分类的优选方法,具有实际应用价值.
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