基于Contourlet變換與LSSVM的玉米種子識別算法

魏利峰+++紀建偉

摘要：基于Contourlet變換與最小二乘支持向量機（least squares support vector machine，LSSVM），提出了一種玉米種子高精度識別算法。該算法首先對玉米種子圖像進行多層Contourlet分解，結(jié)合指數(shù)函數(shù)和反正弦函數(shù)，提出了一種新型的閾值函數(shù)模型對高頻分解系數(shù)進行去噪處理；其次，將低頻分解系數(shù)與去噪后的高頻分解系數(shù)進行重構(gòu)，得到去噪后的玉米種子圖像；最后采用LSSVM對去噪后的玉米種子圖像進行識別，采用徑向基函數(shù)模型作為LSSVM核函數(shù)模型。試驗結(jié)果表明，對去噪后的圖像進行LSSVM識別的精度優(yōu)于直接對圖像進行LSSVM、SVM識別的精度。

關(guān)鍵詞：玉米種子圖像；Contourlet變換；最小二乘支持向量機；閾值函數(shù)模型；徑向基函數(shù)模型

中圖分類號： TP391.4文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2016）02-0444-02

收稿日期：2015-03-17

作者簡介：魏利峰（1978—），男，內(nèi)蒙古通遼人，博士研究生，講師，主要從事高光譜信息處理及模式識別等方面的研究。E-mail：weilifendoctor@126.com。

通信作者：紀建偉，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事智能化檢測與自動控制技術(shù)方面的研究。E-mail：jianweiji7879@hotmail.com。隨著模式識別技術(shù)的發(fā)展，大量新型識別算法日趨涌現(xiàn)，在種子識別[1-2]、病害識別[3]、農(nóng)產(chǎn)品成熟程度識別[4]、農(nóng)田雜草識別[5]等方面得到了大量的應(yīng)用，成效顯著。上述研究成果的共性在于，采用某種算法從農(nóng)業(yè)圖像中將感興趣目標識別出來，但如果農(nóng)業(yè)圖像在拍攝、傳輸?shù)冗^程中受到氣候環(huán)境以及電子軟、硬件等因素的干擾，從而存在一定程度的失真，基于該類圖像得出的識別結(jié)果的價值勢必會大打折扣。 玉米種子準確識別對于精確分析玉米種子質(zhì)量以及進行玉米估產(chǎn)具有重要作用。為了提高玉米種子的識別精度，提出了一種“先濾波、后識別”的思路，即首先采用新一代圖像多尺度分析方法——Contourlet變換[6]對玉米種子圖像進行變換域自適應(yīng)閾值去噪處理，然后對去噪后的圖像采用基于最小二乘算法的支持向量機算法（LSSVM）[7]進行識別研究。

3結(jié)論

為了提高玉米種子圖像的識別精度，提出了一種結(jié)合Contourlet變換的玉米種子LLSVM識別算法。試驗結(jié)果表明，在對圖像進行預(yù)處理的基礎(chǔ)上進行玉米種子識別，有助于提高識別精度。

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