图书介绍
木材表面缺陷的模式识别方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王克奇，白雪冰著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030299123
- 出版时间：2011
- 标注页数：158页
- 文件大小：28MB
- 文件页数：168页
- 主题词：表面缺陷－木材识别－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 木材缺陷1
1.2 木材表面缺陷识别的意义1
1.3 木材缺陷检测技术的发展现状2
1.4 木材表面缺陷识别的研究内容3
第2章 木材表面缺陷图像识别系统5
2.1 木材表面缺陷图像识别系统的结构5
2.2 MATLAB软件的特点6
2.3 木材表面缺陷实验样本库6
2.4 木材表面缺陷的特点9
2.5 木材表面纹理（无缺陷）实验样本库9
2.6 小结14
第3章 木材表面缺陷的常规分割方法及其改进15
3.1 图像预处理15
3.1.1 直方图均衡化15
3.1.2 图像灰度变换15
3.1.3 木材表面图像的预处理16
3.2 木材表面图像的常规分割方法18
3.2.1 边缘检测18
3.2.2 阈值分割20
3.3 改进的二维阈值分割算法21
3.3.1 灰度-梯度共生矩阵21
3.3.2 最大熵方法22
3.3.3 木材表面图像二维阈值分割实验结果24
3.4 木材表面图像分割后处理26
3.4.1 数学形态学的基本思想和运算26
3.4.2 基于形态学的木材表面图像分割后处理27
3.5 小结31
第4章 基于分形理论的木材表面缺陷分割32
4.1 Mandelbrot分形理论32
4.1.1 分形的定义32
4.1.2 分形维数32
4.1.3 分形布朗运动的定义33
4.2 基于DFBR场模型的图像分割34
4.2.1 分形参数H计算方法34
4.2.2 基于分形维的木材表面缺陷图像分割36
4.2.3 木材缺陷分割算法的改进40
4.3 小结43
第5章 木材表面纹理的灰度共生矩阵参数44
5.1 纹理分析分类的常用方法44
5.1.1 统计方法44
5.1.2 模型方法46
5.1.3 数学变换方法47
5.1.4 其他纹理分析方法48
5.2 灰度共生矩阵及其参数体系48
5.2.1 灰度共生矩阵48
5.2.2 灰度共生矩阵参数49
5.3 木材表面纹理灰度共生矩阵的建立方法52
5.3.1 灰度共生矩阵生成步长的确定53
5.3.2 生成方向对灰度共生矩阵特征参数的影响56
5.4 木材表面纹理灰度共生矩阵参数分析57
5.5 10种木材表面纹理的灰度共生矩阵参数分布59
5.6 小结61
第6章 木材纹理的模式识别方法62
6.1 模式识别的基本概念62
6.2 特征选择与提取62
6.2.1 类别可分离性判据63
6.2.2 基于可分离判据的特征提取64
6.2.3 基于可分离判据的特征选择64
6.3 模拟退火法65
6.3.1 固体退火过程66
6.3.2 Metropolis抽样准则66
6.3.3 模拟退火法简介67
6.3.4 模拟退火法的改进67
6.3.5 返回搜索模拟退火法的实现68
6.4 模式分类器70
6.4.1 最近邻分类器70
6.4.2 K-近邻分类器71
6.4.3 K-近邻分类器的改进71
6.5 BP神经网络分类器72
6.5.1 多层感知器73
6.5.2 BP学习算法73
6.5.3 BP学习算法的改进76
6.5.4 BP神经网络分类器的结构设计77
6.6 多分类器集成79
6.6.1 多分类器集成简介79
6.6.2 基于抽象级信息的多分类器集成80
6.6.3 基于度量级信息的多分类器集成82
6.6.4 集成神经网络分类器的实现83
6.7 基于灰度共生矩阵的木材表面纹理分类85
6.7.1 木材表面纹理灰度共生矩阵参数的选择87
6.7.2 基于灰度共生矩阵的分类器测试结果88
6.7.3 木材纹理图像加噪声后的分类结果88
6.7.4 木材纹理图像加噪声并经中值滤波后的分类结果93
6.8 小结98
第7章 基于纹理特征的木材表面缺陷分割99
7.1 纹理分割99
7.2 木材表面图像的灰度共生矩阵参数获取99
7.3 基于模糊聚类的纹理分割102
7.3.1 聚类分析102
7.3.2 数据集合的模糊C-划分空间103
7.3.3 模糊C均值聚类算法103
7.4 木材表面缺陷图像的纹理分割实验结果104
7.5 图像分割质量评价109
7.5.1 图像分割评价简介109
7.5.2 灰色关联度评估模型110
7.5.3 木材表面缺陷分割算法的性能评价113
7.6 小结115
第8章 木材表面缺陷的识别117
8.1 木材表面缺陷原始特征的建立117
8.2 木材表面缺陷特征的选择与提取121
8.2.1 木材表面缺陷的特征选择121
8.2.2 主分量分析121
8.3 木材表面缺陷的BP神经网络分类器结构设计125
8.4 木材表面缺陷的BP神经网络分类结果127
8.5 木材表面缺陷的K-近邻分类器分类结果129
8.6 小结130
第9章 木材表面缺陷识别实验软件系统132
9.1 MATLAB的图形用户界面概述132
9.2 木材表面缺陷识别实验系统GUI设计132
9.2.1 实验系统功能需求描述132
9.2.2 图形用户界面结构133
9.2.3 回调函数的编写136
9.3 软件使用说明137
9.4 小结153
总结154
参考文献156
致谢158