首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于2D Gabor小波和HSV空间的木材缺陷检测
引用本文:吴思远,张召,邹洋. 基于2D Gabor小波和HSV空间的木材缺陷检测[J]. 郑州大学学报(理学版), 2010, 42(1)
作者姓名:吴思远  张召  邹洋
作者单位:1. 重庆邮电大学,计算机科学与技术学院,重庆,400065
2. 南京林业大学,信息科学技术学院,江苏,南京,210037
基金项目:重庆邮电大学自然科学基金资助项目,编号A2009-35
摘    要:提出了一种有效的木材缺陷自动检测方法,试图赋予计算机从木材图像数据中自动辨别出缺陷的能力,主要分析了木材缺陷的形态、走向和分布规律.首先将要识别的木材图像变换到HSV色彩空间,分别对H,S和V层进行区域分割和Gabor小波变换,得到各个子图像块的局部区域的基于不同频率和方向的特征向量,用于描述高维的木材图像.接着将提取出的纹理特征归一化后送入SVM分类器,检测过程采用二次循环搜索方式,利用特征向量间的相似度进行缺陷的定位和识别.模拟实验结果表明,该方法可有效识别出缺陷区域,识别效果较好.

关 键 词:Gabor小波变换  支持向量机  分类  缺陷识别

Timber Defects Detection Based on 2D Gabor Wavelet and HSV Color Space
WU Si-yuan , ZHANG Zhao , ZOU Yang. Timber Defects Detection Based on 2D Gabor Wavelet and HSV Color Space[J]. Journal of Zhengzhou University(Natrual Science Edition), 2010, 42(1)
Authors:WU Si-yuan    ZHANG Zhao    ZOU Yang
Affiliation:WU Si-yuan1,ZHANG Zhao2,ZOU Yang1(1.College of Computer Science , Technology,Chongqing University of Posts , Telecommunications,Chongqing 400065,China,2.College of Information Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)
Abstract:An effective method for automatic wood defects detection is proposed,and the computers are used to detect the defects automatically,which is mainly used for analyzing the distributions of defects.First,the original images are transformed to be detected into H,S and V color spaces,and cut them to many small blocks.And then Gabor wavelet is adopted to transform the sub-images into features on frequency and direction of local areas,which are used to describe the original high-dimensional wood images.Then the f...
Keywords:Gabor wavelet transform  SVM  classification  defect recognition  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号