【摘要】：為了提高機(jī)器識別木材的準(zhǔn)確性,從木材圖像預(yù)處理的角度出發(fā),以復(fù)原木材圖像紋理細(xì)節(jié)為目標(biāo),提出了基于SCN-MSE的木材圖像超分辨率重建方法。將高分辨率圖像經(jīng)離散小波變換,把4個(gè)子帶中相應(yīng)位置、大小相同的碎片組成模塊,再利用局部二值模式的鄰域強(qiáng)度建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫;將低分辨率圖像中的低頻子帶碎片,與數(shù)據(jù)庫同類模塊中的低頻碎片進(jìn)行比較,通過去除領(lǐng)域中心的均方差,尋找相似度最大的高頻碎片,保留低分辨率圖像的低頻子帶;再經(jīng)小波逆變換得到超分辨率圖像。選取樟子松及其樹皮為識別對象,將基于SCN-MSE的超分辨率重建圖像與經(jīng)過傳統(tǒng)預(yù)處理圖像,利用SVM多項(xiàng)式核函數(shù)進(jìn)行識別。識別結(jié)果表明,本研究提出的方法提高了樟子松及其樹皮的識別率。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of wood recognition by machine, a super-resolution reconstruction method of wood image based on SCN-MSE is proposed, which aims at restoring the texture details of wood image from the point of view of wood image preprocessing. The high resolution image is transformed by discrete wavelet transform, the corresponding position of the four sub-bands and the same size fragments are formed into the module, and then the training database is established by using the neighborhood strength of the local binary mode, and the low frequency sub-band fragments in the low-resolution image are taken into account. Compared with the low-frequency fragments in the same module of the database, by removing the mean square error of the domain center, the high frequency fragments with the largest similarity are found, and the low-frequency sub-bands of the low-resolution images are preserved, and then the super-resolution images are obtained by inverse wavelet transform. Selecting Pinus sylvestris var. mongolica and its bark as the recognition object, the super-resolution reconstruction image based on SCN-MSE and the traditional preprocessed image are used to recognize the image by using the kernel function of SVM polynomial. The recognition results show that the proposed method improves the recognition rate of Pinus sylvestris var. mongolica and its bark.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古林業(yè)廳退耕還林工程管理辦公室;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)材料科學(xué)與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31460168) 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)博士啟動(dòng)基金(BJ09-29)
【分類號】：S781.1;TP391.41

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本文編號：2206585