基于神经网络的烟叶图像特征筛选和分级方法研究

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烤烟烟叶的等级直接决定了烟叶的经济价值,为了提高分级的准确率和效率,就需要有科学的质量量化标准,寻找更有效的方法进行分级。目前,我国烟叶分级主要还是依靠人工进行分级,这种人工分级方法具有很强的主观随意性,在实际情况中,对于相同的烟叶不同的分级人员可能做出不同的级别判断。针对这一情况,本文结合机器视觉技术和人工神经网络的方法完整模拟人工分级过程,依据进行先分组、后分级的思想对烟叶进行分级判别,主要进行了以下四部分工作:1.烤烟烟叶图像的采集和预处理。设计并实现了烤烟烟叶图像的采集装置,包括视频柜的设计制作、CCD相机和图像采集卡的选用;对读取的烟叶图像进行预处理,选用中值滤波方法去除烟叶图像中的噪声,使用区域阈值法和小面积去除法相结合的方法对烟叶图像和其背景进行了分割,最后选用轮廓提取法提取了烟叶图像二值化后的边缘信息。2.烤烟烟叶图像特征提取。图像特征包括形状特征值,颜色特征和纹理特征。运用图像处理技术提取长度、宽度、长宽比、面积、周长、破损度、圆形度、矩形度等8个形状特征值和:R、G、B、色度、饱和度、亮度的均值以及他们的方差共12个颜色特征值;并计算了能量、惯性、相对性、熵和脉络比等5个纹理特征3.有用特征筛选方法研究。利用反向传播算法(BP:BackPropagation)分别建立部位、颜色、等级分级的数学模型,运用平均影响值(MIV:Mean Influence Values)方法分析各个特征分别对部位、颜色、等级分级的影响程度,并进行有用特征筛选,通过优化输入特征值再学习训练网络实现特征筛选的同时进一步提高分级正确率。4.不同分级模型比较研究。运用不同神经网络模型径向基函数神经网络(RBF:Radial Basis Function)和支持向量机(SVM:Support Vector Machine)建立烟叶分组分级模型,进行分组和分级判断。
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