黑背景下收获前棉花图像色特征生成及其品级聚类分析

摘要

为了客观地评价田间收获前棉花品级,依据我国子棉收购文字标准,运用机器视觉技术,对棉花的尺寸和色泽特征进行了研究,其色泽特征包括6个常用颜色空间下棉花和带壳棉花的黄色区域、黄色深度、白度、色差等8个色泽特征.结果表明,RGB、NTSC、亨特、HSI颜色空间下的特征参数区分度较好;棉花尺寸与色泽特征的相关性表明棉花白度为无效特征.在各颜色空间下,基于有效图像特征对7个品级的棉花样本进行了K均值聚类分析.分析结果说明,棉花品级的聚类结果独立于颜色空间;铃壳色泽对品级的贡献显著;由于其聚类品级与图像特征的相关性普遍较高、较均衡,且算法运行时间较短,HSI颜色空间可能是棉花品级聚类的最优颜色空间.与人工分级相比,机器视觉的区分度更好,因此机器视觉技术可用于提高收获前棉花分级精度.