基于高光谱成像技术的皮棉中地膜识别方法研究

发布时间：2017-12-09 08:37

  本文关键词：基于高光谱成像技术的皮棉中地膜识别方法研究

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【摘要】：地膜是棉花中常见的主要杂质之一,由于其质地轻薄、颜色透明或与棉花相近,且易附着于棉花纤维上,导致传统检测方法的识别率较低,使得地膜识别成为棉花产业中亟待解决的难题。本文以皮棉中的地膜为研究对象,采集了地膜的可见光-近红外高光谱反射图像,结合光谱分析、图像处理和机器学习技术对地膜的识别方法进行了研究,具体研究内容如下：(1)棉花中地膜的高光谱图像最优波段选择方法研究。通过对地膜和棉花的光谱数据、图像数据进行分析,提出一种基于差谱分析和主成分分析的特征波长选择方法。该方法首先对地膜和棉花的光谱差值进行了分析,选择光谱差异最大的两个波长作为特征波长；然后对高光谱图像进行主成分分析,选择前三个主成分图像并分析其权重系数,共得到6个最优特征波长。此外,通过对地膜的光谱数据进行偏最小二乘回归分析,选出4个最优特征波长。结果表明,两种方法选择的波长可以有效用于棉花中地膜的检测。(2)棉花中地膜的多波段图像融合与分割方法研究。通过对高光谱图像的多波段图像融合方法、分割方法进行了深入研究,提出了两种基于多波段图像融合的地膜高光谱图像分割方法。①提取了差谱分析和主成分分析选出的6个波段对应的图像并计算其均值图像,用高斯低通滤波法对均值图像进行预处理,分别使用固定阈值法、改进迭代法对处理后的图像进行分割,结果表明两种方法的分割结果类似,其中改进迭代法分割结果的面积交迭度(AOM)值为0.6439,高于固定阈值法分割结果的AOM值,但所用时间比较多。②提取了偏最小二乘回归分析方法选取的4个最优波段对应的图像,使用图像算术运算对波段图像进行了融合处理,并对处理后的图像进行分割、中值滤波、小目标移除等操作。另外,使用高斯低通滤波法、改进的迭代法、中值滤波、小目标移除等方法先后对4个波段图像的第一主成分图像、第一最小噪声分离图像及4个单波段图像进行增强、分割等操作,结果表明所提出方法的AOM值为0.6636,高于其他方法分割结果的AOM值,较好实现了地膜图像的准确分割。(3)棉花中地膜的特征提取与特征选择方法研究。通过对提取的地膜形状特征和纹理特征进行分析,提出一种基于改进最小冗余最大相关法的特征选择方法。该方法首先提取了地膜的7个Hu不变矩特征(形状特征)、6个灰度共生矩阵特征(GLCM纹理特征)、40个Gabor变换的能量图像均值(Gabor纹理特征),组成一个53维的特征集,并对数据进行了归一化。然后使用最小冗余最大相关法、改进的最小冗余最大相关法分别对特征集进行分析,结果表明改进的最小冗余最大相关法选出的前5位特征作为最优特征子集进行分类验证时,得到了97.71%的识别率,实现了高维特征集的降维,提高了地膜的识别精度和速度。(4)棉花中地膜的智能识别方法研究。通过研究不同粒子群算法的参数优化方法,提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的地膜识别方法。该方法首先使用粒子群算法及3种改进粒子群算法计算了惩罚参数和核函数参数的数值,并以径向基函数为核函数使用支持向量机对地膜进行识别。然后对得到的最小惩罚参数继续进行优化,同时保持核函数参数不变,得到一组最优的惩罚参数与核函数参数的组合,使训练集和测试集的正确识别率均达到100%,实现了识别性能的提升。
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TS111.9

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