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《温室黄瓜果实的模式识别与分割_利用Bayes分类判别模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2006年7月农机化研究第7期温室黄瓜果实的模式识别与分割—利用Bayes分类判别模型袁国勇，张铁中（中国农业大学工学院，北京100083）摘要：利用黄瓜果实与其果梗叶片在颜色深度上的差异，采用在自然背景下的黄瓜图像为训练样本，分别提取出黄瓜果实与背景的RGB颜色分量信息，计算出各自的分类判别函数，利用Bayes分类判别模型对自然背景下的黄瓜果实进行判别。试验表明：利用Bayes模式识别能够较好地实现对成熟黄瓜果实与背景的分离；在识别后对图像进行腐蚀，膨胀，区域标记及特征提取等处理，能够较为准确地提取出成熟黄瓜果实及其重心位置。关键词：计算机应用；模
2、式识别；试验；Bayes决策规则；黄瓜；图像分割；特征中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003─188X(2006)07─0150─04(OCR)就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。0引言模式识别就是研究通过计算机自动地(或者人为进黄瓜是目前栽培区域最广、总产量最高、经济行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中效益最好的大宗型蔬菜之一。黄瓜以嫩果供食，生的技术。为此，采用了基于Bayes决策规则的统计模长速度快，果实容易肥大。因此，黄瓜必须及时地式识别方法对采摘前自然背景下黄瓜图像进行果实进行采摘，晚摘不仅影响品质，而且会
3、导致坠秧，的识别与分割。2延缓下一个果实的生长。黄瓜产量达90000kg/hm。1分类模型的提出黄瓜在300～600g之间都认为是成熟的。由于黄瓜一个物体是一个物理单位，在图像分析和计算需求和产量都非常巨大，在大面积种植黄瓜后，黄机视觉中通常表示为分割后图像中的一个区域。物瓜收获需要耗费相当多的时间，因而提高黄瓜收获体识别从根本上是为物体标明类别，而用来进行物的生产效率是很有必要的。目前，黄瓜按标准的园体识别的工具叫做分类器。分类器并不是根据物体艺技术种植并把它培养为高挂线缠绕方式吊挂生本身来做出判断的，而是根据物体被感知到的某些长，人工收获费用占整
4、个温室黄瓜生产费用的30%。性质。这些被感知到的物体特性称作模式，分类器黄瓜成熟度和空间位置的识别是机器人进行黄实际识别的不是物体，而是物体的模式。瓜采摘首先要解决的关键问题，而要解决此问题必因此，模式识别的分类问题是根据识别对象特须先将成熟黄瓜果实的图像从复杂的背景图像中提征的观察值，将其分到某个类别中去。Bayes决策取出来,即对实际拍摄的彩色图像进行分割。模式识规则（误差最小规则）是统计模式识别中的一个基别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工本方法，在分类时要求：一是各类别总体的概率分智能的发展，模式识别在60年代初迅速地发展成一布是
5、已知的；二是要决策的分类类别数是一定的（本门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域文中类别数为2，即黄瓜果实和背景）。由先验概率中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展,计算出后验概率，再根据Bayes决策规则判别图像扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识像素属于黄瓜果实还是背景。设x是被分类物体的别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别特征向量，由先验概率P(ωj)和条件概率密度收稿日期：2005-08-11基金项目：国家高技术研究发展计划资助项目（2001AA422300）p(x
6、ωj)，利用Bayes公式，后验概率为作者简介：袁
7、国勇（1981-），男，江西万载人，硕士研究生，(E-mail)yuangy81@126.com。p(x
8、ωj)P(ωjs)P(ωj
9、x)=n(1)通讯作者：张铁中（1956-）,男，河北邢台人，教授，博士生导p(x
10、ω)P(ω)∑jj师。j=1-150-2006年7月农机化研究第7期最优分类决策就是将模式x分到在所有后验概n11T−1dj(x)=lnP(ωj)−ln2π−lnCj−[(x−µj)Cj(x−µj)]率P(ωj
11、x)取得最大值的那一类ωj中。222(6)在本文中，ωc代表黄瓜果实类；ωb代表背景类。nBayes判别函数为由于项ln2π对
12、所有的类都是相同的，因此可2dj(x)=p(x
13、ωj)P(ωj)(2)以从式（4）中消去，得由于高斯密度函数的指数形式，用这个判别函数的自然对数形式更为方便，即11T−1dj(x)=lnP(ωj)－ln
14、Cj
15、－[(x−µj)Cj(x−µj)](7)dj(x)=ln[p(x
16、ωj)P(ωj)]=lnp(x
17、ωj)+lnP(ωj)(3)22假定p(x)为多元正态分布，则在n维情况下，2Bayes分类器的实现及试验结果第j个模式类的条件概率密度函数为1T−1本文以北京都市绿洲农业技术开发有限公司温1−(x−µj)Cj(x−µj)p(x
18、ωj)=e2(4)
19、室中种植的黄瓜为实验对象，选用数码相机在自然n/21/2(2π)
20、Cj
21、背景下拍摄的图像为训练样本。对图像中
