【摘 要】
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提出了一种利用多光谱图像纹理特征进行大米分类的新方法。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外（NIR）、红色（R）和绿色（G）组成,因此它能够获取普
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,厦门大学物理系
【基金项目】
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国家“十一五”科技支撑项目(2006BAD10A0403);国家自然科学基金项目(30671213)资助
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提出了一种利用多光谱图像纹理特征进行大米分类的新方法。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外（NIR）、红色（R）和绿色（G）组成,因此它能够获取普通数码照相机所不能获取的信息。对3CCD近红外波段图像进行二层小波包分解,得到16个子频带,因为纹理图像的特征信息主要集中在中频,因此提取8个中频频带（带通频带）的熵值,并且作为支持向量机的特征值输入。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NIR波段纹理图像的熵值进行建模,建模样本和预测模型各为80个,
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