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传统的烟叶异物识别的方法只是利用了烟叶颜色这一特征,而没有对烟叶颜色建立一个系统的细致的模型。为了提高异物识别效果,提出了改进的K-均值算法对烟叶图像在B子空间内进行分层聚类,并建立了烟叶颜色空间分布的模型,得出烟叶颜色的空间分布规律,为有效地识别烟叶中杂物提供了一种有效方法。
基于分层聚类的烟叶颜色空间分布建模方法研究
【摘 要】
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传统的烟叶异物识别的方法只是利用了烟叶颜色这一特征,而没有对烟叶颜色建立一个系统的细致的模型。为了提高异物识别效果,提出了改进的K-均值算法对烟叶图像在B子空间内进行分层聚类,并建立了烟叶颜色空间分布的模型,得出烟叶颜色的空间分布规律,为有效地识别烟叶中杂物提供了一种有效方法。
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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2017年02期
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