基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术

探讨基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术。利用微分干涉相衬显微镜采集到能够清楚表征纤维纹理特征的图像,通过图像预处理,采用中轴线方法获取棉亚麻纤维直径和直径不匀率的形态特征,分别提取不同角度的灰度共生矩阵能量、惯性矩、相关性、熵等四个特征向量的均值和标准差,采取支持向量机,通过交叉验证法训练得到最佳参数对棉亚麻纤维进行分类识别,采用形态特征和纹理特征相结合的识别正确率达到94.4%。认为:采用形态特征和纹理特征相结合的方法能够提高纤维识别的正确率。     

采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别

探讨采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别效果。首先采集纹理细节和形状轮廓增强的羊毛与羊绒纤维图像,将交叉纤维处理分割成单根纤维。分别提取纤维的形态特征和纹理特征,然后基于支持向量机模型,根据有限样本信息的学习精度和学习能力进行羊毛与羊绒纤维识别。最终,羊毛与羊绒纤维识别正确率达到93.1%。认为:采用数字图像处理提取纤维特征能较好地识别羊毛与羊绒纤维。