基于颜色和纹理特征的竹材分类方法研究

为了应用机器视觉技术实现竹条表面颜色等级的分类识别,提出了用颜色矩和灰度共生矩阵描述竹材颜色特征和纹理特征的方法,并采用支持向量机对竹材进行分类识别,正确率达92．3％以上。结果表明,用颜色矩和灰度共生矩阵的特征参数来识别竹条颜色等级是可行的。     

基于SVM和颜色矩的竹条颜色分级方法

为了实现竹条颜色等级的自动识别,利用图像处理技术对竹条图像进行滤波、图像分割等预处理,得到去除背景的竹条图像;提取了图像H、S、V三分量的颜色矩特征参数,并用多分类支持向量机的模式识别方法来识别竹条等级,平均识别率达到93.5%。     

虫眼板栗的图像识别方法研究

针对板栗易发生虫害、虫眼的形状和大小等不定、不易识别的情况,研究了一种基于图像处理技术识别虫眼板栗的方法.采用中值滤波法对图像进行消噪;采用微分算子对板栗图像进行边缘检测,经膨胀和腐蚀等形态学运算实现了背景分割;采用Otsu法将图像转换成二值图像,经形态学处理后与模板进行异或运算,提取了虫眼面积特征值;设置两个不同的敏感度阈值并将由Sobel算子得到的边界提取图进行相减,提取了虫眼边缘特征向量.试验结果表明,该识别方法的正确率可达88.9%.