基于计算机视觉技术的分鱼算法研究

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1、分类号：520.6040密级：天津理工大学研究生学位论文基于计算机视觉技术的分鱼算法研究（申请硕士学位）学科专业：控制科学与工程研究方向：控制理论与控制工程作者姓名：洪锦奇指导教师：李莲教授2015年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeResearchonFishSpeciesClassificationalgorithmBasedOnComputerVisionTechnologyByJinqiHo

2、ngSupervisorLianLiMarch,2015独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大

3、学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要我国淡水鱼种类繁多，不同种类的淡水鱼具有不同的营养价值和市场价值，而且很多种淡水鱼相似性通过肉眼无法识别。目前在国内加工行业对鱼的品种分类主要依赖人工，人工分鱼受人为因素影响，不仅效率低还影响鱼的存活周期，而且需要大量的劳动力，增

4、加了劳动力成本。随着科学技术的发展，出现了机械式分鱼设备，机械式的分鱼对鱼的损伤比较大，而且只能分出鱼的大小，对鱼的品种无法准确的识别和判断。随着计算机视觉技术的快速发展，利用计算机视觉代替我们人眼分鱼，无疑是解决上述问题的好方法，本论文就是以实现自动分类鱼的种类为目的，建立一种基于计算机视觉技术的无损分鱼模型。本论文选取6种常见的淡水鱼为研究对象，搭建采集淡水鱼图像的计算机视觉实验平台。针对鱼的特征提取，探讨了适用于鱼的图像预处理算法，为了很好的分割鱼和背景，采用加权平均法进行鱼的灰度化；进行二值

5、化的目的是为了突出鱼的特征，采用常用的阈值处理方法，针对图像中存在的噪点，提出了一种改进的自适应中值滤波的去除方法；为了提取鱼的几何形状特征，采用了边界追踪的方法进行轮廓提取。图像预处理的目的是为了特征提取，本论文为了全面反映鱼的特征信息，提取了颜色、纹理、形状等三大特征共计24个特征值；通过对六种鱼的颜色直观描述，不能很好的区分每种鱼，本论文提取了RGB和HSV颜色分量的均值和方差数据，有助于透过数据区分每种鱼；针对六种不同的鱼，鱼的纹理有很大的差别，采用灰度共生矩阵的方法，提取纹理5个特征值；由

6、于淡水鱼的几何形状不规则，密度不均，需要综合提取了鱼的面积、周长、长轴、短轴等特征来反映鱼的几何特征。本论文采集了120条鱼的样本，对这些样本的24个特征参数采用了主成分分析方法进行了降维，提取了能够反映鱼全部信息的四个主成分，这样做的目的是用较少的特征信息反映整条鱼的信息，减少了数据的计算量。对于小样本的分类算法，本论文选择了基于支持向量机的分类算法，为了提高识别率，选择交叉验证网格寻优的方法进行了参数优化，核函数选择了径向基，并在区间[0,1]对数据进行了归一化,最后的分类识别率为95%，达到了

7、预期的分类目标。关键词：计算机视觉图像预处理主成分分析支持向量机鱼类分类AbstractTherearemanydifferentkindsoffreshwaterfishinChina,differentkindsoffreshwaterfishhasdifferentnutritionalvalueandmarketvalue,andmanyspeciesoffreshwaterfishsimilaritybythenakedeyecan'tidentify.Atpresentinthedome

8、sticprocessingindustrytomainlydependsonartificialfishspeciesclassification,classificationofartificialfishspeciesaffectedbyman-madefactors,notonlylowefficiencybutalsoaffectthesurvivalofthefishcycle,andneedalotofworkers,stimulatedtheecono