基于多特征多分类器组合的茶叶茶梗图像识别分类研究

【摘要】茶叶工业是我国特有的工业之一,茶文化深受世界各国人民的喜爱。为了切实实现茶叶茶梗分拣技术的自动化、高精度化和高效率化,通过采用图像处理和模式识别等计算机技术,通过对样本图像数据库的建立,选取较为合适的特征向量,即颜色与形状特征,并选择简单有效的多分类器组合对其进行了实验验证,实验结果证明了使用的方法具备较好的识别效果和较低的分拣时耗。首先,本文介绍了针对茶叶茶梗进行的数字图像预处理技术,重点分析了前景分割及二值化的方法,讨论了形态学处理的主要方法,并讨论了图像分类信息数据库建立的方法。结合茶叶茶梗的特点与图像处理技术的方法,本文提出了茶叶茶梗特有的图像多特征提取与选定方法。其次,本文讨论了多分类器组合技术的特点,通过对多分类器融合的可操作性分析,介绍了几种常用的分类技术,即最小风险贝叶斯分类器,最小距离分类器与支持向量机分类器(SVM)等,同时讨论了现阶段多分类器组合的主要方法及本文所采用的组合方式。最后,结合上文中的茶叶茶梗图像预处理得到的相关数据,选取了有效叶梗特征和适宜本文的分类器组合模型。通过多特征量多分类器和单特征量多分类器的对比实验证明了本文提出的分类方法具有现实的可行性。根据实验结果表明,本文提出的方法在一定程度上可以有助于针对茶叶茶梗进行分类,避免了其混在一起的程度,提高了茶叶茶梗的分拣效率和准确率,具备一定的实际应用价值。
【作者】陈笋；
【导师】张春燕；
【作者基本信息】安徽大学，计算数学，2014，硕士
【关键词】茶叶茶梗；多特征；多分类器；图像处理；识别；分类；

【参考文献】
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