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提出了一种有效描述白酒显微图像中微粒的形状和结构分布的组合特征提取方法,研究了基于显微图像的白酒识别方法.显微图像先经过全差分滤波增强,以及互熵阀值区域分割.然后提取显微图像的形状和结构特征,包括所有区域面积、周长和低阶矩的总和、均值及方差,最大5个区域的畸度和圆度,以及区域数目,共计26个特征值.最后基于BP神经网络建立白酒识别模型.通过实验,比较了传统形状特征与文中提出的形状及结构组合特征在白酒识别中的效果,结果表明使用文中提供的形状及结构组合特征获得更高的识别率,达到95%以上.