基于DT-CWT和LS-SVM的苹果果梗/花萼和缺陷识别

• 作者: 宋怡焕 应义斌 饶秀勤
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 识别 特征提取 双树复小波变换(DT-CWT) 缺陷 果梗/花萼 苹果
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 114-118
• 分类号: TP391.42
• 字数: 4855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.09.019

摘要

摘要；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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应义斌	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	196	6705	47.0	66.0
2	饶秀勤	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	49	1716	25.0	41.0
3	宋怡焕	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	1	23	1.0	1.0