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基于支持向量机的混合多水果彩色图像分割_陈剑雪

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:184KB | 2017-03-08

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基于支持向量机的混合多水果彩色图像分割_陈剑雪

　　从图像中识别和定位水果具有重要的实用价值， 其中识别是定位的基础。由于技术和经济方面的诸多原因，众多学者长期将目光聚集在水果的自动识别技术研究。在水果的检测中，最常见的方法就是机器视觉技术。机器视觉中最重要的步骤就是图像的有效分割。水果图像的分割识别工作主要可分为两个方面： 多种水果的目标提取和重叠水果间的分割。对于混合多水果图像来说，水果间相互重叠现象较为普遍，这使得水果的分类和识别具有一定的难度。 90 年代初，Vipnik 等人在统计学习理论的基础上提出了 “支持向量机（support vector machine，SVM）”这一新的通用机器学习方法。它是专门针对有限样本情况的，能够在训练样本数很少的情况下达到很好的分类推广能力， 是解决分类问题的十分有效的方法。本文引入支持向量机分类技术， 并实现多类分类器来实现水果和背景的分类识别。首先以像素点为单位， 选取像素点的 RGB 值为特征，利用多分类支持向量机对样本图像中的所有像素点进行分类，分出不同水果像素点和背景区域像素点，由此来完成样本图像的目标提取。

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