基于matlab的水果識(shí)別的數(shù)字圖像處理-展示頁
2024-08-25 14:19本頁面
【正文】 使用CCD攝像機(jī)采樣時(shí)，靶面直接對圖像做點(diǎn)陣采樣，將連續(xù)變化的二維圖像投影到半導(dǎo)體光敏陣列，形成二維像元Pixel，如圖23所示。例如，在Vidicon真空管攝像機(jī)中，采用行掃描方式形成一行行的視頻信號(hào)結(jié)構(gòu)，如圖21和22所示。對于圖像的采樣可以采取不同的措施，這些采樣措施包括垂直方向的采樣，水平方向的采樣，二維采樣等。由于大多數(shù)傳感器的輸出是連續(xù)電壓波形，所以為了產(chǎn)生一副數(shù)字圖像，需要把連續(xù)的感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式，就要進(jìn)行相應(yīng)的處理，其處理分為兩個(gè)步驟進(jìn)行，即采樣和量化。本課題以各種常見的水果識(shí)別為例，通過MATLAB編程，介紹了數(shù)字圖像識(shí)別的一種基本方法，包括對圖像的預(yù)處理以及特征提取，并根據(jù)不同水果的特征進(jìn)行識(shí)別和分類，實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別與處理的目的。本課題的研究具有分廠重要的經(jīng)濟(jì)和使用價(jià)值，應(yīng)用前景十分廣闊。因此，研究和開發(fā)水果自動(dòng)實(shí)時(shí)分類系統(tǒng)具有很重要的意義。這種方式雖然成本低廉，但卻違背了解放生產(chǎn)力的根本目標(biāo)，同時(shí)也帶來了諸多無法客服的缺點(diǎn)：勞動(dòng)量大，生產(chǎn)率低。在我國，水果分級(jí)分類基本上仍由人工完成。我國是世界蔬菜，水果的生產(chǎn)大國，總產(chǎn)量均居世界第一位。對圖像處理環(huán)節(jié)來說，輸入是圖像（通常是處理過的圖像），輸出是類別和圖像的結(jié)構(gòu)分析。為了進(jìn)行圖像識(shí)別，首先要進(jìn)行圖像處理，而有時(shí)候處理和識(shí)別是同時(shí)進(jìn)行的。它屬于模式識(shí)別的范疇，也可以把模式識(shí)別狹義的理解為圖像識(shí)別。 圖像處理（報(bào)告）題目： 基于MATLAB的水果識(shí)別的數(shù)字圖像處理 指導(dǎo)教師： 職稱： 教授 學(xué)生姓名： 學(xué)號(hào)： 專 業(yè)： 院（系）： 完成時(shí)間： 2016年5月1日 目錄第一章 緒論 1第二章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 2 2 2 5 圖像處理的編程基礎(chǔ) 9 9 9 圖像顯示方法 10第三章 圖像特征提取與分類 10 總體設(shè)計(jì)思路 10 圖像預(yù)處理 11 11 圖像二值化處理 12 15 圖像特征參數(shù)計(jì)算 17 20 22參考文獻(xiàn) 23 第一章 緒論隨著計(jì)算機(jī)的普遍使用，人類已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)高速發(fā)展的信息化時(shí)代，圖像處理技術(shù)也愈來愈成為科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中必不可少的手段。計(jì)算機(jī)圖像處理及識(shí)別是計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的一個(gè)重要方面，圖像識(shí)別所提出的問題，是研究用計(jì)算機(jī)代替人們自動(dòng)的去處理大量的物理信息，解決人類生理器官所不能識(shí)別的問題，從而部分代替人的腦力勞動(dòng)。圖像識(shí)別與圖像處理的關(guān)系非常密切，互相交錯(cuò)，很難把它們截然分開。一般來說，圖像處理包括圖像編碼，圖像增強(qiáng)，圖像壓縮，圖像復(fù)原，圖像分割等內(nèi)容。在圖像識(shí)別的特征提取過程中，常常也包括圖像的分割。但由于品種結(jié)構(gòu)不合理，產(chǎn)后商品化處理技術(shù)和設(shè)備落后，導(dǎo)致產(chǎn)品缺乏市場競爭力，出口數(shù)量少，價(jià)格低。我國擁有世界最大的勞動(dòng)力市場，人工揀選，分級(jí)果蔬產(chǎn)品是現(xiàn)代農(nóng)副產(chǎn)品分類加工的主要方式。機(jī)械分揀具有短時(shí)，高效等特點(diǎn)。通過研究這個(gè)課題不但可以加深對圖像處理基本思想的理解和對其方法的掌握，還熟悉了圖像處理中的精髓內(nèi)容目標(biāo)分類識(shí)別。因此，很有必要對本課題進(jìn)行深入細(xì)致的研究。2 第二章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 在進(jìn)行圖像處理之前，需要對圖像進(jìn)行采集，而圖像經(jīng)過采光設(shè)備采集后，得到的是連續(xù)的模擬信號(hào)，但計(jì)算機(jī)僅僅能夠處理離散化的信息，因此，為了使圖像能夠在計(jì)算機(jī)里進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，必須先將其進(jìn)行數(shù)字化處理。采樣就是將連續(xù)的圖像空間的電壓轉(zhuǎn)換成離散采樣集合的操作；量化就是圖像函數(shù)值的數(shù)字化處理。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，要根據(jù)不同的需要選擇適當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行采樣。在模擬信號(hào)送到采集卡后，要對其做垂直方向的采樣，如圖23所示，這就形成了矩形像元，稱為Pixel點(diǎn)陣。采樣一般按等間距進(jìn)行，稱為均勻采樣，如圖24所示。有時(shí)根據(jù)需要也可以采用非均勻采樣，在變化比較劇烈，細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域用較大的采樣密度，在變化緩慢，細(xì)節(jié)較少的平緩區(qū)或背景區(qū)用較稀的采樣密度，這種采樣被稱為自適應(yīng)采樣方法，如圖25圖21圖22圖23圖24圖25采樣頻率是指單位時(shí)間內(nèi)采樣的次數(shù)。實(shí)際應(yīng)用中，原圖像中的畫面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小，即采樣頻率越高。圖像量化就是將采樣得到的圖像函數(shù)值（灰度值或顏色）進(jìn)行數(shù)字化，通常每個(gè)像素的灰度值量化到0~255共256個(gè)灰度級(jí)。假設(shè)水平方向的像素個(gè)數(shù)為640，將水平方向分成640份，每一個(gè)等份中讀取一個(gè)電壓的采樣值，作為對該像素采樣的結(jié)果，見圖27；再將采樣的電壓按照0~255之間的灰度值進(jìn)行映射，便是圖像
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