机器视觉下多特征组合的竹子分类方法

• 作者: 邓莹 金爱武 朱强根 方婷
• 来源期刊: 软件导刊
• 关键词: 竹子分类 特征组合 几何特征 纹理特征 颜色特征
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201972

摘要

由于竹子本身的特殊性,竹子分类繁琐复杂,在计算机领域的机器视觉中探究和拓展竹子分类方法,能辅助并促进竹子分类学研究和资源利用等,对相关研究具有重要意义.尝试选择11种竹类叶片,设计拍摄光箱获取共计440幅叶片图像,对其进行相机标定、伽马矫正、灰度化、二值化等预处理操作,再提取出纹理、几何、颜色3类特征共27维数据;采用MATLAB工具箱中的Classification Learner进行分类,分类器采用工具箱中所包含的集成学习(Ensemble)分类方法.经过多次试验证实,基于纹理、几何、颜色3种特征组合的分类方法优于其它特征组合的分类方法,平均分类准确率为94.02％,正确分类率最高可达到94.5％.研究表明,此种竹子叶片分类方法具有可行性,为今后进一步探究竹子分类方法研究提供了一种可靠且有力的方法.