【摘 要】
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为了实现图像处理技术对小麦容重影响因素的分析和容重的准确识别,研究了一种基于小麦图像特征和模式识别的小麦容重检测方法。采集不同容重小麦完整籽粒和籽粒横切面图像,对
【基金项目】
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国家自然科学基金(31371852);河南工业大学校科学研究基金研究生教育创新计划(2012YJCX29)
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为了实现图像处理技术对小麦容重影响因素的分析和容重的准确识别,研究了一种基于小麦图像特征和模式识别的小麦容重检测方法。采集不同容重小麦完整籽粒和籽粒横切面图像,对图像进行中值滤波、形态学运算、图像分割等处理,提取原图像与处理后图像的形态、颜色和纹理共3大类44个特征参数。最后采用逐步判别分析对提取的特征参数进行筛选,建立线性参数统计分类器和BP神经网络模型实现小麦不同容重的检测。结果表明,与小麦横切面图像特征相比,小麦完整籽粒图像的特征参数能更好的反映不同容重的差异;2种分类器对基于完整籽粒图像的小麦容重
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