基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出了一种利用多光谱图像颜色特征进行茶叶分类的新方法,对两种颜色几乎一样用肉眼几乎不能分辨的茶叶进行了分类.图像由MS3100-3CCD光谱成像仪和普通数码相机同时获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外(NIR)、红色(R)和绿色(G)组成,因此它比普通数码照相机包含更丰富的信息,特别NIR波段的图像对有机物的颜色比可见光敏感.提取3CCD光谱成像仪和普通数码照相机各个波段图像颜色的特征即像素偏方差值和平均值进行统计分析,用多光谱图像的NIR图像所提供颜色信息能够辨别这两种颜色几乎一样的茶叶,而普通数码相机无法提供信息进行识别.然后应用人工神经网络技术,对NIR图像像素偏方差值和平均值这两个参数进行建模,建模样本40个,每个样本为20个,预测样本20个,每个样本为10个.结果表明,在阈值为0.3,对两种茶叶进行分类得到了100%识别率,此研究为茶叶的分类提供一种快速和无损的新方法.
推荐文章
颜色特征的图像分类技术研究
图像分类
颜色特征
Boosting算法
信阳毛尖茶叶图像的颜色特征分析
图像预处理
信阳毛尖茶叶
颜色特征
基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区分
茶叶等级
多光谱成像
形状特征
纹理特征
组合特征
基于数据融合的多特征遥感图像分类
图像分类
特征选择
Adaboost算法
证据理论
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多光谱图像颜色特征的茶叶分类研究
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 工学
关键词 多光谱成像仪 茶叶 颜色 识别
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2527-2530
页数 4页 分类号 TP391
字数 2038字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593(2008)11-2527-04
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何勇 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 511 9054 45.0 65.0
2 李晓丽 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 35 948 16.0 30.0
3 吴迪 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 58 895 19.0 28.0
4 刘守 厦门大学物理系 42 171 8.0 11.0
5 陈孝敬 厦门大学物理系 5 113 5.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (19)
同被引文献  (153)
二级引证文献  (152)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2010(6)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(1)
2011(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2012(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2013(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2014(19)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(17)
2015(18)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(17)
2016(37)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(33)
2017(25)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(25)
2018(24)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(21)
2019(22)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(22)
2020(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
研究主题发展历程
节点文献
多光谱成像仪
茶叶
颜色
识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导