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瓷砖图像的纹理特征分类研究
被引量:
5
1
作者
罗三定
彭琼
李婷
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期196-200,共5页
在已有的瓷砖图像分类系统中,仅靠颜色特征和简单的纹理边缘信息只能对无花纹的单色砖或简单花纹的瓷砖进行有效分类,对复杂图案的瓷砖存在识别率低的问题。针对此种情况,结合瓷砖图像的灰度共生矩阵和统计几何特征,将这些特征输入支持...
在已有的瓷砖图像分类系统中,仅靠颜色特征和简单的纹理边缘信息只能对无花纹的单色砖或简单花纹的瓷砖进行有效分类,对复杂图案的瓷砖存在识别率低的问题。针对此种情况,结合瓷砖图像的灰度共生矩阵和统计几何特征,将这些特征输入支持向量机进行特征分层分类。采用基于径向基核函数和K交叉验证法所得到的最优参数构造支持向量机,解决瓷砖纹理特征具有非线性的分类问题。用瓷砖生产线上采集的大量图像进行实验表明,该方法准确率高,分类效果好。
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关键词
瓷砖纹理分类
灰度共生矩阵
统计几何特征
支持向量机
分层
分类
下载PDF
职称材料
题名
瓷砖图像的纹理特征分类研究
被引量:
5
1
作者
罗三定
彭琼
李婷
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期196-200,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2011AA030101)
文摘
在已有的瓷砖图像分类系统中,仅靠颜色特征和简单的纹理边缘信息只能对无花纹的单色砖或简单花纹的瓷砖进行有效分类,对复杂图案的瓷砖存在识别率低的问题。针对此种情况,结合瓷砖图像的灰度共生矩阵和统计几何特征,将这些特征输入支持向量机进行特征分层分类。采用基于径向基核函数和K交叉验证法所得到的最优参数构造支持向量机,解决瓷砖纹理特征具有非线性的分类问题。用瓷砖生产线上采集的大量图像进行实验表明,该方法准确率高,分类效果好。
关键词
瓷砖纹理分类
灰度共生矩阵
统计几何特征
支持向量机
分层
分类
Keywords
ceramic tile texture classification
Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM)
statistical geometrical features
Support Vector Machine(SVM)
hierarchical classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
瓷砖图像的纹理特征分类研究
罗三定
彭琼
李婷
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
5
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