基于 PCA 特征融合与 LDA 分类的实木地板纹理判别方法

纹理一致性影响着实木地板档次，针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题，提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小，运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度、粗略度等6个纹理特征；同时在原图像提取反映图像全局信息的灰度均值、方差、熵等3个统计量；然后，运用主成分分析法（PcA）对3类纹理9个特征进行降维融合操作；最后，采用线性判别分析方法（LDA）构建3类纹理的辨识模型。采用200幅实木地板纹理图像进行实验，当主成分个数为7时，分类正确率稳定达到85％，较传统Tamura方法的83％和全局基本统计量的70％有所提高；特征提取时间为0．5548S，比缩小前图像的Tamura特征提取时间55．7000S明显减低，而分类正确率没有明显变化。