基于小波包和偏最小二乘支持向量机的多光谱纹理图像的大米分类研究

1、第卷，第期年月党谱学葛光谱分拆。，。，基于小波包和偏最小二乘支持向量机的多光谱纹理图像的大米分类研究陈孝敬，吴迪，何勇，刘守浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州，厦门大学物理系，福建厦门擒要提出了一种紊麓多光谱图像绞理特征进行大米分类的新方法。强像由光谱成像佼获得，光谱成像仪提供个波段的图像，由近红夕（）、红色（）和绿色（）组成，因此它能够获取普通数码照棚机所不能获取的信息。对近红外波段图像进行二层小波包分解，得到个子频带，因为纹理图像黪特餐信崽燕要集孛在审凝，霆魏掇款令孛簇频带带逶羧譬）酶蟪镶，著量箨海支持囊量橇的特援值输入。最后应用支持向量机技术分别对有和没有经过小波包分解的波段纹

2、理图像的熵值进行建模，建模样本和预测模型各为个，每种各为个。对四种大米进行处理，结果表明，经过小波包分解的纹理图像怨识别率达到，巍没有经过小渡包分魑懿纹理图像黪识别率哭蠢§，说骥结合小渡包程支持向量机进行多光谱图像酌纹理识别怒种菲常有效的技术，黼时也为大米的分类提供一种快速和无损的新方法。关键谲多毙谱成像彼；大米；绞瑾特征；小渡包；支特南鳖撬中湖分类号：；文献标识码：（引言大米楚警今全世器疑重要的粮食作物之一，在我蓬，有万人每年消耗掉。吨大米。嚣此，如何对大米楚好地加工处理是当今一项相当重要的任务，对大米的等级、种类自动识别是进行更快、更准确的加工处理的前提条件。蠛在，毫经蠢强多辩磷

3、工作者对大米进行了磷究工终，鲡对计算机视觉技术在大米的轮廓检测上的应用、基于计算机视觉的大米外观品质监测，大米加工精度的图象识别方法闵等，然褥，这些疆究主要是针对大米颜惫纛形状。在溺像处理中，除了颜色和轮廓特征外，纹理也是阁像中一个很重要的特征乳引，而不同的纹理可以属于不同的尺度，近嫂年来兴趁鳇夺渡茏其燕技术，不仅瑟奏时频瓣鼹郯毒艺毙宠，同时还可以自适应变化时频域的窗目宽度，能自适应地处理不同尺度不同层次的纹理信息，。在分类器中，支持向缀橇（，）被诀交是小样本学习中缓好的一种税器学习方法，已在许多模式识别中褥到广泛的波震，。：光谱成像仪的图像不仅拥有酱通图像的信息，而且还包含着肉眼不可见的近红

4、外信息。近红外光谱分析技术是指利用近级赡潜区包含的物质信怠，根据这些物质信息光谱反射率与物体化学物理特性之阉的籀关性，然嚣进行识别、预测成分的一种快速、非破坏性的分析方法引，它主要用于有机物物质定性和定量分析，。材料与方法仪器设备试验串，采耀美国公阏生产静（，）。光谱成像仪具有同时拍摄红色（）、绿色（）、近红外（）三数僮量甏像瓣凌笺，分辨搴鸯，三令蚕像可以合成单幅豳像。图象拍摄在室内进行，使用了的卤索灯作为照明光源。撵晶来源及溅麸超市购入鞠种大米，它们分别散装釉米（），收稿日期：，修订日期：基金凄暑：嚣家“卡一纛”辩技支撵硬褡（）纛嚣家塞然礴学麓惫矮嚣（）炎蘩作者简俞：陈孝敬，年生，厦门火学物

