第1页 / 共75页
第2页 / 共75页
第3页 / 共75页
第4页 / 共75页
第5页 / 共75页
第6页 / 共75页
第7页 / 共75页
第8页 / 共75页
柑橘表面缺陷的图像分割方法研究.pdf
封面
摘要
英文摘要
目录
1 绪论
1．1 课题研究背景和意义
1．2 课题的研究现状
1．3 本文的主要内容
2 基于经典算法的柑橘表面缺陷图像分割
2．1 实验设备和实验图像
2．1．1 实验设备
2．1．2 实验样本图像
2．2 阈值分割
2．2．1 基于二维信息熵分割法的柑橘表面缺陷分割实验
2．3 边缘检测
2．3．1 边缘检测算子
2．3．2 基于边缘算子的柑橘缺陷分割实验
2．4 区域分割
2．4．1 区域分割方法
2．4．2 基于区域生长法的柑橘缺陷分割实验
2．5 本章小结
3 基于GAC模型的柑橘表面缺陷图像分割
3．1 经典GAC模型
3．2 改进的GAC模型
3．3 基于改进GAC模型的柑橘表面缺陷分割实验
3．3．1 不同迭代步长对柑橘缺陷图像分割的影响
3．3．2 不同迭代次数对柑橘缺陷图像分割的影响
3．3．3 不同反差参数对柑橘缺陷图像分割的影响
3．4 基于改进GAC模型的柑橘表面缺陷图像分割最优参数
3．5 本章小结
4 基于LBF模型的柑橘表面缺陷图像分割
4．1 传统LBF模型原理
4．2 基于LBF模型算法的柑橘表面缺陷图像分割实验
4．3 改进LBF模型算法的原理
4．4 改进LBF模型参数的实验研究
4．4．1 不同迭代次数对柑橘缺陷图像分割的影响
4．4．2 不同正则化参数对柑橘缺陷图像分割的影响
4．4．3 不同权重系数对柑橘缺陷图像分割的影响
4．4．4 不同长度权值对柑橘缺陷图像分割的影响
4．4．5 不同时间步长对柑橘缺陷图像分割的影响
4．5 改进LBF模型算法的柑橘表面缺陷图像分割实验
4．6 传统LBF模型与改进LBF模型的图像分割对比实验
4．7 改进GAC模型与改进LBF模型分割结果对比
4．7．1 两种模型对于柑橘表面缺陷的处理效果对比
4．7．2 两种模型对于柑橘表面缺陷的处理时间对比
4．7．3 两种模型对于柑橘表面缺陷的适用范围
4．8 本章小结
5 柑橘表面缺陷图像分割软件实验系统
5．1 实验系统用户界面设计
5．2 实验系统GUI界面介绍
5．2．1 传统分割方法系统
5．2．2 GAC模型分割系统
5．2．3 LBF模型分割系统
5．3 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
声明
11
l
l
Ill l
111 1
Il lI
Y3458467
IIII
学校代码：10225
学
号：S18609
专业学位论文
柑橘表面缺陷的图像分割方法研究
宋恩来
指导教师姓名：
自雪冰教授
申请学位类别：
硕士
论文提交日期：
2018年4月
授予学位单位：
东北林业大学
东北林业大学
学科专业： 农业电气化与自动化
论文答辩日期： 2018年6月
授予学位日期： 2018年6月
答辩委员会主席：
论文评阅人：
童声厶栉素大擎
˝
•
‰
˚
学校代码：10225
学
号：S 1 8609
JIllllIIJIIIIrlllIIIIIMI JIIIJMIIlllrIIIIIIIJ
Y3458467
专业学位论文
柑橘表面缺陷的图像分割方法研究
宋恩来
指导教师姓名：
白雪冰教授
东北林业大学
申请学位类别：
硕 士
学科专业： 农业电气化与自动化
论文提交日期：
2018年4月
论文答辩日期： 2018年6月
授予学位单位：
东北林业大学
授予学位日期： 2018年6月
答辩委员会主席：
论文评阅人：
素：rt-栉素太擎
˝
•
‰
˚
University Code：1 0225
Register Code：S 1 8609
Dissertation for the Degree of Master
Research on image segmentation algorithm
of orange surface defects
Candidate：
Supervisor：
Songenlai
Prof．Baixuebing
Associate Supervisor：
Academic Degree Applied for：
Speciality：
Date of 0ral Examination：
Master of Engineering
Vehicle Engineering
June 2018
University：
Northeast Forestry University
˝
•
‰
˚
摘要
摘要
柑橘表面缺陷的图像分割与识别是水果在收购与销售过程中的重要环节，对于提升
水果的品质和经济效益有着重要意义。
本文以柑橘的虫伤、腐烂、炭疽、药伤、风伤、蓟马、溃疡、裂伤八种常见缺陷图
像作为研究对象，采用经典算法、GAC模型算法、LBF模型算法对实验对象进行分割
实验，具体研究内容如下：
采用三种经典算法：阈值分割、边缘检测、区域分割法对柑橘缺陷样本进行分割实
验。其中在阈值分割中选择了二维信息熵法，边缘检测算子选择了Roberts、Sobel、
Canny、Prewitt、LoG五种算子，区域分割法中采用种子法，作为柑橘表面缺陷图像分
割的实验算法，分析了各种方法的优缺点和适用情况。
对传统GAC模型算法进行理论研究并针对其不足提出改进方案。通过对比实验分
析了各参数对于实验结果的影响，并应用改进后的GAC模型算法对柑橘缺陷样本进行
图像分割，分析了改进后的GAC模型对柑橘表面八种缺陷的识别能力，验证了改进
