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基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别 总被引：8，自引：2，他引：6
玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法. 相似文献
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基于高光谱图像技术和SVDD的玉米种子识别 总被引：1，自引：0，他引：1
特征提取的充分性和分类器设计的合理性是影响玉米种子识别精度的两个关键问题。采集了玉米种子的高光谱图像,并提取每粒玉米种子在不同波段下的图像熵作为分类特征;在此基础上,利用支持向量数据描述方法构建每类玉米的分类器模型,对待识别样本的测试精度达到了94.14%,对新类别样本的识别精度达到92.28%。仿真结果表明：新方法可实现玉米种子的准确识别,同时解决了传统分类器对新类别样本的错误分类问题。 相似文献
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玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法. 相似文献
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