农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2010年
10期
355-360
,共6页
郭俊先%应义斌%成芳%康玉国%李付堂%饶秀勤
郭俊先%應義斌%成芳%康玉國%李付堂%饒秀勤
곽준선%응의빈%성방%강옥국%리부당%요수근
图像识别%小波变换%分类%高光谱图像%皮棉%异性纤维%检测
圖像識彆%小波變換%分類%高光譜圖像%皮棉%異性纖維%檢測
도상식별%소파변환%분류%고광보도상%피면%이성섬유%검측
为了考察高光谱成像技术检测多类异性纤维共存时的性能,也为其今后用于商业化皮棉质量评价,或在线皮棉杂质分拣提供研究基础,试验采集丙纶丝和毛发共存的样本高光谱图像.依据单一异性纤维分割的最佳波段图像,获得灰度平均和小波变换后融合图像.通过对比小波变换融合图像,灰度平均图像,以及全波段下主成分和独立成分得分图像,获得用于目标分割的最佳图像.采用最优特征集和分类树判别方法,判别最佳图像分割后的连通区域,剔除噪声点和假阳性.依据目标判定原则,训练集和独立验证集的异性纤维识别率分别为84.09%和75.86%.结果表明,高光谱图像能够检测多类共存的异性纤维,验证集中灰色、白色丙纶丝和黑色毛发识别率为100%,白色毛发识别率为0.
為瞭攷察高光譜成像技術檢測多類異性纖維共存時的性能,也為其今後用于商業化皮棉質量評價,或在線皮棉雜質分揀提供研究基礎,試驗採集丙綸絲和毛髮共存的樣本高光譜圖像.依據單一異性纖維分割的最佳波段圖像,穫得灰度平均和小波變換後融閤圖像.通過對比小波變換融閤圖像,灰度平均圖像,以及全波段下主成分和獨立成分得分圖像,穫得用于目標分割的最佳圖像.採用最優特徵集和分類樹判彆方法,判彆最佳圖像分割後的連通區域,剔除譟聲點和假暘性.依據目標判定原則,訓練集和獨立驗證集的異性纖維識彆率分彆為84.09%和75.86%.結果錶明,高光譜圖像能夠檢測多類共存的異性纖維,驗證集中灰色、白色丙綸絲和黑色毛髮識彆率為100%,白色毛髮識彆率為0.
위료고찰고광보성상기술검측다류이성섬유공존시적성능,야위기금후용우상업화피면질량평개,혹재선피면잡질분간제공연구기출,시험채집병륜사화모발공존적양본고광보도상.의거단일이성섬유분할적최가파단도상,획득회도평균화소파변환후융합도상.통과대비소파변환융합도상,회도평균도상,이급전파단하주성분화독립성분득분도상,획득용우목표분할적최가도상.채용최우특정집화분류수판별방법,판별최가도상분할후적련통구역,척제조성점화가양성.의거목표판정원칙,훈련집화독립험증집적이성섬유식별솔분별위84.09%화75.86%.결과표명,고광보도상능구검측다류공존적이성섬유,험증집중회색、백색병륜사화흑색모발식별솔위100%,백색모발식별솔위0.
