基于深度颜色特征的灰度直方图玉米品种识别研究

• 作者: 张云丽 王克俭 韩宪忠
• 来源期刊: 作物杂志
• 关键词: 深度玉米图像 HSV模型 灰度直方图 BP神经网络 品种识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 156-159,封3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16035/j.issn.1001-7283.2015.01.030

摘要

为了提高玉米品种识别的准确率,提出了一种基于深度和颜色的灰度直方图结合BP神经网络的玉米品种分类方法.使用深度传感器获取玉米子粒的深度图像,并将获得的RGB彩色图像转化为HSV图像进行分析,发现不同品种的H分量有明显差异,从而确定不同颜色范围对应的灰度值,用归一化和灰度化后的图片生成灰度直方图,发现不同品种的灰度特征值差异比较大,取其中重要的4个灰度特征值作为BP神经网络的输入,经过训练识别出不同的品种.试验结果表明,此方法识别出的玉米品种与人眼观察的结果基本一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩宪忠	河北农业大学信息科学与技术学院	30	145	7.0	11.0
2	王克俭	河北农业大学信息科学与技术学院	42	288	10.0	16.0
3	张云丽	河北农业大学信息科学与技术学院	3	13	2.0	3.0