基于数据挖掘算法的竹块颜色分级研究

为了实现计算机视觉对竹块自动识别与分级,研究基于数据挖掘算法的竹块颜色分类方法。该方法先将原始图像由RGB转换为HIS空间并结合OTSU法完成背景分割,用radon变换进行倾斜校正后,提取竹块颜色判定有效区域并计算其HIS 3分量的均值和标准偏差,对获取的颜色特征数据采用C4.5算法构建了分级模型。分级实验结果表明,提出的方法准确率最高达到93.33%,高于BP算法及NB tree算法,为竹块颜色分级方法提供一种有效、可行的方法。