基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象分类方法

被引：14

作者：

张建华 ^{[1
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祁力钧 ^{[1
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冀荣华 ^{[3
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袁雪 ^{[1
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李慧 ^{[1
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机构：

[1] 中国农业大学工学院

[2] 现代农业装备优化设计北京市重点实验室

[3] 中国农业大学信息与电气工程学院

来源：

农业工程学报 | 2012年 / 28卷 / 01期

关键词：

分类; 棉花; 主成分分析; 支持向量机; 盲椿象; Gabor小波;

D O I：

暂无

中图分类号：

S435.622 [虫害]; TP391.41 [];

学科分类号：

090401 ; 090402 ; 080203 ;

摘要：

为了提高棉花盲椿象测报精度,提出了一种在自然环境下基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象自动分类方法。该方法以5种棉花盲椿象为研究对象,利用Gabor小波和颜色矩分别提取盲椿象图像的纹理和颜色特征,并结合主成分分析和支持向量机,实现了棉花盲椿象的分类。通过特征提取与优化试验发现,利用主成分变换得到的第1主成分、第2主成分和第3主成分分量累计贡献率为87.3%,且聚类效果较好;通过棉花盲椿象分类试验得出,经过主成分分析与径向基核函数支持向量机相结合的棉花盲椿象分类效果最好,其训练时间为89 ms,分类正确率达91%。该方法能准确对棉花盲椿象进行分类与识别。

引用

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