典型文献
基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法
文献摘要：
为实现苹果准确分级,我们提出了基于图像处理与改进SVM(支持向量机)的苹果多特征融合分级方法.该方法主要分为图像预处理、背景分割、特征提取以及改进SVM的多特征融合分级四部分.首先,利用同态滤波算法改善采集的苹果图像质量;其次,将图像转换至HLS空间,使用Qtsu算法分割背景,利用形态学处理去除果梗及表面缺陷区域,利用Canny算法提取苹果轮廓;然后,提取苹果的大小、形状、颜色、缺陷、纹理5个特征;最后,利用交叉验证法优化SVM中的惩罚因子,建立多特征融合分级模型,并通过Fisher计算各指标的权重.本试验分别选取146、61个被明确划分等级的苹果样本进行训练、测试,结果表明,该分级方法的准确率达96.72％,可实现高精确度的苹果自动化分级.
文献关键词：
苹果;自动化分级;图像处理;改进SVM;多特征融合
中图分类号：
作者姓名：
林海波;卢元栋;丁荣诚;修玉峰
作者机构：
青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东 青岛 266520
文献出处：
引用格式：
[1]林海波;卢元栋;丁荣诚;修玉峰-.基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法)[J].山东农业科学,2022(06):141-149
A类：
Qtsu
B类：
苹果,多特征融合,分级方法,图像预处理,背景分割,四部,同态滤波,滤波算法,图像质量,图像转换,HLS,形态学处理,理去,表面缺陷,Canny,交叉验证法,惩罚因子,分级模型,Fisher,分等级,高精确度,自动化分级
AB值：
0.31217
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