[发明专利]一种基于RBF神经网络的棉花异质纤维鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF神经网络的棉花异质纤维鉴别方法，该棉花异质纤维鉴别方法中采集待检测样品的图像，并对采集到的图像进行预处理以及二值化处理，并对二值化处理后的图像进行窗口划分，根据二值化处理后的图像确定目标窗口，并提取各个目标窗口的特征向量，以训练好的RBF神经网络作为分类器，根据各个特征向量鉴别各个目标窗口对应的像素点是否为异质纤维，并标记异质纤维。本发明以训练好的RBF神经网络的作为分类器，对棉花异质纤维进行模式识别，与现有的基于颜色识别的棉花异质纤维鉴别方法比较，大大提高了棉花异质纤维识别鉴别精度，降低误判概率。

主权项

1.一种基于RBF神经网络的棉花异质纤维鉴别方法，其特征在于，包括：(1)采集待检测样品的图像，并对采集到的图像进行预处理，得到预处理后的图像；(2)对预处理后的图像进行二值化，得到二值化图像；(3)将二值化图像划分为若干个窗口，以包含像素值为0的像素点的窗口作为目标窗口；(4)根据二值化图像中各个目标窗口内的所有像素点的像素值，采用灰度共生矩阵分析法获取各个目标窗口的灰度共生矩阵；所述的采用灰度共生矩阵分析法获取各个目标窗口的灰度共生矩阵前先将二值化图像的灰度级压缩为8级或16级；(5)针对每个灰度共生矩阵，计算该灰度共生矩阵的特征值，并以计算得到的特征值作为该灰度共生矩阵的特征向量；(6)分别将各个灰度共生矩阵的特征向量输入分类器中鉴别各个灰度共生矩阵对应的目标窗口是否为异质纤维，并在二值化图像中标记鉴别结果为异质纤维的窗口，所述的分类器为训练好的RBF神经网络。