| 基于颜色矩的木材缺陷聚类识别 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 吴东洋 业宁 沈丽容 张倩倩 赖正文 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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%。
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| 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 |
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| Keywords: | K-means |
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