5、理系博士研究生：通讯联系人第期光谱学与光谱分析泰国糯米（），散装糯米（）和东北糯米设置在同一高度的位置，离大米的距离为。、（），纹理图象如图。卤素灯和光谱成像仪 算法与纹理信息提取面啪小波包理论小波包变换建立在小波变换的基础上，其定义为脚（）：（忌）胁（一惫）曼。（）雕井（）（五）胁（一是）其中（矗）和（忌）为多分辨率分析定义的共轭滤波器，（忌）通常被称为低通滤波器，（志）通常被称为高通滤波器。若定义，（）（）和劬（）以），其中，声（）和（）分别称为尺度函数和小波函数，由此，可定义（）竹一或，一，）称为关于正交尺度函数（）（）的小波包。纹理特征提取和计算小波分解不仅具有时频中的局域化能力，同时

6、还可以自适应变化时频域的窗口宽度，能自适应地处理不同尺度、不同层次的纹理信息。一般图像的能量集中在低频，而纹理图像能量则是集中在中高频，随着分解层数的增加，小波逐渐向低频方向聚焦，而小波包分解则是能够在所有的频率范围聚焦，而且，的图像，近红外波段（）获得比可见光更多的信息，所以选择小波包对近红外波段的图像进行分解，分解层数为层。因为一般的图像都属于二维信号，所以要从一维扩展到二维，在每个矢量空间都可作为（）的个空间的张量积，即坳助。吩（）此时，尺度函数和小波函数可以表示成，（，），（）如（）（），妒（。，）一乒（）蟹），妒（，）（）望），（）妒（，）粤（）姒，）其中，（）和粤吖）相互独立。故小

7、波包对图像分解时，相当于分别对方向和方向进行独立分解，计算它们的熵值作为向量机的特征输入量。熵值计算式如下一（）（）其中为不同灰度值的像素点的个数。用偏最小二乘支持向机进行分类应用偏最小二乘支持向量机分类的步骤如图。应用偏最小二乘支持向量机分类首先确定核函数，核函数选择得适当与否直接关系到分类的效果，我们选择（）核；因为偏最小二乘支持向量机分类机只能用和一表示不同的两类，若要表示多类，必须要对原来的标号进行编码。在此试验中，因为有四种不同的大米，对原先标标号为，对其编码，结果如表叩；选择参数就是用函数寻找最优参数，即寻找结构参数（），）和核函数中的（矿），其中选择合适的（）可以提高支持向量机模

8、型的概括能力，参数（孑）可以控制回归函数的误差值和直接影响支持向量机模型抗噪能力；然后输入特征数据集进行建模训练和预测，并对预测结果解码，最后得到预测结果。鬻结果与讨论取建模和预测各个，每种大米的建模和预测样本各为个，利用偏最小二乘支持向量机对有无经过小波包分解的图像熵值进行训练建模和预测。训练结果如图和图所示。从图和图中，可以经过小波包分解后的熵值作为训练建模结果明显好于特征值为，氓，图像的熵值训练建模结果，可以从特征值为，图像的熵值训练建模图中看到，和训练效果不是太好。预测结果如表，从表中，我们可以清楚地看到，没有经过小波包处理的向量机预测正确率只有，而有经过小波处理的正确率达到了。这说明

9、小波包和偏最、乘支持向量机相结合是种非常有效的多光谱图像纹理识别技术，此试验同时也为大米的分类提供一种快速和无损的新方法。光谱学与光谱分析第卷，：口：；：；（）硪寥：，口：，：；争参考文献（中国农业年鉴）：（京：中国农业出版社），（包小敏，汪亚明，黄振垄）（浙江工程学院学报），（）：，（孙明，石庆烂，孙红，等）（沈阳农业大学学报），（）：，（许俐，钱敏娟，方如明，等），（农业工程学报），（）：，（），：，（刘曙光，屈萍鸽）（纺织学报），（）：，（）：，：，（张翔，田金文，肖晓玲，等）（信号处理），（），（严衍禄，赵龙莲，韩东海，等）（近红外光谱分析基础与应用）：京：中国轻工业出版社），（陆婉珍，