基于快速l1算法和LBP算法的木材缺陷识别

快速l1最小化算法是一种关于求解稀疏矩阵的算法,相对于传统的主成分分析l2范数,l1范数只需要计算图像主要特征的稀疏矩阵,对噪声和异常项具有更好的鲁棒性,且在木材识别领域使用较少.局部二元模式(Local binary pattern,LBP)是一种描述灰度范围纹理的算法,对于图像特征的描述有显著的效果.本文利用LBP提取不同木材截面RGB图像三层纹理的特征,用l1算法对特征矩阵进行快速、准确的匹配,检测出是否有缺陷,同时通过图像分块定位缺陷的位置坐标.实验表明快速l1算法结合LBP算子对木材缺陷定位正确率达到0.931.