【摘 要】
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研究以次郎甜柿为研究对象,应用快速独立分量方法对病害图像进行处理,去除病害图像中的随机噪声。提取病害甜柿表面图像的纹理特征参数和颜色特征参数后采用支持向量机(SVM)
【基金项目】
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云南省院省校科技合作专项(2008AD008);江苏省攻关项目(BE2007320)
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研究以次郎甜柿为研究对象,应用快速独立分量方法对病害图像进行处理,去除病害图像中的随机噪声。提取病害甜柿表面图像的纹理特征参数和颜色特征参数后采用支持向量机(SVM)识别甜柿表面病害。研究表明快速独立分量方(FASTICA)法可以很好的扩展病害区域边缘。采用图像纹理特征参数和颜色特征参数结合构建支持向量时,识别准确率和速度都高于只用单一特征参数的情况。在选择图像纹理特征参数和颜色特征参数结合作为支持向量的基础上,对结构参数进行优化选择,结果表明:当SVM类型为nu-SVR,核函数为Sigmoid,模型特征参数C=26、ξ=24时所建立的识别模型对果体表面病害的识别效果最好。研究为快速无损检测次郎甜柿的病害提供了一定的理论依据和方法。
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