[发明专利]一种考虑图像集复杂性的石材纹理图像CNN识别方法

摘要

本发明涉及一种考虑图像集复杂性的石材纹理图像CNN识别方法，首先加载石材图像集；接着将石材图像集的复杂性量化为计算石材图像集的本征维数，使用小波图像去噪方法处理石材图像集中的每张石材图像以降低石材图像集复杂性；然后构建卷积神经网络，并使用去噪后的石材图像训练卷积神经网络；接着使用训练好的卷积神经网络模型识别石材图像；最后依据卷积神经网络模型的输出结果，选择最大的前5个值对应的石材类别，将其按照值从大到小的顺序依次作为前5类最相似石材。本发明将小波图像去噪结合卷积神经网络用以石材纹理图像识别，有效提高了识别的准确率。

主权项

1.一种考虑图像集复杂性的石材纹理图像CNN识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：加载石材图像集；步骤S2：将石材图像集的复杂性量化为计算石材图像集的本征维数，使用小波图像去噪方法处理石材图像集中的每张石材图像以降低石材图像集复杂性；步骤S3：构建卷积神经网络，并使用步骤S2去噪后的石材图像训练卷积神经网络；步骤S4：使用训练好的卷积神经网络模型识别石材图像；步骤S5：依据步骤S4卷积神经网络模型的输出结果，选择最大的前5个值对应的石材类别，将其按照值从大到小的顺序依次作为前5类最相似石材。