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《黑龙江八一农垦大学》 2017年
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玉米大豆水稻图像识别方法研究

李妍  
【摘要】:在这个信息化的新时代,随着数字图像处理技术的迅速发展,计算机机器视觉技术被应用于很多领域,并且未来的发展潜力巨大。特别是在搜索引擎方面,传统的关键字检索已不能适应于人们日益增长的需求,而图像能够直观的反映大量的信息,因此图像搜索引擎变得更加重要。图像识别是图像搜索引擎的重要技术,尤其在农业领域,利用计算机机器视觉和图像处理技术对叶片进行识别分类已逐步得到应用。本研究以东北地区主要作物玉米、大豆和水稻为实验研究对象,以黑龙江八一农垦大学试验田为数据采集区,运用机器视觉与图像处理技术对采集的玉米、大豆及水稻图像进行分析并加以理解,实现识别分类目标。本研究做了以下几方面工作:(1)首先了解玉米、大豆和水稻生长相关知识,选定图像采集时期和硬件设备,对玉米、大豆和水稻进行图像采集;利用非线性变换和中值滤波方法对农作物图像预处理,从而削弱图像中存在的噪声;再根据图像的特征,选用K-均值聚类方法分割图像,获得目标图像。(2)提取的特征向量识别分类。先对分割后的图像提取特征参数,采用HSV颜色模型获取图像的4种颜色特征,使用Hu矩获取图像的7种形状特征,采用灰度共生矩阵获取图像9种纹理特征,利用LLE流形算法对图像数据降维,提取3维特征,由这四类共23种特征构成特征向量,最后使用BP神经网络、Elman神经网络和FCM聚类算法将该特征向量识别分类。(3)对二维图像直接进行识别。采用卷积神经网络,以原始图像作为输入直接进行识别。对批训练样本数、迭代次数和训练集进行优化,在批训练样本数设置为10、迭代次数设置为200时,正识率高达100%。实验结果表明,对提取的特征进行识别的三种算法中,BP神经网络的识别率和训练性能较好;对原始图像直接进行识别的卷积神经网络不仅识别率高,而且图像可以直接作为网络的输入,不用再对图像预处理和提取特征。
【关键词】:图像识别 特征提取 卷积神经网络
【学位授予单位】:黑龙江八一农垦大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S513;S565.1;TP391.41
【目录】:
  • 摘要11-12
  • Abstract12-14
  • 1 绪论14-20
  • 1.1 研究目的及意义14-15
  • 1.2 国内外研究现状15-17
  • 1.3 研究的主要内容及方法17-18
  • 1.3.1 研究对象17
  • 1.3.2 研究内容17-18
  • 1.3.3 技术路线18
  • 1.4 研究方法18-20
  • 2 图像识别相关技术20-24
  • 2.1 图像预处理相关技术20
  • 2.2 图像特征提取20-21
  • 2.3 模式识别技术研究21-23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 3 图像的获取及预处理24-34
  • 3.1 研究对象的形态特征24-25
  • 3.2 图像获取25-26
  • 3.3 图像预处理26-29
  • 3.3.1 非线性变换26-27
  • 3.3.2 中值滤波27-29
  • 3.4 Lab空间下的K-means聚类分割29-32
  • 3.4.1 Lab空间30
  • 3.4.2 K-means聚类分割30-32
  • 3.5 本章小结32-34
  • 4 图像的特征提取34-47
  • 4.1 可视图像特征34-41
  • 4.1.1 颜色特征34-37
  • 4.1.2 形状特征37-39
  • 4.1.3 纹理特征39-41
  • 4.2 内在低维流形特征41-45
  • 4.3 本章小结45-47
  • 5 基于特征的识别方法47-63
  • 5.1 FCM聚类算法47-50
  • 5.2 BP神经网络50-55
  • 5.2.1 网络模型51-52
  • 5.2.2 初始值的选取52-53
  • 5.2.3 隐含层节点数的选择53
  • 5.2.4 激活函数的选取53-54
  • 5.2.5 BP神经网络识别实验54-55
  • 5.3 Elman神经网络55-59
  • 5.3.1 网络结构55-56
  • 5.3.2 网络的学习方法56-58
  • 5.3.3 Elman神经网络的识别实验58-59
  • 5.4 实验结果分析59-60
  • 5.5 本章小结60-63
  • 6 基于原始图像的识别方法63-73
  • 6.1 卷积神经网络63-64
  • 6.2 网络结构64-67
  • 6.3 优化网络参数67-70
  • 6.3.1 卷积层特征图个数68
  • 6.3.2 批训练样本数68-69
  • 6.3.3 迭代次数69-70
  • 6.4 实验结果分析70-71
  • 6.5 本章小结71-73
  • 7 结论与展望73-75
  • 7.1 结论73
  • 7.2 创新点73
  • 7.3 展望73-75
  • 参考文献75-81
  • 致谢81-83
  • 个人简历83

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