基于GLCM木材树种识别方法的研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·前言 | 第8页 |
| ·数字图像处理技术在木材科学中应用状况 | 第8-9页 |
| ·木材识别技术的进展 | 第9-11页 |
| ·传统的木材识别 | 第10页 |
| ·木材识别新技术 | 第10-11页 |
| ·木材图像处理技术 | 第11-12页 |
| ·图像数字化 | 第11页 |
| ·图像特征提取 | 第11-12页 |
| ·图像的模式识别 | 第12页 |
| ·本课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·本课题研究的内容和创新点 | 第13-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第13页 |
| ·研究创新点 | 第13-14页 |
| 2 实验材料和方法 | 第14-21页 |
| ·实验材料 | 第14页 |
| ·实验仪器 | 第14-16页 |
| ·图像获取与基本处理 | 第16-19页 |
| ·彩色图像转化成灰度图像 | 第16-17页 |
| ·灰度直方图 | 第17-19页 |
| ·图像“纹理”特征提取 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 不同树种木材灰度特征值的试验与分析 | 第21-35页 |
| ·“纹理”特征 | 第21-24页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第21-24页 |
| ·基本原理 | 第22-23页 |
| ·灰度共生矩阵的特点 | 第23-24页 |
| ·木材灰度特征参数提取方法的研究 | 第24-31页 |
| ·灰度特征参数的选取 | 第24-26页 |
| ·像素点间距的试验分析 | 第26-31页 |
| ·不同树种间木材灰度特征差异分析 | 第31-33页 |
| ·针阔叶树木材灰度特征参数的分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 不同组织构造对木材灰度影响分析 | 第35-47页 |
| ·不同“胞壁率”的树种分布 | 第35-37页 |
| ·“胞壁率”与“纹理”灰度参数间的关系 | 第37-39页 |
| ·“壁腔比”与“纹理”灰度参数间的关系 | 第39-43页 |
| ·早晚材“纹理”灰度参数间的关系 | 第43-46页 |
| ·早晚材能量的关系 | 第43页 |
| ·早晚材熵的关系 | 第43-44页 |
| ·早晚材惯性矩的关系 | 第44-45页 |
| ·早晚材局部平稳性的关系 | 第45页 |
| ·早晚材相关的关系 | 第45-46页 |
| ·不同管孔分布树种特征参数变异性的研究 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 识别系统的实现 | 第47-61页 |
| ·识别算法分析与识别算法的选择 | 第47-49页 |
| ·图像判别方法的比较 | 第47-48页 |
| ·木材树种识别算法 | 第48-49页 |
| ·系统实现平台 | 第49页 |
| ·系统实现技术 | 第49-50页 |
| ·主要模块 | 第50-59页 |
| ·特征提取模块 | 第50页 |
| ·识别模块 | 第50-59页 |
| ·试验结果 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 总结论 | 第61-62页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
