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时间:2018-07-09
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1、中北大学2014届本科毕业论文摘要图像识别技术是人类视觉认知的延伸,是人工智能的一个重要领域,随着计算机技术和人工智能技术的发展,图像识别技术越来越成为人工智能的基础技术。蔬菜图像的识别是当今各农产品市场急需采用的一项人工智能技术。如何有效的对蔬菜图像进行处理,并提取其特征是蔬菜图像识别技术的核心问题。本文以蔬菜图像的分割为主线,利用3种方法对分割后的蔬菜图像进行特征提取,并验证其有效性。首先,蔬菜图像的分割的目的是将蔬菜图像的背景进行去除,仅保留蔬菜图像的前景部分。为此,需要将蔬菜图像的前景部分与背
2、景部分进行区别。实验表明,利用K均值聚类算法辅以形态学操作能有效地对蔬菜图像进行分割。对分割后的蔬菜图像进行特征提取,分别提取颜色一致性矢量(CCVs)、和差直方图矢量(SDH)及边界/内部像素分类(BIC)特征矢量作为图像的特征。利用提取出的特征矢量,对同种类的蔬菜图像和不同种类的蔬菜图像进行比较,以验证矢量的有效性。实验证明相似图像之间的矢量距离值较小,相似度较大,因此提取出的特征矢量能做为图像的特征。关键词:图像分割,图像特征提取,K均值聚类,颜色一致性矢量(CCVs),和差直方图(SDH),边
3、界/内部像素分类(BIC)中北大学2014届本科毕业论文AbstractImagerecognitiontechnologyisanextensionofthehumanvisualcognitionandanimportantfieldofartificialintelligence.Withthedevelopmentofcomputertechnologyandartificialintelligencetechnology,imagerecognitiontechnologyhasbecome
4、thebasisofartificialintelligencetechnology.Vegetableimageidentificationasanartificialintelligencetechnologyisanurgentneedoftoday'svariousmarketsforagriculturalproducts.Howtoeffectivelydealingwiththevegetableimageprocessing,andextractingitscharacteristic
5、sisthecoreissueofvegetableimagerecognitiontechnology.Vegetableimagesegmentationisthemainlineofthispaperandweusethreemethodsforfeatureextraction,andverifyitseffectiveness.Firstofall,thepurposeofimagesegmentationisimagebackgroundremoval,retainingonlyprosp
6、ectsofthepicture.Todothis,weneedtodistinguishtheforegroundpartandbackgroundpartoftheimage.ExperimentalresultsshowthatusingK-Meansclusteringalgorithmwithmorphologicaloperationcaneffectivelysegmentvegetableimage.Fortheimageofvegetablesaftersegmentation,we
7、needtoextracttheirfeatures.Inthispaper,weextractcolorconsistencyvector(CCVs),differencehistogramvector(SDH)andboundary/internalpixelsclassificationfeaturevectors(BIC)ascharacteristicsoftheimage.Inordertoverifythevalidityofthevector,usingthefeaturevector
8、stocomparedifferentimages,bothofthesamekindofvegetablesimagesanddifferentkindsofvegetablesimages.Experimentsprovethatthesmallervaluesofthevectordistancebetweensimilarimages,thebiggersimilarityis,sotheextractedfeaturevectorcanasac
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