基于計(jì)算機(jī)視覺的芒果分類.pdf

1、在我國(guó)，水果品質(zhì)檢測(cè)大部分仍停留在靠人工感官進(jìn)行識(shí)別判斷的原始階段，這種主觀判定效率低，誤差大。導(dǎo)致了我國(guó)出口水果外觀質(zhì)量較差，在國(guó)際市場(chǎng)上缺乏競(jìng)爭(zhēng)力。與人工感官相比，計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)具有速度快、信息量大、檢測(cè)準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的芒果分類系統(tǒng)主要由信息獲取、預(yù)處理、圖像分割、特征提取和分類器設(shè)計(jì)組成。 信息獲取主要是讀入標(biāo)準(zhǔn)化的圖片，預(yù)處理是對(duì)圖像進(jìn)行濾波以增強(qiáng)圖像，本文采用符合人眼對(duì)顏色感知的HIS顏色模型

2、并對(duì)亮度通道1進(jìn)行中值濾波，用最大方差法計(jì)算圖像分割所使用的閾值。 在特征選擇方面，本文采用次優(yōu)搜索算法和分支定界算法搜索用于分類的特征，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明只有分支定界算法能夠保證搜索到的特征是最優(yōu)特征。為了提高搜索效率，本文又提出了改進(jìn)的分支定界算法。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的分支定界算法比傳統(tǒng)的分支定界算法搜尋速度提高很多，而且隨著特征個(gè)數(shù)的增加，有效性越來(lái)越明顯。 對(duì)于分類器的設(shè)計(jì)，本文采用了三種方法：C-均值法、最近鄰法和線性函數(shù)