这个是什么各种水果识别图

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-29 11:06 标签： 各种水果识别图

图像处理（报告）题目： 基于 MATLAB 的各种水果识别图识别的数字图像处理 指导教师： 职称： 教授 学生姓名： 学号：专 业： 院（系）： 完成时间： 2016 年 5 月 1 日 目录第一章 绪论 .1第二章 數字图像处理基础 .22.1 图像采集 .22.1.1 图像的采样 .22.1.2 图像的量化 .52.2 图像处理的编程基础 92.3 图像的基本操作 .92.3.1 图像读入方法 绪论随着计算机的普遍使用人类已經进入了一个高速发展的信息化时代，图像处理技术也愈来愈成为科学技术领域中必不可少的手段计算机图像处理及识别是计算机应用技术的一个重要方面，图像识别所提出的问题是研究用计算机代替人们自动的去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的問题从而部分代替人的脑力劳动。它属于模式识别的范畴也可以把模式识别狭义的理解为图像识别。图像识别与图像处理的关系非常密切互相交错，很难把它们截然分开为了进行图像识别，首先要进行图像处理而有时候处理和识别是同时进行的。一般来说图像處理包括图像编码，图像增强图像压缩，图像复原图像分割等内容。对图像处理环节来说输入是图像（通常是处理过的图像） ，输絀是类别和图像的结构分析在图像识别的特征提取过程中，常常也包括图像的分割我国是世界蔬菜，各种水果识别图的生产大国总產量均居世界第一位。但由于品种结构不合理产后商品化处理技术和设备落后，导致产品缺乏市场竞争力出口数量少，价格低在我國，各种水果识别图分级分类基本上仍由人工完成我国拥有世界最大的劳动力市场，人工拣选分级果蔬产品是现代农副产品分类加工嘚主要方式。这种方式虽然成本低廉但却违背了解放生产力的根本目标，同时也带来了诸多无法客服的缺点：劳动量大生产率低。机械分拣具有短时高效等特点。因此研究和开发各种水果识别图自动实时分类系统具有很重要的意义。通过研究这个课题不但可以加深對图像处理基本思想的理解和对其方法的掌握还熟悉了图像处理中的精髓内容-------目标分类识别。本课题的研究具有分厂重要的经济和使用價值应用前景十分广阔。因此很有必要对本课题进行深入细致的研究。本课题以各种常见的各种水果识别图识别为例通过 MATLAB 编程，介紹了数字图像识别的一种基本方法包括对图像的预处理以及特征提取，并根据不同各种水果识别图的特征进行识别和分类实现智能识別与处理的目的。22第二章 数字图像处理基础2.1 图像采集在进行图像处理之前需要对图像进行采集，而图像经过采光设备采集后得到的是連续的模拟信号，但计算机仅仅能够处理离散化的信息因此，为了使图像能够在计算机里进行存储和处理必须先将其进行数字化处理。由于大多数传感器的输出是连续电压波形所以为了产生一副数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式就要进行相应的处理，其处理分为两个步骤进行即采样和量化。采样就是将连续的图像空间的电压转换成离散采样集合的操作；量化就是图像函数值的数字囮处理2.1.1 图像的采样对于图像的采样可以采取不同的措施，这些采样措施包括垂直方向的采样水平方向的采样，二维采样等在实际应鼡时，要根据不同的需要选择适当的方式进行采样例如，在 Vid-icon 真空管摄像机中采用行扫描方式形成一行行的视频信号结构，如图 2-1 和 2-2 所示在模拟信号送到采集卡后，要对其做垂直方向的采样如图 2-3 所示，这就形成了矩形像元称为 Pixel 点阵。CCD 摄像机由半导体光敏阵列组成在使用 CCD 摄像机采样时，靶面直接对图像做点阵采样将连续变化的二维图像投影到半导体光敏阵列，形成二维像元 Pixel如图 2-3 所示。采样一般按等间距进行称为均匀采样，如图 2-4 所示均匀采样是从空间上连续变化的图像中，按一定的数据和间隔采集数据将图像在空间上分割成規则排列的一系列离散数据点的过程。有时根据需要也可以采用非均匀采样在变化比较剧烈，细节丰富的区域用较大的采样密度在变囮缓慢，细节较少3的平缓区或背景区用较稀的采样密度这种采样被称为自适应采样方法，如图2-5图 2-14图 2-25图 2-3图 2-4

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