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给出几种基于颜色特征木材的分级算法,这几种方法通过主颜色特征,分别利用神经网络中的RBF网络、K-近邻和最近邻对木材样本图像进行处理,然后进行分类。木材样本图像是通过对木材加工处理采集而得到的;主颜色特征是反映一幅图像的基本面貌,并通过HSV颜色模型、量化、颜色直方图和绝对距离而得到的。选取3种主颜色方案数据,经过Mat-lab7.0平台进行程序设计,对木材样本图像数据进行训练和测试,并加以验证。实验结果表明,这几种方法能够较好地解决木材分级的问题。