【導(dǎo)讀】本文基于Matlab識(shí)別一幅數(shù)字水果圖像中的香蕉、蘋果和桔子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法等過程。為了彌補(bǔ)由于原始圖像中灰度分布不均勻和光照等因素。算子進(jìn)行邊緣提取以接合斷邊，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子填充二值化圖像中出現(xiàn)的孔洞。處理技術(shù)也愈來愈成為科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中必不可少的手段。近年來，計(jì)算機(jī)圖像處理及識(shí)別的研究在我國受到了廣泛的重視，取得了卓。有成效的進(jìn)展，逐步邁向?qū)嵱秒A段。我國是農(nóng)業(yè)大國，因此，要特別重視農(nóng)業(yè)的。信息，解決人類生理器官所不能識(shí)別的問題，從而部分地替代人的腦力勞動(dòng)。

　　

【正文】 致權(quán)值和 閾 值的修正量也很小，這樣就使訓(xùn)練的時(shí)間變得很長。 多層 BP 網(wǎng)絡(luò)不僅有輸入、輸出節(jié)點(diǎn)，而且還有一層或多層隱含節(jié)點(diǎn)。本系統(tǒng)采用三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 32所示： 圖 32 三層 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 圖 彈性 BP算法的目的是消除梯度幅度的不利影響，所以在進(jìn)行權(quán)值的修正時(shí)，僅僅用到偏導(dǎo)的符號(hào)，而其幅值卻不影響權(quán)值的修正，權(quán)值大小的改變?nèi)Q于與幅值無關(guān)的修正值。當(dāng)連續(xù)二次迭代的梯度方向相同時(shí)，可將權(quán)值和 閾 值的修正值乘以一個(gè)增量因子，使其修正值增加 。當(dāng)連續(xù)二次迭代的梯度方向相反時(shí)，可將權(quán)值和 閾 值的修正值乘以一個(gè)減量因子，使其修正值減小 。當(dāng)梯度為零時(shí)，權(quán)值和 閾 值的修正值保持不變 。當(dāng)權(quán)值的修正發(fā)生振蕩時(shí)，其修正值將會(huì)減小。如果權(quán)值在相同的梯度上連續(xù)被修正，則其幅度必將增加，從而克服了梯度幅度偏導(dǎo)的不利影響，即： Δx(k+l)= Δx (k+1) ?sign(g(k))= Δ x(k) ?kinc?sign(g(k)) (當(dāng)二次迭代的梯度方向相同時(shí) ) Δ x(k) ?kdec?sign(g(k)) (當(dāng)二次迭代的梯度方向相反時(shí) ) Δ x (k) (當(dāng) g(k) =0 時(shí) ) （ 31） 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 28 式（ 31）中， g(k)為第 k次迭代的梯度； Δ x (k)為權(quán)值或 閾 值第 k次迭代幅度的修正值，其初始值 Δ x (0)是用戶設(shè)置的；增量因子 kinc 和減量因子 kdec也是用戶設(shè)置的。 建立水果特征數(shù)據(jù)庫所用到的圖片： （ 1） 用于訓(xùn)練的圖片（ 38 張） 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 29 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 30 （ 2） 用于測(cè)試的圖片（ 10 張） 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 31 采集數(shù)據(jù)及主要程序如下： x_orange=().*[,…, ,。... ,…,]。 x_banana=().*[,…,。... ,…,]。 x_apple =().*[,…,。... ,…,]。 %各為 2 行 38 列的矩陣 P=[x_orange,x_banana,x_apple]./()。 P_xunlian=[P(:,1:10),P(:,16:25),P(:,31:40)]。 %選出 30 列作為訓(xùn)練樣本 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 32 P_test=[P(:,11:15),P(:,26:30),P(:,41:45)]。 %選出 15 列作為測(cè)試樣本 …… P_random1=[feature_o,feature_b,feature_a]。 P_random2=[feature_b,feature_o,feature_a]。 P_random3=[feature_a,feature_b,feature_o]。 m1=[1 0 0]39。 m11=[m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1,m1]。 m2=[0 1 0]39。 m22=[m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2,m2]。 m3=[0 0 1]39。 m33=[m3,m3,m3,m3,m3,m3,m3,m3,m3,m3]。 T_xunlian=[m11,m22,m33]。 T_test=[m11(:,1:5),m22(:,1:5),m33(:,1:5)]。 =newff(minmax(P_xunlian),[19 3],{39。logsig39。 39。logsig39。},39。trainrp39。)。 %應(yīng)用 BP 網(wǎng)絡(luò) =。 =5000。 =init()。 %初始化網(wǎng)絡(luò) =train(,P_xunlian,T_xunlian)。 %訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) Y=sim(,P_xunlian)。 Y_sim = pet(Y)。 Y_sim_vc=vec2ind(Y_sim) Y_test=sim(,P_test)。 Y_test_sim = pet(Y_test)。 Y_test_sim_vc=vec2ind(Y_test_sim) …… errors1 = 0。 errors1 = errors1 + sum(sum(abs(Y_test_simT_test)))/2/15。 %15 為測(cè)試的個(gè)數(shù) right=1errors1 %正確率 將采集到的桔子、香蕉和蘋果各自的弧度及顏色數(shù)據(jù)分別作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本 （前 10 組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本；后五組為測(cè)試樣本），設(shè)定目標(biāo)輸出分別為 1，數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 33 2， 3（ 1 表示桔子； 2表示香蕉； 3表示蘋果） 。