GAC模型的可行性。
采用传统的LBF(Local Binary Fitting)模型算法和改进后的LBF(Local Binary Fitting)
模型算法进行对比实验。通过对比两种算法的运行时间、分割效果、适用范围，来检验
改进LBF(Local Binary Fitting)模型算法的优越性。
分析了改进GAC模型算法和改进LBF模型算法对柑橘表面缺陷图像的处理效果，
最终得到以下结论：改进的GAC模型分割凹陷类缺陷效果更好，但其抗噪性较差；改
进的LBF模型综合分割效果最好，运行速度快，但其对前期参数调整要求较高。最后
将上述柑橘缺陷图像分割所应用的模型算法制作成了一个软件实验系统。
关键词柑橘表面缺陷；图像分割；GAC模型；LBF模型
˝
•
‰
˚
Abstract
Abstract
Segmentation and identification of citrus surface defects is an important link in the
process of acquisition and sales of fruit，which is of great significance to improve the quality of
fruits and enhance the added value of fruits．
This research choose eight common citrus defects insects，decay,anthrax，wounds，wind
trauma，thrips，ulcers as the research object．The classic algorithm，the GAC model algorithm
and the LBF model algorithm are used to segment the experiment object．The research contents
are as follows：
Segmentation experiments have been implemented to citrus defect images by three kinds
of the traditional detection method，including threshold method，region method and edge
detection operator．The research selected Two—dimensional information entropy method of the
threshold method，Robe,s operator,Sobel operator,Canny operator,Prewitt operator,LoG
operator of the edge detection，the regional seed growth method of the Regional law as the
experimental method．Record and analyze the advantages and disadvantages of each algorithm
and its application．By analyzing the experimental results，observe the improved ability of GAC
model to recognize eight kinds of defects on citrus surface，and then verify the feasibility of
improving GAC model．
In this paper,the traditional GAC model is studied in-depth theoretical，and it would be
improved．An improved GAC model was used to test citrus defect images and the parameters
that affected the segmentation results would be recorded．
The traditional LBF(Local Binary Fitting)algorithm and the improved LBF(Local
experiments．By comparing the
Binary Fitting)algorithm were
segmentation time of the two algorithms，segmentation results，the scope of the algorithm to
verify the superiority of the improved LBF(Local Binary Fitting)algorithm．
for comparison
used
By the way of comparing and analyzing the improved GAC model algorithm and
improving the segmentation result of LBF algorithm，The conclusion is that the improved GAC
