农业机械学报
農業機械學報
농업궤계학보
TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY OF AGRICULTURAL MACHINERY
2012年
3期
163-167,180
,共6页
王海青%姬长英%顾宝兴%安秋
王海青%姬長英%顧寶興%安鞦
왕해청%희장영%고보흥%안추
黄瓜%机器视觉%最小二乘支持向量机%形态学%几何特征%纹理特征
黃瓜%機器視覺%最小二乘支持嚮量機%形態學%幾何特徵%紋理特徵
황과%궤기시각%최소이승지지향량궤%형태학%궤하특정%문리특정
针对复杂温室环境中的成熟黄瓜,采用脉冲耦合神经网络分割黄瓜图像,利用数学形态学方法处理,把黄瓜从图像背景中分离出来；提取各连通区域的4个几何特征值和灰度共生矩阵基础上的3个纹理特征值,作为最小二乘支持向量机( LS - SVM)的输入特征向量；利用训练好的分类器判别图像中的黄瓜.试验结果表明:用于试验的70幅黄瓜图像,正确识别率达82.9％,基于脉冲耦合神经网络分割结合LS - SVM的方法,适合复杂背景的温室黄瓜识别.
針對複雜溫室環境中的成熟黃瓜,採用脈遲耦閤神經網絡分割黃瓜圖像,利用數學形態學方法處理,把黃瓜從圖像揹景中分離齣來；提取各連通區域的4箇幾何特徵值和灰度共生矩陣基礎上的3箇紋理特徵值,作為最小二乘支持嚮量機( LS - SVM)的輸入特徵嚮量；利用訓練好的分類器判彆圖像中的黃瓜.試驗結果錶明:用于試驗的70幅黃瓜圖像,正確識彆率達82.9％,基于脈遲耦閤神經網絡分割結閤LS - SVM的方法,適閤複雜揹景的溫室黃瓜識彆.
침대복잡온실배경중적성숙황과,채용맥충우합신경망락분할황과도상,이용수학형태학방법처리,파황과종도상배경중분리출래；제취각련통구역적4개궤하특정치화회도공생구진기출상적3개문리특정치,작위최소이승지지향량궤( LS - SVM)적수입특정향량；이용훈련호적분류기판별도상중적황과.시험결과표명:용우시험적70폭황과도상,정학식별솔체82.9％,기우맥충우합신경망락분할결합LS - SVM적방법,괄합복잡배경적온실황과식별.