經(jīng)過對(duì) BP網(wǎng)絡(luò)的初始化、訓(xùn)練、仿真、競(jìng)爭、轉(zhuǎn)換等操作，最終實(shí)現(xiàn)其對(duì)特征數(shù)據(jù)的識(shí)別，從而達(dá)到能夠自動(dòng)識(shí)別水果的目的。 3． 4 程序測(cè)試與結(jié)果分析 運(yùn)行結(jié)果如下 ： Y_sim_vc = Columns 1 through 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Columns 11 through 20 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Columns 21 through 30 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Y_test_sim_vc = 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Y_sim_vc_random1 = 1 2 3 Y_sim_vc_random2 = 2 1 3 Y_sim_vc_random3 = 3 2 1 right = 100% BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能曲線如圖 33 所示： 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 34 圖 33 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能曲線 由運(yùn)行結(jié)果可以看出， BP 網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能夠正確識(shí)別三種水果各自的特征量并將其準(zhǔn)確的區(qū)分出來（ 1表示桔子； 2 表示香蕉； 3表示蘋果），且正確率為 100%?？梢?，水果數(shù)據(jù)庫建立成功， BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練也達(dá)到了比較準(zhǔn)確的程度，基本上完成了本次課題的任務(wù)。 4 總結(jié)和展望 4． 1 總結(jié) 通過這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，對(duì)數(shù)字圖像處 理的相關(guān)知識(shí)有了基本的認(rèn)識(shí)，對(duì)圖像處理中的前沿內(nèi)容 —— 模式識(shí)別也有了一定的了解。在設(shè)計(jì)本系統(tǒng)的過程中，對(duì)于數(shù)字圖像處理中的一些常用的處理方法，如去噪銳化、閾值分割、區(qū)域劃分、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)等也有了較為清晰的掌握。對(duì) Matlab 語言在圖像處理中的應(yīng)用有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及 BP 算法在模式識(shí)別、特征分類中的作用也有了初步的了解。 在本系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的過程中，在了解并學(xué)習(xí)了前人提出的一些典型算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)比較這些算法的結(jié)果分析其優(yōu)劣，采用最佳算法的同時(shí)也提出了自數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 35 己的方法和改進(jìn)的算法。在系統(tǒng)的 編寫過程中，首先對(duì)傳統(tǒng)的圖像處理方法進(jìn)行了分析和研究，在去噪，銳化，二值化，標(biāo)簽化及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練識(shí)別的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上，綜合運(yùn)用了圖像處理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。 4． 2 展望 利用農(nóng)作物自身的特征對(duì)農(nóng)作物圖像進(jìn)行分類識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用中的重要前提條件。近年來 , 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展 ,圖像分類識(shí)別在各行各業(yè)的應(yīng)用愈加廣泛。通過圖像的外觀特征對(duì)圖像進(jìn)行分類識(shí)別 , 是一種及時(shí)便捷、切實(shí)有效的方法。 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。隨著計(jì)算機(jī)的普及和 各種 圖像處理技術(shù) 的不斷進(jìn) 步， 數(shù)字圖像處理技術(shù)也將成為我們必須掌握的一門技術(shù)。 本課題的研究具有非常重要的經(jīng)濟(jì)和實(shí)用價(jià)值， 其中基于數(shù)字圖像處理的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別是一個(gè)非?；钴S的應(yīng)用領(lǐng)域，其應(yīng)用前景十分廣闊。 結(jié)束語 在此論文完成之際，謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給所有關(guān)心、幫助和支持我的人們。 本文的工作自始至終都得到了導(dǎo)師張長江老師熱情、耐心、細(xì)致的指導(dǎo)，令我受益匪淺。在此謹(jǐn)向張老師表示最衷心的感謝和最崇高的敬意！ 感謝魏晗學(xué)姐在論文完成的整個(gè)過程中給予我的無私幫助和支持。感謝研究此項(xiàng)課題的前輩們，只有在他們工作的基礎(chǔ)上才能完成我今天的論 文。 數(shù)理與信息工程學(xué)院電子信息工程專業(yè) —— 基于圖像特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果自動(dòng)識(shí)別 36 參考文獻(xiàn) [1] 羅軍輝，馮平 .Matlab 在圖像處理中的應(yīng)用 [M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 2020：201237. 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