基于多光谱图像颜色特征的茶叶分类研究

提出了一种利用多光谱图像颜色特征进行茶叶分类的新方法,对两种颜色几乎一样用肉眼几乎不能分辨的茶叶进行了分类。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪和普通数码相机同时获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外(NIR)、红色(R)和绿色(G)组成,因此它比普通数码照相机包含更丰富的信息,特别NIR波段的图像对有机物的颜色比可见光敏感。提取3CCD光谱成像仪和普通数码照相机各个波段图像颜色的特征即像素偏方差值和平均值进行统计分析,用多光谱图像的NIR图像所提供颜色信息能够辨别这两种颜色几乎一样的茶叶,而普通数码相机无法提供信息进行识别。然后应用人工神经网络技术,对NIR图像像素偏方差值和平均值这两个参数进行建模,建模样本40个,每个样本为20个,预测样本20个,每个样本为10个。结果表明,在阈值为0.3,对两种茶叶进行分类得到了100%识别率,此研究为茶叶的分类提供一种快速和无损的新方法。