基于LBP-GLCM特征融合的烤烟油分等级预测模型

烤烟油分含量评价对烟叶等级的评判具有重要影响，为了对烤烟油分等级进行科学预测，创建烤烟微观纹理与油分含量的关系模型，论文以贵州安顺平坝烟区烤烟样品为研究对象，基于LBP—GLCM（融合灰度共生矩阵与局部二进制模式）特征融合提取烤烟表面纹理特征，结合BP人工神经网络模型，对烤烟油分等级进行预测。结果表明：采用LBP-GLCM算法结合BP神经网络对烤烟油分等级预测正确识别率为93.33%，模型相关系数为0.91486，可见该算法对于烤烟油分等级预测具有一定的优势。