基于纹理分析的茶青在线分类

• 作者: 周建勇 张立 江才华 汤哲
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 茶青分类 灰度共生矩阵(GLCM) 纹理分析 图像分类 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 651-656
• 页数: 6页
• 字数: 3982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2014.06.015

摘要

将基于纹理分析和支持向量机(SVM)的分类技术应用于茶青的自动分类,实现了茶青的快速、准确在线分类.通过数字图像处理技术提取茶青的特征参数,并通过SVM建立不同茶叶的鉴别模型,实现不同茶青的快速在线分类.通过茶青图像的灰度共生矩阵(GLCM)提取出能量、相关性、对比度、逆差距4个纹理特征参数特征值,并将提取出的纹理特征值作为SVM的输入参数进行训练与分类.实验表明,将基于SVM的纹理分类方法应用于茶青的分类,能够取得很好的效果,分类判断的准确率达到90％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤哲	中南大学信息科学与工程学院	10	32	4.0	5.0
2	周建勇		6	30	4.0	5.0
3	江才华	中南大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0
4	张立		2	5	1.0	2.0