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木材往往堆积在室外,在对木材样本采集高光谱图像时往往会受到外界因素(光照、温度、湿度)的影响,从而造成木材树种的误判。为了解决这一问题,本文利用PLS(Pattern Lacunarity Spectrum)和LBP(Local Binary Pattern)对木材横截面的高光谱图像的纹理信息进行了特征提取,而后将高光谱图像的近红外光谱与纹理特征相融合,并以融合后的新特征作为识别的依据,最后使用SVM(Support Vector Machine)和BP(Back Propagation)神经网络两