基于光照分类和svm重叠颗粒识别计数

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1、江苏大学硕士学位论文摘要在农业生产中，常常需要统计一些类圆颗粒的数量，如测定谷物及油料作物的千粒重。传统人工计数的方法费时费力，无法达到快速计数的要求，而光电管计数的方法在对不同大小的颗粒计数时需要更换部件，通用性不高，设备的维护和保养也比较麻烦。针对上述问题，本文提出一种基于光照分类和支持向量机的重叠颗粒识别计数方法，以大豆种子颗粒为实验对象，利用图像处理技术实现对颗粒的快速分割计数。针对图像分割效果易受光照条件及外部环境影响的问题，本文提出一种基于光照分类的智能图像分割方法。首先，依据大豆图像

2、在两种光照条件下的颜色特征，利用最小欧氏距离分类器对光照条件进行顺光和背光的识别，然后对两种光照条件下的图像分别提取H分量和(2R．G．B)分量作为各自的分割参数，利用改进的二维最大类间方差法进行分割。实验结果表明，采用这种分而治之的方法，较传统基于单一颜色分量的分割，有效地降低了光照条件的改变对分割效果的影响，提高了分割的准确性。颗粒物的重叠是采用图像处理方法来分割和计数的难点。针对图像中的重叠颗粒，本文根据颗粒所具有的形状特性，提出一种基于支持向量机的重叠颗粒类型识别和分割的方法，用来解决重叠

3、颗粒的分离计数问题。首先，对图像中的复杂重叠颗粒，建立三种模型：串粘连、并粘连和两层重叠，提取它们的特征参数，建立特征数据库。然后，利用支持向量机训练学习，识别待测样本区域中的各种重叠类型。最后，针对上述三种重叠类型，利用各区域的凹陷区特性，分别建立分割规则，构造各自的最佳分离线，实现对深度粘连以及两层重叠颗粒的分割。实验结果验证了上述方法的有效性。本文结合机器视觉技术和图像处理技术，实现了重叠颗粒的识别和计数，对不同光照条件下的图像分割问题进行了有益的探索，为复杂重叠颗粒的分割计数研究提供了一个

4、新的思路，对提高农产品检测的自动化水平具有较好的理论意义和实用价值。关键词：分割，重叠颗粒，光照分类，支持向量机，计数ABSTRACTIntheagriculturalproduction,weusuallyneedtocountthenumberofsomekindsofcircularparticle，forexample，wedetermine1000一grainweightofcropssuchas呈，ainandedibleoil．Thetraditionalmethodofartifi

5、cialcountingneedsmuchtimeandenergy，anditCannotreachtherequirementoffastcounting．Thecountingmethodbasedonphotoelectrictubeneedstoreplacepartswhentheparticlesizeisdi佰昌r伽t．andtheequipmentmaintenanceisalsomoretroublesome·Inordertoovercometheseaboveproblem

6、s，anovelappmachbasedonilluminationcategorizationandSVMhasbeenproposed．ThispaperhasusedthesoybeaRseedparticlesfortheobjects，andachievesthefastparticlecountbYuslng1mageprocessingtechnology．．T-lleeffectofimagesegmentationisundertheinfluenceoflightconditi

7、onandtheextemalenviro姗ent．Anovelapproachbasedonilluminationcategorizationhasbe∞proposedtosolvethisprobleminthispaper．First，theleastEuclideandistanceclassifierbasedonthecolorfeatureshasbeenusedtodividetheilluminationintotwocategories：lightandbacklight．

8、Second，thecolorcomponentsHand(2R·G-B)arerespectivelyusedforthesegmentationparametersoftwoilluminationcategones·Finally，thispaperhasusedthetwo—dimensionalotsualgorithmtosegmentimages·neexperimentaIresultsillustratedthatthemethodofthispaperwasef