基于二进制粒子群的烟叶图像特征筛选和分级方法研究

声明

摘要

1．绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 我国现行的烟叶识别标准

1．4 国内外研究现状

1．5 本文研究内容

1．6 本文各章节内容的安排

2．烟叶图像的采集和预处理

2．1 基于图像的烟叶智能分级系统

2．2 烤烟烟叶图像采集系统

2．3 烟叶样本图片的预处理

2．3．1 图像的平滑去噪

2．3．2 背景分割

2．3．3 小面积去除

2．3．4 边缘提取

2．3．5 烟叶脉络图像的获得

2．4 本章总结

3．烟叶图像特征的提取

3．1 烟叶的外形特征

3．2 烟叶颜色特征的提取

3．2．1 RGB颜色空间特征的提取

3．2．2 HSI颜色空间特征的提取

3．3 烟叶纹理特征的提取

3．4 烟叶脉络特征的提取

3．5 本章总结

4．烟叶的分级和特征选择

4．1 粒子群算法和特征选择

4．1．1 粒子群算法

4．1．2 二进制粒子群算法

4．1．3 BPSO与分类器结合进行特征选择

4．2 BPSO与不同分类器相结合进行特征选择

4．2．1 BPSO和RBF神经网络结合进行特征选择

4．2．2 BPSO和支持向量机结合进行特征选择

4．2．3 BPSO和Adaboost结合进行特征选择

4．3 实验结果分析和总结

5．总结和展望

5．1 论文总结

5．2 工作展望

参考文献

攻读硕士期间发表论文及参与项目

致谢