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基于計算機數字圖像處理技術木材表面紋理特征提取和分類識別方法 版權信息
- ISBN：9787568285520
- 條形碼：9787568285520 ; 978-7-5682-8552-0
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于計算機數字圖像處理技術木材表面紋理特征提取和分類識別方法 內容簡介
《基于計算機數字圖像處理技術木材表面紋理特征提取和分類識別方法》采用計算機圖像處理技術對木材表面紋理分析與識別方法進行了討論研究．系統地介紹了木材表面紋理分類識別研究現狀、常用模式識別方法、圖像紋理特征提取方法及新研究進展等內容。
《基于計算機數字圖像處理技術木材表面紋理特征提取和分類識別方法》可以作為高職高專及本科院校電氣自動化、信息技術等相關專業的教師和學生的參考用書，也可以作為相關科研人員、工程技術人員的學習和參考資料。
基于計算機數字圖像處理技術木材表面紋理特征提取和分類識別方法 目錄
□□章 基于計算機圖像處理技術木材表面紋理分類識別研究現狀
1．1 計算機數字圖像處理及其在木材科學領域的研究現狀
1．1．1 計算機數字圖像處理概述
1．1．2 計算機數字圖像處理主要內容及其在木材科學領域的應用
1．2 計算機數字圖像處理技術中的紋理分析研究現狀
1．2．1 紋理的定義
1．2．2 紋理的研究方向
1．2．3 紋理的應用領域
1．3 木材表面紋理分類識別研究意義
1．4 木材表面紋理特征提取分析的常用方法及其研究現狀
1．4．1 紋理的數學描述
1．4．2 統計分析法
1．4．3 結構分析法
1．4．4 模型分析法
1．4．5 基于頻譜分析的方法
1．4．6 其他紋理分析方法
1．5 木材表面紋理分類的常用模式識別方法及其研究現狀
1．5．1 模式和模式識別的概念
1．5．2 模式識別系統
1．5．3 模式識別方法
1．6 木材表面紋理樣本庫及其紋理特征
1．6．1 木材表面紋理樣本庫
1．6．2 木材表面紋理特點
第2章 基于計算機圖像紋理特征木材表面紋理的分類與識別
2．1 常用模式識別方法概述
2．1．1 □近鄰決策法
2．1．2 特征選擇
2．1．3 模擬退火算法
2．1．4 基于模擬退火算法與□近鄰分類器識別率的特征選擇方法（SNFS）
2．1．5 遺傳算法
2．1．6 基于遺傳算法與□近鄰分類器的特征選擇方法(GNFS）
2．1．7 人工神經網絡概述
2．1．8 BP神經網絡分類器
2．1．9 概率神經網絡分類器
2．2 基于灰度共生矩陣特征木材表面紋理的分類與識別
2．2．1 灰度共生矩陣
2．2．2 適于描述木材表面紋理構造因子生成步長d的確定
2．2．3 適于描述木材表面紋理構造因子圖像灰度級g的確定
2．2．4 適于描述木材表面紋理構造因子生成方向璧娜范¨
2．2．5 木材表面紋理灰度共生矩陣特征參數的提取
2．2．6 基于參數間相關性分析木材表面紋理的分類識別
2．2．7 基于主分量分析(PCA）木材表面紋理的分類與識別
2．2．8 基于SNFS算法木材表面紋理的分類與識別
2．3 基于高斯-馬爾可夫隨機場(GMRF）木材表面紋理的分類與識別
2．3．1 馬爾可夫隨機場
2．3．2 高斯-馬爾可夫(GMRF）隨機場模型及其參數估計
2．3．3 基于高斯-馬爾可夫隨機場木材表面紋理特征的獲取
2．3．4 基于GMRF木材表面紋理的分類與識別
2．4 基于小波變換分形維特征木材表面紋理的分類與識別
2．4．1 小波分析
2．4．2 計算機圖像小波變換算法
2．4．3 小波基和分解層數的確定
2．4．4 木材表面紋理的分形特征分析
2．4．5 木材表面紋理的小波變換分形維數特征的提取
2．4．6 基于小波變換分形維木材表面紋理的分類與識別
2．5 基于多種特征融合技術木材表面紋理的分類與識別
