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基于分裂Bregman算法的玉米种子品种识别(英文) 被引量:10

Variety identification of corn seed based on Bregman Split method
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摘要 玉米品种的纯度和玉米产量密切相关,因此玉米品种的筛选对提高粮食产量具有非常重要的作用。基于机器视觉的自动品种筛选技术通常分为图像分割、特征获取和分类等三步。图像分割的精度直接决定了种子识别准确度。在众多的图像分割技术中,本研究尝试将图像分割变分模型及其对应的数值求解方法-分裂Bregman算法应用于玉米种子自动识别中。该方法具有精度高,分割边界封闭连续等有利于玉米特征提取的优点。此外,本文还将自适应小波配置法用于求解分裂Bregman算法中的最优条件,得到一种更为精确高效的分裂Bregman算法。进而结合改进分裂Bregman算法得到的不同玉米品种特征和支持向量机技术得到了一种新的玉米品种分类器。采用该方法对玉米品种农大108和鲁丹981进行实验,识别精度分别达到97.3%和98%,相对于由其他分割方法得到的分类结果精度(95%)要高。 玉米品种的纯度和玉米产量密切相关,因此玉米品种的筛选对提高粮食产量具有非常重要的作用。基于机器视觉的自动品种筛选技术通常分为图像分割、特征获取和分类等三步。图像分割的精度直接决定了种子识别准确度。在众多的图像分割技术中,本研究尝试将图像分割变分模型及其对应的数值求解方法-分裂Bregman算法应用于玉米种子自动识别中。该方法具有精度高,分割边界封闭连续等有利于玉米特征提取的优点。此外,本文还将自适应小波配置法用于求解分裂Bregman算法中的最优条件,得到一种更为精确高效的分裂Bregman算法。进而结合改进分裂Bregman算法得到的不同玉米品种特征和支持向量机技术得到了一种新的玉米品种分类器。采用该方法对玉米品种农大108和鲁丹981进行实验,识别精度分别达到97.3%和98%,相对于由其他分割方法得到的分类结果精度(95%)要高。
出处 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S2期248-252,共5页 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
基金 Special Fund for Agro-scientific Research in the Public Interest,China(No.201203028) The"Twelfth Five-Year"National Science and technology support program,China(No.2012BAD35B02)
关键词 图像识别 特征提取 模型 分裂Bregman算法 多层小波插值算子 image recognition feature extraction models Bregman split method multi-levels wavelet interpolation operator
  • 相关文献

参考文献16

  • 1闫小梅,刘双喜,张春庆,王金星.基于颜色特征的玉米种子纯度识别[J].农业工程学报,2010,26(S1):46-50. 被引量:21
  • 2刘兆艳,成芳,应义斌,饶秀勤.Identification of rice seed varieties using neural network[J].Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology),2005,6(11):1095-1100. 被引量:2
  • 3Chan T F,Vese L A.Active contours without edges. IEEE Transactions on Image Processing . 2001
  • 4Bedane G M,Gupta M L,George D L.Optimum harvest maturity for guayule seed. Industrial Crops and Products . 2006
  • 5Bedane, G.M,Gupta, M.L,George, D.L.Effect of plant population on seed yield, mass and size of guayule. Industrial Crops and Products . 2009
  • 6Pablo M Granitto,Pablo F.Verdes,H.Alejandro Ceccatto.Large-Scale Investigation ofWeed Seed Identification by Machine Vision. Computers and Electronics inAgriculture . 2005
  • 7Rubén Arma?anzas,I?aki Inza,Pedro Larra?aga.Detecting reliable gene interactions by a hierarchy ofBayesian network classifiers. Computer Methods . 2008
  • 8T. Goldstein,X. Bresson,S. Osher.Geometric applications of the split Bregman method: segmentation and surface reconstruction. Journal of Scientific Computing . 2010
  • 9D Wu,L Feng,Y He,Y Bao.Variety identification of Chinese cabbage seeds using visible and near-infrared spectroscopy. Transactions of the ASABE . 2008
  • 10T.F. Chan,S. Esedoglu,M. Nikolova.Algorithms for finding global minimizers of denoising and segmentation models. SIAM Journal on Applied Mathematics . 2006

二级参考文献13

  • 1刘丽,王洋.浅析电泳法鉴定玉米种子纯度[J].种子世界,2000(1):21-21. 被引量:6
  • 2宋韬,曾德超.基于人工神经网络的玉米籽粒形态识别方法的研究[J].农业工程学报,1996,12(1):177-181. 被引量:27
  • 3张俊雄,荀一,李伟.基于形态特征的玉米种子表面裂纹检测方法[J].光学精密工程,2007,15(6):951-956. 被引量:37
  • 4张忠军,尤华松,刘忠波,张延同.玉米生产田中的自交苗的危害与防治[J]吉林农业,1997(03).
  • 5Floyd C D,Rooney L W,Bockholt A J.Measuring desirable and undesirable color in white and yellow food corn. Cereal Chemistry . 1995
  • 6Ni B,Paulsen M R,Reid J F.Corn kernel crown shape identification using image processing. Transactions of the ASME . 1997
  • 7Liao K,Paulsen M R,Reid J F,et al.Corn kernel breakage classification by machine vision using a neural network classifier. Transactions of the ASME . 1993
  • 8Liu J,Paulsen M R.Corn whiteness measurement and classification using machine vision. Transactions of the ASME . 2000
  • 9Liao K,Paulsen M R,Reid JF et al.Corn kernel shape identification by machine vision using a neural network classifier. ASAE Paper,No.927017 . 1992
  • 10Johnson,R,Wichern,D. Applied multivariate statistical analysis . 2002

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同被引文献93

引证文献10

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