model has beRer effect on segmentation of sag defects，but its anti-noise performance is poor．
The improved LBF model has the best comprehensive segmentation effect and fast operation
speed，but it has higher requirements for early stage parameter adjustment．The model algorithm
applied to the image segmentation of the citrus defects was made into a software experiment
system in the end．
Keywords
Citrus surface defects，image segmentation，GAC model，LBF model
．II．
˝
•
‰
˚
目录
目录
摘要……………………………………………………………………………………………………………………………．．I
Abstract…………………………………………………………………………………………．……．……………………．II
I；j录……………………………………………………………………………………………．……………………………．III
1绪论……………………………………………………………………………．………………．…………………………．1
1．1课题研究背景和意义………………………………………………………………………1
1．2课题的研究现状……………………………………………………………………………1
1．3本文的主要内容……………………………………………………………………………3
2基于经典算法的柑橘表面缺陷图像分割……………………………………………………5
2．1实验设备和实验图像………………………………………………………………………5
2．1．1实验设备…………………………………………………………………………………5
2．1．2实验样本图像……………………………………………………………………………6
2．2阈值分割……………………………………………………………………………………6
2．2．1基于二维信息熵分割法的柑橘表面缺陷分割实验……………………………………7
2．3边缘检测……………………………………………………………………………………8
2．3．1边缘检测算子……………………………………………………………………………8
2．3．2基于边缘算子的柑橘缺陷分割实验…………………………………………………．．10
2．4区域分割…………………………………………………………………………………14
2．4．1区域分割方法…………………………………………………………………………．．14
2．4．2基于区域生长法的柑橘缺陷分割实验………………………………………………．．14
2．5本章小结…………………………………………………………………………………．15
3基于GAC模型的柑橘表面缺陷图像分割…………………………………………………16
3．1经典GAC模型……………………………………………………………………………16
3．2改进的GAC模型…………………………………………………………………………l 7
3．3基于改进GAC模型的柑橘表面缺陷分割实验…………………………………………19
3．3．1不同迭代步长对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．20
3．3．2不同迭代次数对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．22
3．3．3不同反差参数对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………一24
3．4基于改进GAC模型的柑橘表面缺陷图像分割最优参数………………………………27
3．5本章小结…………………………………………………………………………………．27
4基于LBF模型的柑橘表面缺陷图像分割…………………………………………………29
4．1传统LBF模型原理………………………………………………………………………29
4．2基于LBF模型算法的柑橘表面缺陷图像分割实验……………………………………30
4。3改进LBF模型算法的原理………………………………………………………………33
˝
•
‰
˚
目录
4．4改进LBF模型参数的实验研究…………………………………………………………34
4．4．1不同迭代次数对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．35
4．4．2不同正则化参数对柑橘缺陷图像分割的影响………………………………………．．36
4．4．3不同权重系数对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．36
4．4．4不同长度权值对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．38
4．4．5不同时间步长对柑橘缺陷图像分割的影响…………………………………………．．38
4．5改进LBF模型算法的柑橘表面缺陷图像分割实验……………………………………39
