基于稻穗几何形态特征和在穗籽粒数二者之间的映射关系,提出基于稻穗图像形态学特征机器学习的在穗籽粒测量新方法.首先,利用图像处理方法提取一次枝梗的面积、骨架长度、周长、骨架距离均值等形态特征.其次,针对一次枝梗识别,提出基于局部距离方差的提取方法,获取一次枝梗骨架.最后,使用改进的支持向量机构建稻穗几何形态特征和在穗籽粒数两者之间的映射关系.实验结果表明,用以上特征训练的分类器,预测稻穗籽粒数的相对误差平均值为6.72％,可以有效解决测量在穗籽粒数时遇到的遮挡和粘连问题.研究结果表明,稻穗形态学特征与在穗籽粒数存在确定性内蕴映射关系,该映射能够被多分类集成支持向量机训练策略描述,且识别精度高于现有回归方法.
稻穗 一次枝梗 形态学特征 支持向量机