首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于图像处理的小麦品种分类研究
引用本文:樊超,夏旭,石小凤,侯利龙. 基于图像处理的小麦品种分类研究[J]. 河南工业大学学报(自然科学版), 2011, 0(5): 74-78
作者姓名:樊超  夏旭  石小凤  侯利龙
作者单位:河南工业大学信息科学与工程学院;
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.

关 键 词:小麦  计算机视觉  特征提取  神经网络

WHEAT VARIETY CLASSIFICATION BASED ON IMAGE PROCESSING
FAN Chao,XIA Xu,SHI Xiao-feng,HOU Li-long. WHEAT VARIETY CLASSIFICATION BASED ON IMAGE PROCESSING[J]. Journal of Henan University of Technology Natural Science Edition, 2011, 0(5): 74-78
Authors:FAN Chao  XIA Xu  SHI Xiao-feng  HOU Li-long
Affiliation:FAN Chao,XIA Xu,SHI Xiao-feng,HOU Li-long(School of Information Science and Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China)
Abstract:The appearance characteristics of grains are the important sign for distinguishing different wheat varieties,and have the important reference value for wheat breeding.Firstly,we acquired the images of 468 samples of 4 kinds of wheat varieties,and processed and partitioned the images by median filtering method and iterative threshold method;then,we extracted 16 parameters including 6 color characteristics,5 morphological characteristics and 5 texture characteristics of each kind of wheat variety;finally,an a...
Keywords:wheat  computer vision  characteristic extraction  artificial neural network  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号