基于灰度共生矩阵的板材纹理模糊分类器设计

针对板材表面的纹理特征,设计了直纹、弯纹二维模糊逻辑分类器。首先对灰度共生矩阵提取的板材特征量进行散点分布分析,提取出用于纹理分类的能量和相关性基本特征;设计能量、相关性与纹理的模糊论域及隶属度函数,完成了特征量与纹理类别的模糊化;通过提取样本的模糊规则和Mamdani重心法,完成模糊推理,并得到纹理分类查询表。应用设计的纹理模糊分类器对样本库中100幅直纹和弯纹样本进行分类实验,分类总体正确率达到90.5%。

板材纹理计算机视频检测技术及应用

介绍了板材纹理计算机视频检测技术的发展、视频检测的特点及主要方法、识别理论和相关技术的发展,提出了板材纹理计算机视频检测技术的应用前景。

板材纹理识别现状分析

从板材纹理识别的现实意义出发,简要概述了国内外研究的现状,对目前板材识别的方法和理论进行了探讨,并对板材纹理识别作了展望。

基于图像纹理的板材纹理模拟再现方法研究

纹理是木材的重要特征,模拟纹理具有极高的工业价值。对视频采集到的板材纹理图像进行灰度化、中值滤波去噪、二值化、腐蚀、膨胀等处理,得到仅包含目标纹理的图像后检测纹理边缘。对板材纹理横断面通过数学描述结果进行模拟,切面通过在图像上选择合适的边缘点进行模拟,以实现板材纹理的模拟再现,并以水曲柳为例分析模拟纹理。

基于吉布斯-马尔可夫随机场的板材表面纹理分析

详细阐述了吉布斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理特征建立吉布斯-马尔可夫随机场模型。研究了吉布斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,并在试验数据的基础上验证了吉布斯-马尔可夫随机场模型在纹理分析中的可行性。

基于高斯-马尔可夫随机场的板材表面纹理分析

阐述了高斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理建立了高斯-马尔可夫随机场模型,以利用其对板材表面纹理进行分析;详细的研究了高斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,在试验数据的基础上,验证了高斯-马尔可夫随机场模型在纹理分析中应用的可行性。