基于图像处理与SVM的核桃仁多特征融合分级方法

摘要

为了实现云南地区核桃仁的品质检测与分级,本文提出基于图像处理与SVM的核桃仁多特征融合分级方法。该方法由对核桃仁图像预处理操作、特征提取以及支持向量机的多特征融合分级3个部分组成。为了保证核桃仁颜色特征和形状特征提取的正确率,对拍摄到的每一幅图像进行灰度化、二值化、形态学处理,获得平滑二值图像。在此基础上,提取核桃仁B、G、R 3通道的颜色特征以及面积、周长、长宽比、矩形度、圆形度5个形状特征,结合SVM建立多特征融合分级模型。结果表明:圆形度、面积、周长3个形状特征与R通道颜色特征的组合模型表现最好,分类正确率达94%。