基于高斯-马尔可夫随机场的木材表面缺陷类型识别

摘要：

为了识别死节、活节和虫眼三种木材表面缺陷类型,本文采用高斯-马尔可夫随机场模型提取木材表面缺陷图像的纹理参数,结合缺陷区域的矩形度和伸长度两个几何特征,形成14维特征向量.设计三层BP神经网络来识别缺陷的类型.试验表明,三种缺陷的整体识别正确率达到96.67％,验证了该方法的有效性.

关键词：木材表面缺陷、高斯-马尔可夫随机场、BP神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：S781.1(森林采运与利用)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目C201208;黑龙江省博士后基金项目LBH-Q10160

在线出版日期：2014-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：56-58