基于Gabor滤波与Tamura纹理特征的板材分类研究

编号 zgly0001735459

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Gabor滤波与Tamura纹理特征的板材分类研究

作者 白雪冰  林鑫  窦延光  武云鹏 

作者单位 东北林业大学机电工程学院  陕西省林产品质检与产业服务保障中心 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2021,36(6)

页码 242-246

年份 2021 

分类号 TP391.4 

关键词 木材纹理  Gabor滤波  Tamura纹理特征  模式识别 

文摘内容 板材表面的纹理特征是木质板材表面最为直观的特性,同时也是建筑装潢质量和木制品品质的重要评价指标。以中国东北部常见的红松、落叶松、白桦、水曲柳和柞木等5种树种的弦切、径切图像作为研究对象,提出一种基于多通道Gabor滤波和Tamura纹理特征的板材纹理特征提取方法,克服了传统方法在提取样本图像的全局特征时对局部纹理特征不敏感的问题。具体是将基于视觉心理学的Tamura纹理特征与Gabor滤波器进行结合,在不同频率、不同方向上共24组滤波器的虚部卷积图像上进行纹理特征参数提取,结合上述的纹理特征参数在BP神经网络、KNN和支持向量机分类器上进行分类试验,最佳特征参数体系的识别率达97.8%。