基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区分

• 作者: 何勇 李晓丽
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 茶叶等级 多光谱成像 形状特征 纹理特征 组合特征
• 年，卷（期）: 2009,（z1）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 113-118
• 页数: 6页
• 分类号: S126|S571.1
• 字数: 3767字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种采用多光谱成像的机器视觉技术对4个等级的西湖龙井茶进行区分的方法.首先采用3CCD多光谱摄像机同时获取茶叶在540、670和800nm波谱处的波长图像,然后对预处理后的图像进行图像特征提取,选取了18个形状特征和15个纹理特征.基于这2组特征分别对4个等级的茶叶进行主成分聚类分析,得到的两幅主成分空间的聚类图都不能对4个等级茶叶进行有效的区分.为了得到高效的区分模型,本研究对形状特征和纹理特征进行组合,聚类分析的结果优于原先的分析结果.随后,采用多类逐步判别分析法对形状特征、纹理特征和组合特征(形状+纹理)这3组特征分别进行特征优化,并建立了对应各组特征的等级区分模型,经过比较发现基于组合特征的区分模型的效果仍为最佳,对于预测集样本的区分正确率为85%.本研究还发现对于等级区分最重要的两个特征依次为波长800nm通道图像的相关性、波长800nm通道图像的二阶角矩.

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