J. W. Funck, Image segmentation algorithms applied to wood defect detection, p.23, 2003.

M. Cyril, Modélisation de connaissances « métier » pour le paramétrage d'un Système Flou d'identification de défauts sur des planches de bois, Vandoeuvre les Nancy : CRAN, p.7, 2006.

M. Christine and C. Richard, Classification de défauts observés dans le bois par caméra. sl, p.8, 1988.

P. A. Estévez, C. A. Perez, and G. Eric, Genetic input selection to a neural classifier for defect classification of radiata pine boards. Forest products journal, vol.53, pp.87-94, 2003.

B. Vincent, L. Pascal, and M. Cyril, Modélisation et intégration de connaissances métier pour l'identification de défauts par règles linguistiques floues, Vandoeuvre les Nancy : CRAN, p.21, 2004.

B. Vincent, Traitement Numérique de l'Image : InterprétationDécision-Reconnaissance de Formes. Vandoeuvre les Nancy, sl,sd, p.20

F. Cazet, V. Bombardier, and P. Meausonne, Modelisation de connaissances appliquée à la caractérisation de la texture et de la couleur du placage, Vandoeuvre les Nancy : CRAN, LERMAB, sd.-7p

H. , A. H. , S. Ruddell, and C. W. Mcmillin, Industry standards for recognition of marginal wood defects, Forest Products Journal, vol.40, pp.30-34, 1990.

A. , Bois sciés-Classement d'aspect des bois résineux-Partie 1 : épicéas, sapins, pins et Douglas européens, p.8, 2003.

C. Bois-construction, Les classements d'aspect et d'utilisation en structure.-sl, sd, p.12

, AFNOR. Règles d'utilisation du bois dans la construction-Classement visuel pour l'emploi en structures des bois sciés français résineux et feuillus-Partie 1 : bois massif. NF B52 001, p.22, 2011.

U. William, Etude et intégration du module d'acquisition d'images couleur.-Epinal : ENSTIB, p.69, 2011.