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更新時(shí)間：2024.12.22
木材紋理強(qiáng)化技術(shù)

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論述了木材紋理強(qiáng)化技術(shù)的強(qiáng)化機(jī)制及模仿珍貴家具飾面材料的工藝過(guò)程。分析了木材紋理強(qiáng)化技術(shù)的環(huán)保性、簡(jiǎn)易性及經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)點(diǎn)。該技術(shù)在家具行業(yè)具有一定的開(kāi)發(fā)利用前景。

基于小波變換的木材表面紋理分類

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以300個(gè)木材樣本為對(duì)象,研究了基于多分辨率灰度共生矩陣參數(shù)的木材表面紋理的分類方法.以灰度共生矩陣特征參數(shù)的相關(guān)性為依據(jù),確定以"角二階矩"、"對(duì)比度"、"相關(guān)"、"方差"、"均值和"5個(gè)參數(shù)描述木材表面紋理.用sym let4小波對(duì)木材圖像進(jìn)行了2級(jí)分解,在小波重構(gòu)域,以一級(jí)重構(gòu)的水平細(xì)節(jié)h1、垂直細(xì)節(jié)v1、對(duì)角細(xì)節(jié)d1、二級(jí)重構(gòu)的近似a2、水平細(xì)節(jié)h2、垂直細(xì)節(jié)v2、對(duì)角細(xì)節(jié)d2共7個(gè)圖像的23個(gè)特征參數(shù)構(gòu)成多尺度參數(shù)體系.以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了紋理分類驗(yàn)證,正確率為94.0%,優(yōu)于單分辨參數(shù)方法(87.5%).實(shí)驗(yàn)表明:多分辨參數(shù)可以更細(xì)致地描述木材的紋理特征,并能提高分類正確率.

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