SIFT算法在木材纹理分类上的应用

摘要：

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于SIFt(scale-invariant feature transform),尺度不变特征转换的地板块纹理分类方法,该方法首先采用SIFT算法提取地板块图像特征值,并采用K-means聚类算法降低关键点数目,得到用于分类的特征行向量,最后构造DEELM分类器进行分类.实验结果表明,该方法不仅减少了描述图片的关键点数目便于分类,而且提高了木材纹理分类的准确性,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.

关键词：木材纹理分类、SIFT算法、K-means算法、差分演化优化极限学习机

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金F201347;中央高校基本科研业务费专项资金项目DL12CB02;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12513016;黑龙江省博士后基金;国家948项目2011-4-04;哈尔滨市科技创新人才专项资金项目2013RFQXJ100

在线出版日期：2016-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-12