基于多特征多分類器組合的茶葉茶梗圖像識(shí)別分類研究.pdf

1、茶葉工業(yè)是我國(guó)特有的工業(yè)之一，茶文化深受世界各國(guó)人民的喜愛。為了切實(shí)實(shí)現(xiàn)茶葉茶梗分揀技術(shù)的自動(dòng)化、高精度化和高效率化，通過采用圖像處理和模式識(shí)別等計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過對(duì)樣本圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，選取較為合適的特征向量，即顏色與形狀特征，并選擇簡(jiǎn)單有效的多分類器組合對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了使用的方法具備較好的識(shí)別效果和較低的分揀時(shí)耗。
　　首先，本文介紹了針對(duì)茶葉茶梗進(jìn)行的數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)，重點(diǎn)分析了前景分割及二值化的方法，討論

2、了形態(tài)學(xué)處理的主要方法，并討論了圖像分類信息數(shù)據(jù)庫(kù)建立的方法。結(jié)合茶葉茶梗的特點(diǎn)與圖像處理技術(shù)的方法，本文提出了茶葉茶梗特有的圖像多特征提取與選定方法。其次，本文討論了多分類器組合技術(shù)的特點(diǎn)，通過對(duì)多分類器融合的可操作性分析，介紹了幾種常用的分類技術(shù)，即最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯分類器，最小距離分類器與支持向量機(jī)分類器(SVM)等，同時(shí)討論了現(xiàn)階段多分類器組合的主要方法及本文所采用的組合方式。最后，結(jié)合上文中的茶葉茶梗圖像預(yù)處理得到的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取