棉 花 学 报 Cotton Science 2007，19(2)：119-123
黑背景下收获前棉花图像色特征生成及其品级聚类分析 摘要：为了客观地评价田间收获前棉花品级，依据我国子棉收购文字标准，运用机器视觉技术，对棉花的尺寸和色泽特征进行了研究，其色泽特征包括6个常用颜色空间下棉花和带壳棉花的黄色区域、黄色深度、白度、色差等8个色泽特征。结果表明，RGB 、NTSC、亨特、HSI颜色空间下的特征参数区分度较好；棉花尺寸与色泽特征的相关性表明棉花白度为无效特征。在各颜色空间下，基于有效图像特征对7个品级的棉花样本进行了K均值聚类分析。分析结果说明，棉花品级的聚类结果独立于颜色空间；铃壳色泽对品级的贡献显著；由于其聚类品级与图像特征的相关性普遍较高、较均衡，且算法运行时间较短，HSI颜色空间可能是棉花品级聚类的最优颜色空间。与人工分级相比，机器视觉的区分度更好，因此机器视觉技术可用于提高收获前棉花分级精度。
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