论文部分内容阅读
针对复杂的玉米田间图像,提出了一种玉米雄穗识别算法。该算法在HOG/SVM算法的基础上进行改进,为了弥补HOG特征只表现图像的轮廓特征这一缺点,分别提取待测图像块的颜色特征、轮廓特征和纹理特征,并送入提出的组合级联SVM分类器中进行判别。该SVM分类器是由2级SVM模型组合构成的,并使用大量经过人工标注的雄穗图像和背景图像为样本训练而成。综合考虑分割结果和性能评价,雄穗成功识别率为83%,该方法能很好地识别玉米雄穗,适用于复杂田间玉米雄穗图像的分割。