基于图像显著性与最小二乘法支持向量机的柿子识别

• 作者: 侯绪杰 王晓健 程义民
• 来源期刊: 陕西林业科技
• 关键词: 图像识别 显著性 K-means算法 颜色特征 纹理特征 LS
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 试验与调查研究
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2117.2017.06.006

摘要

为了提高柿子采摘机器人果实识别的效率与准确性,本文设计了图像显著性特征性分割与最小二乘法优化的支持向量机的果实分割与识别算法.根据视觉显著性原理,选取Lab空间下a分量作为处理颜色因子后进行显著性处理,然后使用k-means算法对图像进行分割,经过形态学处理后提取果实轮廓.提取果实颜色与纹理等特征值作为输入量,使用训练好的LS-SVM分类器对特征值进行判别,经实验室得,平均识别率在82.5％,相应时间为1.3s.能够满足课题需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓健		2	3	1.0	1.0
2	侯绪杰		1	1	1.0	1.0
3	程义民		1	1	1.0	1.0