2．5．1 多種特征數據融合概念
2．5．2 多特征融合木材表面紋理的分類與識別
2．6 木材表面紋理特征提取與分析MATLAB程序設計
2．6．1 計算機圖像灰度共生矩陣紋理分析程序設計
2．6．2 計算機圖像高斯-馬爾可夫隨機場紋理特征分析程序設計
2．6．3 計算機圖像小波變換多分辨率分形維紋理特征分析程序設計
第3章 木材表面紋理分類識別研究的新進展
3．1 基于彩色圖像分析木材表面紋理分類識別研究
3．2 基于高光譜成像技術的木材表面紋理分類識別研究
參考文獻
1．1 計算機數字圖像處理及其在木材科學領域的研究現狀
1．1．1 計算機數字圖像處理概述
1．1．2 計算機數字圖像處理主要內容及其在木材科學領域的應用
1．2 計算機數字圖像處理技術中的紋理分析研究現狀
1．2．1 紋理的定義
1．2．2 紋理的研究方向
1．2．3 紋理的應用領域
1．3 木材表面紋理分類識別研究意義
1．4 木材表面紋理特征提取分析的常用方法及其研究現狀
1．4．1 紋理的數學描述
1．4．2 統計分析法
1．4．3 結構分析法
1．4．4 模型分析法
1．4．5 基于頻譜分析的方法
1．4．6 其他紋理分析方法
1．5 木材表面紋理分類的常用模式識別方法及其研究現狀
1．5．1 模式和模式識別的概念
1．5．2 模式識別系統
1．5．3 模式識別方法
1．6 木材表面紋理樣本庫及其紋理特征
1．6．1 木材表面紋理樣本庫
1．6．2 木材表面紋理特點
第2章 基于計算機圖像紋理特征木材表面紋理的分類與識別
2．1 常用模式識別方法概述
2．1．1 □近鄰決策法
2．1．2 特征選擇
2．1．3 模擬退火算法
2．1．4 基于模擬退火算法與□近鄰分類器識別率的特征選擇方法（SNFS）
2．1．5 遺傳算法
2．1．6 基于遺傳算法與□近鄰分類器的特征選擇方法(GNFS）
2．1．7 人工神經網絡概述
2．1．8 BP神經網絡分類器
2．1．9 概率神經網絡分類器
2．2 基于灰度共生矩陣特征木材表面紋理的分類與識別
2．2．1 灰度共生矩陣
2．2．2 適于描述木材表面紋理構造因子生成步長d的確定
2．2．3 適于描述木材表面紋理構造因子圖像灰度級g的確定
2．2．4 適于描述木材表面紋理構造因子生成方向璧娜范¨
2．2．5 木材表面紋理灰度共生矩陣特征參數的提取
2．2．6 基于參數間相關性分析木材表面紋理的分類識別
2．2．7 基于主分量分析(PCA）木材表面紋理的分類與識別
2．2．8 基于SNFS算法木材表面紋理的分類與識別
2．3 基于高斯-馬爾可夫隨機場(GMRF）木材表面紋理的分類與識別
2．3．1 馬爾可夫隨機場
2．3．2 高斯-馬爾可夫(GMRF）隨機場模型及其參數估計
2．3．3 基于高斯-馬爾可夫隨機場木材表面紋理特征的獲取
2．3．4 基于GMRF木材表面紋理的分類與識別
2．4 基于小波變換分形維特征木材表面紋理的分類與識別
2．4．1 小波分析
2．4．2 計算機圖像小波變換算法
2．4．3 小波基和分解層數的確定
2．4．4 木材表面紋理的分形特征分析
2．4．5 木材表面紋理的小波變換分形維數特征的提取
2．4．6 基于小波變換分形維木材表面紋理的分類與識別
2．5 基于多種特征融合技術木材表面紋理的分類與識別
2．5．1 多種特征數據融合概念
2．5．2 多特征融合木材表面紋理的分類與識別
2．6 木材表面紋理特征提取與分析MATLAB程序設計
2．6．1 計算機圖像灰度共生矩陣紋理分析程序設計
2．6．2 計算機圖像高斯-馬爾可夫隨機場紋理特征分析程序設計
2．6．3 計算機圖像小波變換多分辨率分形維紋理特征分析程序設計
第3章 木材表面紋理分類識別研究的新進展
3．1 基于彩色圖像分析木材表面紋理分類識別研究
3．2 基于高光譜成像技術的木材表面紋理分類識別研究
參考文獻
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