[发明专利]基于多线性判别分析的玉米种子高光谱图像多特征转换方法

摘要

本发明涉及一种基于多线性判别分析的玉米种子高光谱图像多特征转换方法，其特征是，包括：a、利用高光谱图像采集系统采集并获取玉米种子的高光谱图像；b、利用阈值分割获取玉米种子的轮廓曲线，求取轮廓下玉米种子的光谱均值特征和纹理特征，并进行特征联合得到玉米种子的特征参数X；c、基于MLDA算法对特征参数X进行特征转换(特征提取和波段选择)；d、建立预测模型，获得该特征转换方法的评价结果。本发明通过对玉米种子高光谱图像进行特征转换，其能够实现多特征条件下的特征转换，操作简单，快速有效，并具有较高鲁棒性等优点。

主权项

1.一种基于多线性判别分析的玉米种子高光谱图像多特征转换方法，其特征是，包括：a、将待识别的Num粒玉米种子样本放置在高光谱图像采集系统中，采集并获取该M粒玉米种子样本在L个波段下的L个高光谱图像，L为自然数；b、利用阈值分割获取玉米种子的轮廓曲线，提取轮廓下玉米种子的均值光谱特征和纹理特征，将L个波段下获得的共L个均值光谱特征和L个纹理特征进行特征融合，将融合特征作为待识别玉米种子的特征参数X；c、利用步骤b所得到的玉米种子特征参数X，基于多线性判别分析即MLDA算法对玉米种子特征参数X进行特征提取，并得到特征提取后的融合特征矩阵计算每个波段下的原始特征对第一主成分的贡献率W，设定阈值，选择较大W值所对应的波段作为最优波段，输出最优波段集合Θ，将最优波段集合Θ应用到特征提取后的融合特征矩阵得到转换后的特征S；d、建立预测模型，对转换后的特征进行评价。