基于纹理分析的茶青在线分类

摘要：

将基于纹理分析和支持向量机(SVM)的分类技术应用于茶青的自动分类,实现了茶青的快速、准确在线分类.通过数字图像处理技术提取茶青的特征参数,并通过SVM建立不同茶叶的鉴别模型,实现不同茶青的快速在线分类.通过茶青图像的灰度共生矩阵(GLCM)提取出能量、相关性、对比度、逆差距4个纹理特征参数特征值,并将提取出的纹理特征值作为SVM的输入参数进行训练与分类.实验表明,将基于SVM的纹理分类方法应用于茶青的分类,能够取得很好的效果,分类判断的准确率达到90％.

关键词：茶青分类、灰度共生矩阵(GLCM)、纹理分析、图像分类、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：24

分类号：TN7;TP3

资助基金：国家自然科学基金61103035;创新基金12C26214304866;湖南省自然科学基金12JJ5026;湖南省科技计划2012GK2010;长沙市科技计划K1306035-11

在线出版日期：2014-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：651-656