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基于DT-CWT和LS-SVM的苹果果梗/花萼和缺陷识别   总被引:4,自引:4,他引:0  
该文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)区分苹果的果梗/花萼和缺陷的方法。对苹果图像使用DT-CWT分解,使用变换后得到的高频子带系数的均值和方差构造特征向量,然后使用最小支持二乘向量机作为分类器进行分类。对180幅苹果图像进行了试验。讨论了DT-CWT分解层数以及目标图像大小对分类正确率的影响。试验结果显示,使用3层DT-CWT对大小为64×64子图像进行小波分解提取纹理特征,能达到最好的分类效果,分类正确率可以达到95.6%。  相似文献   
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