基于图像特征的收获前籽棉品级聚类融合分析

王玲; 姬长英; 陈兵林; 刘善军

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基于图像特征的收获前籽棉品级聚类融合分析

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为客观评价收获前籽棉品级,依据籽棉品级国家标准,基于机器视觉在3个颜色空间中选取棉瓣大小、色泽特征用K-均值、竞争学习网络方法对7个品级的样本进行聚类融合分析.结果表明,亮度修正后特征之间极显著相关,Hunter颜色空间较好.肉眼对第1、2、7品级的识别率为73%～100%,3～6品级为26%～46%,总计47.7%;聚类融合对各品级的识别率为65%～100%,总计78.6%.聚类融合方法基于人类的先验知识,在更宽的视觉范围内更均衡所有特征,可克服个体聚类器的过度训练,能够客观地识别收获前籽棉品级,提高其采摘、收购质量.

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来源
《作物学报》 |2007年第7期|1162-1167|共6页
作者
王玲; 姬长英; 陈兵林; 刘善军;
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作者单位

南京农业大学工学院,江苏南京,210031;

南京农业大学工学院,江苏南京,210031;

南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室,江苏南京,210095;

江西农业大学农学院,江西南昌,330045;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类农作物;
关键词
籽棉品级; 机器视觉; 图像特征; 聚类融合; 识别率;

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