基于数字图像处理和人工神经网络的罗汉果特性及种属识别研究

摘要

罗汉果是我国特有的传统药用植物,集中分布在广西省桂林市。受经济效益的影响,目前罗汉果面临着品种混杂,种质退化的问题。本文利用数字图像处理技术提取罗汉果种属特征,寻找罗汉果外观特征与内部品质的相关性,最后利用人工神经网络实现了罗汉果种属的自动识别。
　　本文完成的主要工作如下:
　　1、设计了用于采集罗汉果数字图像的计算机视觉硬件系统,能提供稳定的照明环境,尽可能减少噪声。该硬件系统也适用于其他农作物。
　　2、在Microsoft Visual C++编程环境下实现对罗汉果图像的预处理,包括:图像变换、图像增强、图像分割等。在此基础上提取了罗汉果的6个颜色特征:红色分量、绿色分量、蓝色分量、色调、饱和度、亮度和8个形状特征:周长、面积、长轴、短轴、当量直径、形状参数、伸长度、紧凑度。
　　3、对5个种属的200张罗汉果图像进行预处理。然后,对每张图片分别提取罗汉果的14个特征参数,通过对比分析不同种属罗汉果的同一个特征参数值的分布情况,证实了通过罗汉果外部特征实现种属识别的可行性。
　　4、学习了两种前向型人工神经网络——BP网络和RBF网络的基本原理,并在Matlab6.0编程环境下实现了两种神经网络的建立。利用PCA算法优化网络输入向量,达到减轻网络负担的目的。通过反复实验确定了适合本研究的最优网络参数。实验结果表明,网络识别效果较好,平均识别率分别为:BP:80.91％;RBF:92.68%;经过PCA算法优化后的识别率为:PCA_BP:78.15%;PCA_RBF:86.65%。
　　5、研究不同生长周期罗汉果果皮颜色特征的变化规律,得出了罗汉果果皮颜色红色分量随周期的变化规律与果实中甜甙ⅴ随周期的变化规律正好相反,罗汉果果皮颜色色调分量随周期的变化规律与果实中总黄酮量随周期的变化规律非常类似的结论。证实了罗汉果果皮颜色特征与果实甜甙ⅴ含量以及总黄酮量的相关性。

目录

摘要

Abstract

第1章 引言

第1节 课题研究目的及意义

第2节 国内外研究现状及水平

第3节 本文研究内容及方法

第2章 罗汉果特征提取系统设计及图像预处理算法研究

第1节 罗汉果特征提取系统设计

一、罗汉果特征提取硬件系统

二、罗汉果特征提取软件系统

第2节 数字图像采集

第3节 图像文件格式

第4节 图像颜色

一、颜色模型

二、图像灰度化

三、图像二值化

第5节 图像增强

一、邻域平均法

二、中值滤波法

第6节 图像分割

一、直方图

二、阈值分割

第7节 边缘提取

第8节 本章小节

第3章 罗汉果特征提取及分析

第1节 颜色特征提取及分析

第2节 形状特征提取及分析

一、基本特征

二、不变矩特征

第3节 本章小节

第4章 基于人工神经网络的罗汉果种属识别研究

第1节 BP 网络

一、标准BP 算法

二、标准BP 算法的局限性及改进

第2节 基于Matlab 的BP 网络设计

一、网络结构设计

二、用Matlab 创建BP 网络步骤

第3节 径向基(RBF)网络

一、RBF 神经元模型

二、RBF 函数的学习过程

三、用Matlab 创建RBF 网络步骤

第4节 主成分分析算法（PCA）

一、主成分分析算法的思想

二、主成分分析算法的步骤

三、主成分分析算法在Matlab 中的实现

第5节 实验结果分析

一、实验样本数据

二、主成分分析

三、神经网络识别结果

第6节 本章小结

第5章 基于图像处理的罗汉果颜色与甜甙ⅴ及黄酮含量相关性研究

第1节 罗汉果采样及颜色特征提取方法

第2节 实验结果

第3节 分析与讨论

第4节 本章小结

第6章 总结与展望

第1节 总结

第2节 展望

参考文献

攻读硕士学位期间公开发表的论文及参与的项目

致谢