作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2012， 38（2）： 374-379
ISSN 0496-3490； CODEN TSHPA9
http：//www.chinacrops.org/zwxb/ E-mail： xbzw@chinajournal.net.cn DOI: 10.3724/SP.J.1006.2012.00374
基于图像处理和支持向量机的初烤烟叶颜色特征区域分类
潘治利1，** 祁 萌2，** 魏春阳3，** 李 锋3 张仕祥3 王建伟3 过伟民3 艾志录1，*
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河南农业大学食品科学技术学院， 河南郑州450002； 2 华北水利水电学院， 河南郑州 450008； 3中国烟草总公司郑州烟草研究院， 河南郑州 450001
摘 要: 颜色是烤烟烟叶品质的重要外在指标之一， 在生产中， 同类颜色烟叶在不同产地却往往存在着较大的差异。采用区域生长方法对烟叶图像进行分割预处理， 然后提取烟叶的颜色特征， 再运用一种新的机器学习算法—支持向量机分类方法对我国烟叶颜色特征进行区域分类。结果发现在小样本情况下， 采用径向基函数作为支持向量模型的核函数， 并确定了适当的模型参数， 所建立模型对烟叶颜色区域特征的回判识别率达100%， 预测识别率达86.67%。支持向量机对典型产地烟叶颜色的分类识别具有良好的应用性能。 关键词: 烟叶； 支持向量机； 颜色； 分类
Color Region Classification of Flue-cured Tobacco Leaves Based on the Image Processing and Support Vector Machine
PAN Zhi-Li1，**， QI Meng2，**， WEI Chun-Yang3，**， LI Feng3， ZHANG Shi-Xiang3， WANG Jian-Wei3， GUO Wei-Min3， and AI Zhi-Lu1，*
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College of Food Science and Technology， Henan Agricultural University， Zhengzhou 450002， China； 2 North China University of Water Conservancy and Electric Power， Zhengzhou 450008， China； 3 Zhengzhou Tobacco Research Institute of China National Tobacco Corporation， Zhengzhou 450001， China
Abstract: Leaf color is an important indicator of flue-cured tobacco quality； however， there is a big difference among similar color tobacco leaves from different areas. Color features of tobacco leaves were obtained by using Region Growing Method in the pre-processing， and then made region classification by using Support Vector Machine （SVM）. The results showed that in the case of small samples， radial basis function was the kernel function of the SVM， and the appropriate model parameters were determined. The classification accuracies for training set and test set of the SVM model were 100% and 86.67%， showing that SVM has a perfect performance in color region classification of tobacco leaves.
Keywords: Tobacco leaf； Support vector machine； Color； Classification
颜色是烤烟烟叶品质的重要外在指标之一。烟叶颜色分为柠檬黄、桔黄和红棕等， 但在实际烤烟生产中， 同类颜色烟叶在不同产地却存在较大差异。同为桔黄颜色的烤烟， 黄淮地区多为浅色桔黄， 西南地区多为金黄， 而东南地区则多为深色桔黄。实际上， 烤烟的桔黄颜色， 指的是在桔黄色域范围内的所有颜色， 都是以桔黄色相为主要特征的。目前， 这种区域性差异的产地归类主要由分级专家认定。因此专业性和主观性较强， 不同的分级专家之间往往存在着分歧。近年来， 运用计算机图像处理技术、色度学理论等提取烟叶颜色特征的研究[2-3]， 为揭示相同颜色组烟叶的颜色在不同产地间的区域性差异提供
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了新的技术手段。
支持向量机（support vector machine， SVM）是一种新的用以解决小样本的机器学习方法， 是20世纪90年代中期在统计学理论的基础上提出的一种新的学习方法， 应用于分类问题， 它采用结构风险最小化原则， 同时考虑减小训练集的误差和学习机的复杂性[4-6]。因其在解决小样本、非线性、高维数等识别和分类问题中的特有优势， 已被人们广泛应用于图像分类、农产品分类等领域。邹小波等[7]应用支持向量机研究了苹果品种的识别问题； 田有文等[8-9]基于图像处理和支持向量机方法研究了玉米和葡萄叶部病害的识别问题。陈全胜等[10]针对茶叶的感官
本研究由河南省重点学科青年骨干教师建设项目（豫教高[2008]169号）资助。
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通讯作者（Corresponding author）： 艾志录， E-mail： zhila@163.com
第一作者联系方式： E-mail： zl_pan@126.com **同等贡献 （Contributed equally to the work）
Received（收稿日期）： 2011-06-02； Accepted（接受日期）： 2011-10-12； Published online（网络出版日期）： 2011-12-01. URL： http：//www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20111201.0921.011.html
基于图像处理和支持向量机的初烤烟叶颜色特征区域分类
