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1、中国农业科学2005,38(9):1869-1875ScientiaAgriculturaSinica基于图像识别的小麦品种分类研究1,221,3何胜美,李仲来,何中虎12(中国农业科学院作物科学研究所/国家小麦改良中心，北京100081；北京师范大学数学科学学院,北京100875；3CIMMYT中国办事处，北京100081)摘要:基于数字图像分析，利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本，分别利用逐步判别分析，选取显著性较大的特征参量，建立各地区和品种
2、的贝叶斯分类器模型。结果表明，对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并，再对合并后的样本进行品种识别，除了新克旱9号的回判率为98.3%外，其它品种的回判率均为100%。测试集中，龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%，其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平，甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6%、92.9%、72.9%和95.7%。说明利用籽粒图像对小麦品种进行识别高效可行。关键词：普通小麦；品种；图像处理；模式识别Classificationof
3、WheatCultivarbyDigitalImageAnalysis1,221,3HESheng-mei,LIZhong-lai,HEZhong-hu1(CropScienceInstitute/NationalWheatImprovementCenter,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081;2SchoolofMathematicalSciences,BeijingNormalUniversity,Beijing100875;3CIMMYT-ChinaOffice,Chin
4、eseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081)Abstract:DigitalimageanalysiswasusedtodevelopapatternrecognitionalgorithmtoclassifyindividualkernelsofsevenChinesespringwheatcultivarsgrownat4locations.Totally,20morphologicalparametersand12colorparameterswereextracted.Threehu
5、ndredkernelspersamplewereusedasthetrainingdatasettodevelopidentificationmodel,andanother200kernelswereusedasthetestset.Forthetestset,theclassificationaccuracyofwheatcultivarswas100%ineachgrowinglocation.ExceptforXinkehan9with98.3%,thecorrectdiscriminationofthetrainingsetof
6、collectivesamplesis100%forwheatcultivar.Forthetestset,thecorrectdiscriminationofLongmai26andQingchun566were97.5%and95.0%,theothersis100%.Fortheoriginofwheatgrains,theclassificationofGansu,Ningxia,XinjiangandHeilongjiangwere88.6%,92.9%,72.9%and95.7%,respectively.Theresultss
7、howthatitisfeasibletoidentifyandclassifywheatcultivar(grains)usingdigitalimageanalysis.Keywords:Commonwheat;Variety;Imageprocess;Patternrecognition计算机图像处理是一项综合性技术，在遥感图像如对大麦、小麦、燕麦和黑麦草的正确识别率均在90%[2~6]处理和生物医学图像分析方面已取得了卓越成效。近以上；另一方面有效识别不同类别的小麦种子，对十多年来，随着硬件成本下降和计算速度的提高，计不同冬春性、质
8、地和粒色的小麦类别判断效果良[7,8]算机图像处理广泛介入农产品品质检测和分级，成功好，但对同一类型不同品种的识别效果并不理[9]地用于玉米、大麦、小麦、大豆、燕麦、黑麦草和水想
