基于同态滤波和改进K-means的苹果分级算法研究

基于同态滤波和改进K-means的苹果分级算法研究

论文摘要

针对苹果在分级的过程中,光线不均所导致的表面反光和阴影问题,利用同态滤波和改进的K-means算法予以解决。同态滤波前,将苹果图像由RGB空间转换到HSV空间,再对HSV空间的V分量进行同态滤波增强,最大限度地削弱光线不均带来的影响;对传统K-means聚类算法,新增加距离度量方法、确定聚类数目和初始中心点,能较好地去除苹果阴影对图像分割的影响。从大小、果形、质量、颜色、缺陷5个方面对陕北富县的秦冠苹果进行分级,分级成功率达到97%。利用同态滤波算法结合改进的K-means算法来对苹果图像进行处理,能够大大提高苹果分级的准确性。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 材料与设备
  •   1.2 图像预处理
  •     1.2.1 利用同态滤波来对图像进行光照补偿
  •     1.2.2 RGB向HSV颜色空间转换
  •     1.2.3 同态滤波
  •   1.3 图像分割
  •     1.3.1 颜色空间转换
  •     1.3.2 基于传统的K-means算法优化
  •   1.4 图像特征提取
  •     1.4.1苹果大小参数提取
  •     1.4.2 苹果的颜色参数提取
  •     1.4.3 苹果缺陷特征提取
  •     1.4.4 苹果的形状参数分析
  • 2 结果验证与分析
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王阳阳,黄勋,陈浩,黄伦,雷扬博

    关键词: 苹果,分级,同态滤波,改进算法

    来源: 食品与机械 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技,信息科技

    专业: 园艺,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

    单位: 陕西科技大学

    分类号: S661.1;TN713;TP391.41

    DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2019.12.009

    页码: 47-51+112

    总页数: 6

    文件大小: 1936K

    下载量: 196

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