【摘 要】
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本文基于获取便捷的木材体视图进行木材树种自动识别研究。首先对木材图像进行标准化预处理,然后采用分块LBP提取特征,分别使用欧式、卡方、衰减3种不同的距离进行分类,最后
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60970082);浙江省自然科学基金项目(Y3090061、Y3080457);浙江省科技厅科研项目(2008C21087);浙江省大学生科技创新活动计划项目(2010R412019)
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本文基于获取便捷的木材体视图进行木材树种自动识别研究。首先对木材图像进行标准化预处理,然后采用分块LBP提取特征,分别使用欧式、卡方、衰减3种不同的距离进行分类,最后采用最近邻进行识别。讨论了木材图像特征分块方式对识别结果的影响,并比较了在不同距离下的识别效果。结果表明:采取不同的分块方式对最终的分类影响较大,其中沿着年轮线方向上的分块呈现下降趋势,而在垂直年轮线方向上进行适当的分块可以提高分类的识别率;采用卡方距离可以得到最好的识别率,最高可达93.3%,比欧式距离高出2.5%。
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