基于图像处理的小麦品种分类研究

被引：15

作者：

樊超

夏旭

石小凤

侯利龙

机构：

[1] 河南工业大学信息科学与工程学院

来源：

河南工业大学学报(自然科学版) | 2011年 / 32卷 / 05期

关键词：

小麦; 计算机视觉; 特征提取; 神经网络;

D O I：

10.16433/j.cnki.issn1673-2383.2011.05.020

中图分类号：

TS211.2 [原粮特性与分级];

学科分类号：

083202 ;

摘要：

籽粒的外观特征是区别不同小麦品种的重要标志,对小麦的选育工作具有重要的参考价值.首先采用中值滤波和迭代式阈值法对采集到的4类小麦共468粒样本图像进行处理和分割;然后针对每类小麦,提取了其6个颜色特征、5个形态特征和5个纹理特征等共16个参数;最后通过构建神经网络比较了仅使用颜色和形态特征作为网络输入以及3类特征共同作用时的分类效果.试验结果表明:仅使用颜色、形态两方面的11个特征参数时,小麦样本的识别率为87.6%;当增加5个纹理特征时,样本的识别准确率达到93.13%,可有效识别出4类小麦样本.

引用

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共 7 条

[1] 基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取 [J].