基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别

摘要：

种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题.首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400~1000 nm 波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类.分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别.

关键词：机器视觉、光谱分析、种子、玉米、图像熵、PLS 投影分析算法、PLSDA

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：271-276