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基于图像信息的西洋参片分级方法研究

2013-10-14 16:29   来源:未知 人参与在线咨询

课题研究内容与研究方法:

以不同产地的西洋参片为研究对象,拟展开如下内容的研究工作:
1、进行预实验,确定最佳实验参数与实验条件。
2、进行实验,采集西洋参片的普通图像和高光谱的图像光谱数据,并对普通图像和高光谱图像进行预处理。
3、在西洋参片的普通图像和高光谱图像上提取有效的能表征图像信息的特征值,并根据高光谱的光谱数据对西洋参片的化学成分进行分析。
4、依据所提取的西洋参片图像特征,对比分析几种常见的模式识别方法,选择合适的判别方法,建立适用于普通图像和高光谱图像的分级模型。
研究方法概括如下:
1、图像预处理
对采集到的普通图片进行中值滤波去噪、图像分割、颜色模型转换灰度转换等处理,其中图像分割拟采用多种图像分割算子相结合的分割方法。
对高光谱图像进行黑白标定以消除或降低噪音对图像的影响,并将原始的高光谱图像数据在ENVI上进行重采样,寻找最能表征西洋参品质指标的特征图像,即选择特征波长。
2、特征提取
在计算机普通图像中,在其二值图像上提取形状特征,包括面积,圆形度,以及外接矩形的长度和宽度等特征参量;将RGB空间中的信息转换成HIS空间中的信息,在HIS空间中提取颜色特征,包括h,s,i的均值、标准偏差、平滑度、三阶矩、一致性、熵等特征参量;进行灰度转换后,在灰度图像上用基于傅里叶频谱的纹理频谱度量方法提取纹理特征,包括频谱函数最大值的位置、振幅和轴向变化的均值和方差,以及函数最大值和均值之间的距离等可计算的描绘子。
在高光谱图像中,从采集到的海量数据中优选出几个波长段的特征图像,从每个特征图像中分别提取平均灰度级、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵等6个基于灰度统计距的图像纹理特征参量。
3、西洋参片等级判别分析
拟采用的模式识别方法主要有主成分分析、独立分量分析、人工神经网络等分析方法。
4、分级模型的建立
根据《GB/T 17356.3-1998 西洋参片分等质量标准》对西洋参片等级的实际要求,并依据提取的西洋参片几类特征值建立适用于普通图像和高光谱图像的分级模型。

课题研究工作可能存在的困难和问题:
1、使用合适的方法对目标区域的精确分割。
2、寻找能有效表征图片信息的特征值和判别方法的选择。
解决方法和措施:
1、使用多种图像分割算子相结合的方法,力求完成目标区域的精确分割。
2、参考文献,寻找能够表征图像信息的特征值,对比分析几种常用的多种判别方法,进行西洋参片分级实验。

 
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