基于多纹理特征的白酒摘酒酒花图像分类识别

摘要：

根据白酒的"看花摘酒"传统手工摘酒经验,提出一种基于酒花视觉图像的多特征智能分类识别方法.通过对连续获取的酒花视频图像,在图像预处理基础上,提出采用局部二值模式(LBP)与灰度共生矩阵(GLCM)分别进行纹理特征提取,并提出LBP+GLCM相结合的纹理特征提取算法.通过对比旋转不变模式LBP、等价模式LBP、旋转不变等价模式LBP,确定对白酒酒花特征描述提取效率最高的等价模式LBP;对GLCM提取的特征值计算均值,并采用不同的特征值组合方式作为支持向量机(SVM)的输入得到分类结果;最后对得到的LBP特征与GLCM特征值进行特征级融合作为分类器的输入,并利用3种不同核函数的SVM分类器进行训练和测试.试验结果表明,LBP+GLCM分类准确率相较于单一LBP、GLCM均有不同程度地提高,其稳定性也高于单一特征分类.

关键词：多纹理特征、局部二值模式、灰度共生矩阵、酒花图像分类

所属期刊栏目：39

分类号：TS206.4(食品工业)

资助基金：四川省科技厅重点研发项目2016SZ0074

在线出版日期：2021-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：38-45