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基于颜色矩的木材缺陷聚类识别
引用本文:吴东洋,业宁,沈丽容,张倩倩,赖正文.基于颜色矩的木材缺陷聚类识别[J].江南大学学报(自然科学版),2009,8(5):520-524.
作者姓名:吴东洋  业宁  沈丽容  张倩倩  赖正文
作者单位:1. 南京林业大学,信息科学技术学院,江苏,南京,210037
2. 广州航海高等专科学校,广东,广州,510725
基金项目:国家自然科学基金项目,江苏省自然科学基金项目,南京林业大学创新基金项目 
摘    要:提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法。该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置。分析了不同木材表面缺陷类型识别效率。仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%。

关 键 词:K-means  聚类方法  颜色矩  木材缺陷

Clustering Method for Automatic Timber Defects Detection Based on the Color Moment
Abstract:
Keywords:K-means
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