%0 Journal Article
%T 基于权重系数的木材图像增强及识别
%J -
%D 2018
%R 10.3969/j.issn.1001-7461.2018.02.34
%X 为了进一步提高机器识别木材的准确性，提出基于权重系数的木材图像增强方法。将采集的图像利用离散小波变换分为4个不同的子带，对LL子带采用权重系数检测相似的像素点，对LH、HL和HH子带利用局部方差法进行定向筛选，对上述子带均采用傅里叶系数作差法，同时结合阈值进行混淆判断；对LL子带采用方向自适应滤波消除混淆，对LH、HL和HH子带采用自适应小波收缩消除混淆，最后经过小波逆变换得到增强后的重建图像。选取榆木木片和树皮为识别对象，对其图像进行增强处理，然后利用BP神经网络进行识别。结果表明，本研究方法较传统的图像增强方法提高了榆木木片和树皮的识别率
%K 图像增强
%K 木材识别
%K 权重系数
%K 小波变换
%K 自适应小波收缩
%U http://xblxb.paperopen.com/oa/darticle.aspx?type=view&id=201802034