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- 2018
基于权重系数的木材图像增强及识别DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2018.02.34 Keywords: 图像增强, 木材识别, 权重系数, 小波变换, 自适应小波收缩 Abstract: 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
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