基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究.pdf

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1、第25卷第2期江苏大学学报（自然科学版）Vol.25No.22004年3月JournalofJiangsuUniversity（NaturalScienceedition）Mar.2004!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究黄星奕，李剑，姜松（江苏大学生物与环境工程学院，江苏镇江212013）摘要：稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差.研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识

2、别的方法，通过贝叶斯决策方法建立识别分类器，识别正确率达到88.3%以上.关键词：稻谷品种；识别；计算机视觉中图分类号：S323；S126文献标识码：A文章编号：1671-7775（2004）02-0102-03Studyonidentificationofricevarietiesusingcomputervision~UANGxing-yi，LIjian，jIANGSOng（SchoolofBiologicalandenvironmentalengineering，JiangsuUniversity，Zhenjiang，Jiangsu212013，China）Abstract：theric

3、evarietyhasbeenidentifiedexclusivelybyhumaninspectionsofar.theresultofhu-maninspectionissubjective.AnewmethodofidentificationwasproposedbasedonBayesdecisionthe-oryusingcomputervision.ColorfeaturesandshapefeatureswereusedsimultaneouslyasinputoftheBayesclassifier.testsshowthatidentificationrateisupto8

4、8.3%.thismethodisprovedtobeob-jectiveandconsistent.Keywords：ricevariety；identification；computervision稻谷品种的检测目前都是由人工完成的，检测300dpi）和128MB内存的奔腾四计算机组成.识效率和检测结果的一致性都比较差.而且稻谷品种别软件自行编写，在VisualC++6.0环境下编译.有5万多种，特别是相近品种间差别甚微，人工识别1.2物料的步骤更是烦琐.用计算机代替人来识别稻种是解检测物料是由镇江种子公司提供的6种稻谷，决这一问题的有效办法，它可建立一套有效的统一编号分别是：5021，5

5、356，9016，9915，广陵香粳和武的识别系统用来识别.在以往的研究中，通常只针运粳7号.［1］对稻谷的形状进行研究，方法比较单一，效果欠佳.通过观察研究和多次预试验，作者提出一种将2稻谷的颜色和形状特征稻谷的颜色特征和形状特征结合起来进行识别的新方法，用以替代人工识别，使识别结果更具客观性和2.1颜色系统［2］一致性，并提高识别效率.HIS系统直接采用彩色特征意义上的3个量：亮度、色调、饱和度来描述颜色，比较符合人对颜1识别系统和物料色的描述习惯.亮度（I）是指光照的强度，色调（~）1.1识别系统是彩色彼此相互区分的特性，如红、黄、蓝、绿等各种识别系统由硬件系统和软件系统组成.硬件色调.

6、饱和度（S）是指某种彩色与对应色调的单色由ACeR公司的S2W3300U扫描仪（光学分辨率为光接近的程度，即彩色的纯洁度.收稿日期：2003-09-11基金项目：教育部留学回国人员启动基金资助项目作者简介：黄星奕（1963-），女，江苏常州人，副教授，主要从事计算机视觉技术研究.第2期黄星奕等：基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究103由扫描仪采集得到的图像采用的是RGB颜色模型，为了提取色调等特征值，必须进行RGB和［3］~IS之间的转换，转换公式2R-G-BW=arccos｛2）｝2（R-G）+（R-B）（G-B（1）H=2!-W，BG；H=W，BG3min（R，G，B）（2）图2边界的

7、链码表示S=1-R+G+BFig.2ChaincoderepresentationofboundaryR+G+B链码结构可以表示为I=（3）3A=a1a2⋯ai⋯a7（4）!"!颜色特征的提取式中ai=｛0，1，2，3，4，5，6，7｝在识别稻谷的时候，谷壳的颜色是一个重要特!"#"!形状特征的计算征.谷壳的颜色一般以黄色为主，有的偏深略带红由于稻谷谷粒一般是呈椭圆形、长椭圆形和细色，有的偏浅略带