基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类

• 作者: 冯朝丽 朱启兵 朱晓 黄敏
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱图像 玉米种子 图像分割 主动轮廓模型
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 289-293
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|S513
• 字数: 4157字
• 语种: 中文

摘要

提出将主动轮廓模型(Active contour model,ACM)应用于玉米种子的高光谱图像分割中.首先,通过高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,利用基于主动轮廓模型的图像分割法对玉米种子高光谱图像提取目标区域轮廓,得到单波段下每粒玉米种子12个形状特征参数,然后通过主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对特征数据降维,结合波段间的相关性选出12个最优波段,最后利用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型进行建模分类,与传统的阈值分割法相比,取得了更好的分类效果.研究结果为高光谱图像目标轮廓提取提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯朝丽	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	5	104	5.0	5.0
2	朱启兵	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	56	481	14.0	19.0
3	朱晓	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	9	107	5.0	9.0
4	黄敏	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	68	518	13.0	19.0