基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别

摘要：

籽棉杂质的分类识别是实现棉花生产线自适应加工的基础与重要依据。该文提出了一种基于局部二值模式和灰度共生矩阵的籽棉杂质分类识别算法，该算法将含杂籽棉图像首先转换为局部二值模式图像，获取图像的微观结构，再用局部二值模式图像生成灰度共生矩阵并计算特征参数，获取图像宏观结构。使用支持向量机作为分类器，用不同尺度的图像结构进行训练，从而达到籽棉杂质的分类识别。试验结果表明，该文设计算法对各种杂质的平均正确识别率达到了94%，超过单独使用局部二值模式和单独使用灰度共生矩阵的正确识别率，为实现棉花自适应加工提供了技术基础。

关键词：棉花、杂质、图像处理、分类识别、局部二值模式、灰度共生矩阵、支持向量机

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51405194；新疆建设兵团高新技术产业创新专项重大资助项目2012 AC001；济南“泉城学者”建设工程资助项目201109

在线出版日期：2015-03-25（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：236-241