多目標(biāo)圖像提取識(shí)別及動(dòng)態(tài)信息抽取算法研究.pdf

1、圖像是信息的主要載體。如何在大量且繁雜的信息中提取出足夠而且準(zhǔn)確的信息以供我們使用是實(shí)踐中常常遇到的問(wèn)題。在智能化機(jī)械的設(shè)計(jì)中,為了更多更準(zhǔn)確地提取控制信息,必須加強(qiáng)對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像信息的處理和分析。因此,機(jī)器視覺(jué)圖像處理就成為信息處理中的一個(gè)重要內(nèi)容。20世紀(jì)80年代以來(lái),機(jī)器視覺(jué)得到了蓬勃發(fā)展,而圖像中目標(biāo)的提取與識(shí)別作為機(jī)器視覺(jué)圖像處理重要研究方法和方向,有著巨大的發(fā)展和應(yīng)用潛力。
　　 本文首先介紹了圖像處理的概念、方法以

2、及圖像的數(shù)字化等基本知識(shí),以機(jī)器視覺(jué)圖像作為處理對(duì)象,提出了針對(duì)于不同特征目標(biāo)提取與識(shí)別的系統(tǒng)方法,并以農(nóng)作物圖像作為應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比。系統(tǒng)包括對(duì)圖像的預(yù)處理、不同目標(biāo)的分類分析、單目標(biāo)與多目標(biāo)圖像的兩種提取方法和目標(biāo)識(shí)別測(cè)定等內(nèi)容。
　　 其中,對(duì)單目標(biāo)和多目標(biāo)提取均應(yīng)用了圖像的RGB與HSV模式對(duì)比,并分別取各分量灰度圖進(jìn)行比較,針對(duì)不同目標(biāo)的具體情況選取最適合的分量圖進(jìn)行閾值化處理,以提高處理結(jié)果的準(zhǔn)確性,并最終以二

3、值圖像的形式進(jìn)行圖像匹配,以期識(shí)別該目標(biāo)。而對(duì)于多目標(biāo)圖像,本文提出了連通域判別法對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行分離化并最終識(shí)別。
　　 另外,在圖像的預(yù)處理過(guò)程中,本文嘗試了平滑濾波的方法對(duì)圖像進(jìn)行消噪處理,這種處理過(guò)程對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像尤其是對(duì)采集質(zhì)量不佳的圖像是十分必要的。
　　 本系統(tǒng)選用MATLAB作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像進(jìn)行目標(biāo)提取識(shí)別算法程序開(kāi)發(fā),系統(tǒng)中各處理過(guò)程均給出了MATLAB代碼程序以及處理結(jié)果對(duì)比。
　　

4、本課題研究的主要結(jié)論有:
　　 (1)對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像中不同目標(biāo)的提取識(shí)別處理應(yīng)針對(duì)其不同特征選用相適宜的處理方法。對(duì)于部分目標(biāo)的突顯特征(如顏色等),應(yīng)采用和設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的提取識(shí)別算法。
　　 (2)在對(duì)圖像目標(biāo)的進(jìn)行識(shí)別過(guò)程中,考慮到在智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械的具體實(shí)用性,本課題提出了中心位置識(shí)別法,并設(shè)計(jì)了在一幅圖像中多個(gè)目標(biāo)(包括單目標(biāo))自動(dòng)識(shí)別功能,為智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的機(jī)械操作(如自動(dòng)授粉)提供了準(zhǔn)確參數(shù)。
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