基于顏色特征的木質(zhì)板材分類方法的研究.pdf

1、顏色特征是木質(zhì)板材重要的自然屬性之一,人們往往會(huì)根據(jù)板材的顏色來(lái)評(píng)判其質(zhì)地的好壞,尤其是在木質(zhì)地板加工業(yè)和木質(zhì)家具加工行業(yè),其顏色成為評(píng)價(jià)產(chǎn)品優(yōu)劣的重要指標(biāo)。目前在木材加工行業(yè)還沒(méi)有描述木材表面顏色的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)準(zhǔn)則,本課題針對(duì)這一問(wèn)題,結(jié)合圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別理論方法,研究建立了一套能夠反映木質(zhì)板材表面顏色特征的參數(shù)體系,為木材表面顏色的自動(dòng)分類打下堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。
　　 本文首先對(duì)基于顏色特征的圖像分類進(jìn)行了概述,

2、介紹了常見(jiàn)的顏色空間模型以及顏色特征表示方法。在后續(xù)的研究中,基于HSV顏色空間,分別使用了顏色直方圖統(tǒng)計(jì)特征,顏色熵值特征和主顏色特征等表示方法。介紹了幾種常用的分類器的原理與設(shè)計(jì)方法,分別為K-近鄰分類器(KNN)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器、PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機(jī)(SVM)分類器。
　　 本文研究的重點(diǎn)是提出了三種木質(zhì)板材顏色特征的提取方法。首先是基于提升小波變換提取顏色特征的方法,先將計(jì)算機(jī)中RGB顏色空間下的木材樣本

3、圖片轉(zhuǎn)換成基于HSV顏色空間的樣本圖片,然后將每幅圖片均勻分成四塊,提取H、S、V各顏色分量的熵值,最終形成了12個(gè)特征參數(shù),分別選用K-近鄰分類器、PNN分類器和SVM分類器進(jìn)行分類仿真實(shí)驗(yàn);然后提出基于信息熵理論的特征加權(quán)的分類方法研究,結(jié)合顏色直方圖的統(tǒng)計(jì)特征,對(duì)原始形成的18個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整,并根據(jù)遺傳算法進(jìn)行了特征選擇,最后選用K-近鄰分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn);最后提出基于全局代表色與局部代表色的分類方法研