本文關(guān)鍵詞：基于高光譜成像技術(shù)的皮棉中地膜識別方法研究

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【摘要】：地膜是棉花中常見的主要雜質(zhì)之一,由于其質(zhì)地輕薄、顏色透明或與棉花相近,且易附著于棉花纖維上,導(dǎo)致傳統(tǒng)檢測方法的識別率較低,使得地膜識別成為棉花產(chǎn)業(yè)中亟待解決的難題。本文以皮棉中的地膜為研究對象,采集了地膜的可見光-近紅外高光譜反射圖像,結(jié)合光譜分析、圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)對地膜的識別方法進(jìn)行了研究,具體研究內(nèi)容如下：(1)棉花中地膜的高光譜圖像最優(yōu)波段選擇方法研究。通過對地膜和棉花的光譜數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出一種基于差譜分析和主成分分析的特征波長選擇方法。該方法首先對地膜和棉花的光譜差值進(jìn)行了分析,選擇光譜差異最大的兩個波長作為特征波長；然后對高光譜圖像進(jìn)行主成分分析,選擇前三個主成分圖像并分析其權(quán)重系數(shù),共得到6個最優(yōu)特征波長。此外,通過對地膜的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘回歸分析,選出4個最優(yōu)特征波長。結(jié)果表明,兩種方法選擇的波長可以有效用于棉花中地膜的檢測。(2)棉花中地膜的多波段圖像融合與分割方法研究。通過對高光譜圖像的多波段圖像融合方法、分割方法進(jìn)行了深入研究,提出了兩種基于多波段圖像融合的地膜高光譜圖像分割方法。①提取了差譜分析和主成分分析選出的6個波段對應(yīng)的圖像并計算其均值圖像,用高斯低通濾波法對均值圖像進(jìn)行預(yù)處理,分別使用固定閾值法、改進(jìn)迭代法對處理后的圖像進(jìn)行分割,結(jié)果表明兩種方法的分割結(jié)果類似,其中改進(jìn)迭代法分割結(jié)果的面積交迭度(AOM)值為0.6439,高于固定閾值法分割結(jié)果的AOM值,但所用時間比較多。②提取了偏最小二乘回歸分析方法選取的4個最優(yōu)波段對應(yīng)的圖像,使用圖像算術(shù)運算對波段圖像進(jìn)行了融合處理,并對處理后的圖像進(jìn)行分割、中值濾波、小目標(biāo)移除等操作。另外,使用高斯低通濾波法、改進(jìn)的迭代法、中值濾波、小目標(biāo)移除等方法先后對4個波段圖像的第一主成分圖像、第一最小噪聲分離圖像及4個單波段圖像進(jìn)行增強、分割等操作,結(jié)果表明所提出方法的AOM值為0.6636,高于其他方法分割結(jié)果的AOM值,較好實現(xiàn)了地膜圖像的準(zhǔn)確分割。(3)棉花中地膜的特征提取與特征選擇方法研究。通過對提取的地膜形狀特征和紋理特征進(jìn)行分析,提出一種基于改進(jìn)最小冗余最大相關(guān)法的特征選擇方法。該方法首先提取了地膜的7個Hu不變矩特征(形狀特征)、6個灰度共生矩陣特征(GLCM紋理特征)、40個Gabor變換的能量圖像均值(Gabor紋理特征),組成一個53維的特征集,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化。然后使用最小冗余最大相關(guān)法、改進(jìn)的最小冗余最大相關(guān)法分別對特征集進(jìn)行分析,結(jié)果表明改進(jìn)的最小冗余最大相關(guān)法選出的前5位特征作為最優(yōu)特征子集進(jìn)行分類驗證時,得到了97.71%的識別率,實現(xiàn)了高維特征集的降維,提高了地膜的識別精度和速度。(4)棉花中地膜的智能識別方法研究。通過研究不同粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化方法,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法和支持向量機的地膜識別方法。該方法首先使用粒子群算法及3種改進(jìn)粒子群算法計算了懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)的數(shù)值,并以徑向基函數(shù)為核函數(shù)使用支持向量機對地膜進(jìn)行識別。然后對得到的最小懲罰參數(shù)繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化,同時保持核函數(shù)參數(shù)不變,得到一組最優(yōu)的懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)的組合,使訓(xùn)練集和測試集的正確識別率均達(dá)到100%,實現(xiàn)了識別性能的提升。
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TS111.9

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本文編號：1269770