目  录

第1章 绪论 1

1.1 果蔬识别技术的意义 1

1.2 果蔬识别的发展情况 1

1.3 机器视觉、模式识别与数字图像处理 1

1.3.1 机器视觉与数字图像处理 2

1.3.2 模式识别 2

1.4 本设计的主要思想 4

1.5 本论文结构的安排 4

第2章 彩色特征空间分析 6

2.1 光和颜色 6

2.2 颜色的度量 6

2.3 彩色空间介绍 7

2.3.1 RGB彩色空间 7

2.3.2 YCrCb彩色空间 8

2.4 RGB空间与YCrCb色彩空间的转换 9

2.5 彩色特征空间比较 10

第3章 图像预处理 13

3.1图像基础 13

3.1.1 数字图像的基本概念 13

3.1.2 调色板 14

3.2 与设备无关位图（DIB） 16

3.2.1 与设备相关位图（DDB）位图 16

3.2.2 与设备无关位图(DIB) 17

3.3 图像的的预处理 22

3.3.1 位图灰度化 22

3.3.2 灰度图像的二值化 23

第4章 图像特征提取 25

4.1 图像颜色特征的提取 25

4.2 图像纹理特征的提取 26

4.2.1 灰度共生矩阵 27

4.2.2果蔬纹理特征量的提取 27

4.3 图像形状特征的提取 28

4.3.1果蔬外形轮廓提取和链码描述 28

4.3.2.果蔬形状特征参数的提取 29

第5章 分类与判决 31

5.1 模式识别的基本概念 31

5.2 统计模式识别 32

5.2.1 线性决策函数 32

5.2.2 最小距离分类器 33

结  论 35

致  谢 36

参考文献 37

附录 39

结  论

1、设计总结

本毕业设计一个基于YCrCb色彩空间的果蔬识别软件，由于果蔬的信息是包含在图像中的，所以本设计的主要内容是对图像的识别。一般采集到的图像都含有杂质和干扰信息不利于对图像中的有用信息的提取，所以必须对图像进行预处理，去除图像中的干扰信息。在去除干扰信息后，才对图像进行灰度变化和二值化处理，获得目标区域，为后面特征提取做了准备。果蔬的特征采用纹理、颜色、形状特征来描述。其中纹理采用比较流行的方法灰度共生矩阵，颜色采用灰度直方图，形状采用链码来对形状、纹理、颜色三个特征的特征量进行描述。最后用最小距离分类器对所要分类的果蔬图像进行分类。其最终设计效果见附录3所示。

2、本设计创新点

    本毕业设计在模拟人的视觉特性和对物体设别的过程基础上设计一个果蔬识别软件，从而自动的对物品进行分类，本设计不仅能用于果蔬的分类而且还可以应用于其他物品的分类。在对图像进行预处理中采用的是半二值化处理而不是二值化处理，这样既可以去掉图像的背景信息获得图像所在的目标区域，还可以保留目标区域的颜色信息不改变，为特征提取保留了更多的信息。在对物体特征描述时采用了三种特征进行描述从而能更好的对物品进行识别。

3、本设计还需解决的问题

   由于本毕业设计对图像是采用之间在硬盘中打开的方式，而实际中的图像是采用摄像头中获取，所以在本设计的基础上对图片的获取采用摄像头。在对图像进行分类时采用的是最小距离分类器，而最小距离分类器在识别物体是如果两个物体离模板的距离相等时就不能识别出物品，所以还要采用其他方法进一步分类。本设计只是识别出物品而没有对物品进行相关的操作，这样实际应用不太好，针对此问题才本设计的基础上，在添加获取目标区域和对物品进行处理的功能。