基于小波描述子的水果果形分类

摘要

水果果形是水果分级的重要指标之一,该文提出了一种基于小波描述子的水果果形分类方法.通过提取水果轮廓计算出半径序列,并进行归一化处理,对归一化后的半径序列进行小波变换提取小波描述子;分别截取小波描述子12、20、36和67个系数点对水果边界进行重建.结果表明:用36个系数点就可较好地重建果形,匹配率为98.64%,用67个系数点可达相当高的精度,为99.96%;选取36个系数点作为果形特征,并运用核主成分分析(KPCA)提取分类所需的7个主要特征输入径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行分类,发现该方法分级准确率可达90%,效果优于傅里叶描述子,是一种有效地描述水果果形的方法.