基于圖像多特征模式識(shí)別的木材分類分選算法研究
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【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖2-1實(shí)驗(yàn)自制圖像采集設(shè)備??Fig.2-1?Experimental?image?acquisition?equipment??
3〇??表2-3實(shí)驗(yàn)選用的東北常見(jiàn)5種木材樣本庫(kù)表??Table2-3?Five?common?wood?sample?banks?in?Northeast?China?selected?in?the?experiment??序號(hào)中文種名?拉丁種名?中文屬名樣本切面?樣本數(shù)量??....
圖2-2模式識(shí)別過(guò)程??
(6)小波變換??小波是一種強(qiáng)大的時(shí)頻分析處理工具,其克服了傅立葉變換的缺點(diǎn)。目前,已成功??地應(yīng)用于信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域。小波變換的一個(gè)重要特性是在時(shí)間域??和頻率域都具有良好的局部化特性。它能在整個(gè)頻域內(nèi)對(duì)不同頻段的信號(hào)進(jìn)行分解,此??信息對(duì)于信號(hào)分類非常有用。....
圖3-3木材圖像飽和度等間隔分布統(tǒng)計(jì)圖??Fig.3-3?Statistical?map?of?equidistant?distribution?of?wood?images?saturation??
0-18?18--25?25—30?30—35?35-A0?40-60?60-175?175-290?290-360??50樹(shù)種徑弦面圖像非等間隔色調(diào)區(qū)間??圖3-2木材圖像像素點(diǎn)的非等間隔色調(diào)分布區(qū)間統(tǒng)計(jì)圖??Fig.3-2?Statistical?map?of?non-equ....
圖3-5飽和度統(tǒng)計(jì)直方圖??Fig.3-5?Statistical?histogram?of?saturation??
?0.39-1??50樹(shù)種徑弦面圖像非等間隔飽和度區(qū)間??圖3-4木材圖像飽和度非等間隔分布統(tǒng)計(jì)圖??Fig.3-4?Statistical?map?of?non-equidistant?distribution?of?wood?images?saturation??圖3-4顯示....
本文編號(hào):4004045
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