4．6传统LBF模型与改进LBF模型的图像分割对比实验………………………………一47
4．7改进GAC模型与改进LBF模型分割结果对比………………………………………．49
4．7．1两种模型对于柑橘表面缺陷的处理效果对比………………………………………．．50
4．7．2两种模型对于柑橘表面缺陷的处理时间对比………………………………………．．51
4．7．3两种模型对于柑橘表面缺陷的适用范围……………………………………………．．5l
4．8本章小结…………………………………………………………………………………．52
5柑橘表面缺陷图像分割软件实验系统……………………………………………………．53
5．1实验系统用户界面设计…………………………………………………………………．53
5．2实验系统GUI界面介绍…………………………………………………………………55
5-2．1传统分割方法系统……………………………………………………………………．．55
5．2．2 GAC模型分割系统……………………………………………………………………．58
5．2．3 LBF模型分割系统……………………………………………………………………一58
5．3本章小结…………………………………………………………………………………．60
结论……………………………………………………………………………………………………………………………6 l
参考文献…………………………………………………………………………………………62
攻读学位期间发表的学术论文………………………………………………………………。65
致谢……………………………………………………………………………………………………………………………66
˝
•
‰
˚
l绪论
1绪论
1．1课题研究背景和意义
中国是全球最大的水果生产国，并长期处于第一的位置。据相关统计，截止到2011
年底，中国种植水果的土地总面积超过1000万公顷，水果总产量也已经达到1．1943亿
吨，其中苹果、柑橘和梨等水果产量都在世界前列【l】，到了2016年，我国水果(含瓜
果)种植总面积达到了1536．71万公顷，水果总产景为2．73818亿吨，发展十分迅速。
而在主要的大宗果品当中，柑橘被称为世界第一大宗水果，在世界146个国家和地区都
有栽培，大部分的柑橘种植在中国、美国、巴西及一些沿海国家。根据联合国粮食及农
业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nation)统计，柑橘及其制
成品国际年贸易额为232亿美元，是位列小麦、玉米之后最大的国际贸易农产品【2】。中国
作为柑橘种植面积、产量均冠绝全球的生产大国，截止到2016年，柑橘种植面积扩增
到2255．67万公顷，占当年全球柑橘总种植面积的29．02％，柑橘产最增加到2618．80
万吨，占当年全球柑橘总产量的26．79％[31。我国虽然是一个水果栽培、生产大国，但由
水果带来的经济效益却远不如其他国家，其中一个关键原因是我国的水果商品化能力
低。水果商品化能力低是由多方面因素造成的，其中核心问题就是品质分类，将优质果
品和缺陷果品分类销售，有助于提升水果的附加价值，对于水果贸易利润的提升有着重
要意义。水果表面缺陷是指呈现在水果表面上，导致水果品质降低，影响水果食用的各
种形态的缺陷。水果表面典型的缺陷一般有八类：虫伤、腐烂、炭疽、药伤、风伤、蓟
马、溃疡和裂伤，这些缺陷会影响水果的完整性和食用价值，导致水果的商品化能力大
幅度降低．因此把果品进行等级划分是提升水果利润的有效途径。水果表层图像因既能
反映果品外部品质，又能在一定程度上体现果品内部品质，因而通常被用于机器视觉分级
[41。水果表面缺陷识别技术是运用图像处理与模式识别理论技术对水果图像表面的缺陷
进行快速、有效的定位识别，该技术对于提升我国水果商品化能力、贸易竞争力具有重
要意义。水果表面缺陷图像识别的关键步骤是水果表面缺陷的图像分割，它是后续的缺
陷定位和缺陷类型判别的基础，同时也是图像处理技术中的经典难题，因此对于水果表
面缺陷图像分割算法的研究具有现实意义。
1．2课题的研究现状
水果表面的缺陷是影响水果品质、价格最主要的因素之一，随着我国水果种植面积
和外贸出口量越来越大，水果品质的检测技术也逐渐受到重视。传统的水果品质分类多
数依靠人工分类识别，不仅工作量大、耗时长，而且分类的结果不准确，已经无法满足现代
化物流对水果生产自动加工的需求【5】。进入21世纪以来，由于计算机技术的高速发展，
计算机视觉技术也越来越完善，因其具有无损伤、检测速度快、准确度高等优点，逐渐
被应用于农产品的外部质量检测中[6】。
˝
•
‰
˚
相关推荐
2023年江西萍乡中考道德与法治真题及答案.doc
2012年重庆南川中考生物真题及答案.doc
2013年江西师范大学地理学综合及文艺理论基础考研真题.doc
2020年四川甘孜小升初语文真题及答案I卷.doc
2020年注册岩土工程师专业基础考试真题及答案.doc
2023-2024学年福建省厦门市九年级上学期数学月考试题及答案.doc
2021-2022学年辽宁省沈阳市大东区九年级上学期语文期末试题及答案.doc
2022-2023学年北京东城区初三第一学期物理期末试卷及答案.doc
2018上半年江西教师资格初中地理学科知识与教学能力真题及答案.doc
2012年河北国家公务员申论考试真题及答案-省级.doc
2020-2021学年江苏省扬州市江都区邵樊片九年级上学期数学第一次质量检测试题及答案.doc
2022下半年黑龙江教师资格证中学综合素质真题及答案.doc
