摘要：八角茴香品质鉴定传统方法主观性强、步骤繁琐。为实现八角茴香、硫磺熏蒸八角茴香、八角茴香常见伪品的准确快速识别，研究了一种基于图像特征分析和模式识别的八角茴香品质鉴定方法。采集八角茴香、硫磺熏蒸八角茴香、莽草、野八角RGB图像，对图像进行中值滤波、图像二值化、形态学开运算与闭运算、图像分割等预处理后，提取其形态、颜色、纹理共三大类58个特征参数。分别采用逐步判别分析和主成分分析对特征参数进行筛选和降维，建立线性参数分类器和反向传播（back propagation，BP）神经网络模型实现八角茴香及其伪品识别以及硫磺熏蒸八角茴香鉴别。结果表明，逐步判别分析-线性参数分类器对八角茴香、硫磺熏蒸八角茴香、莽草、野八角的判别正确率为87.50%～100%，平均识别率为96.75%；主成分分析-BP神经网络模型对4种籽粒的判别正确率为85.00%～100%，平均识别率为91.88%。研究结果证明图像处理与分析可有效对八角茴香及其伪品进行检测识别，并可对硫磺熏蒸八角茴香做出有效判定。
文章目录
1 材料与方法
1.1 材料
1.2 主要仪器与设备
1.3 实验方法
1.3.1 样品处理
1.3.2 图像采集和预处理
1.3.3 图像特征参数提取
1.3.4 模式识别模型构建
1.4 数据处理与分析
2 结果与分析
2.1 图像采集和预处理
2.2 特征参数提取与分析
2.3 特征参数处理与识别模型建立
2.3.1 基于逐步判别分析-线性参数分类器的分类识别
2.3.2 基于主成分分析-BP神经网络的分类识别
3 结论与讨论
