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文档简介

葡萄分级最初的想法分级标准：着色率：一级94%；二级92%；三 级90%穗重：都要达到500-850克（粒数40-80粒）穗形：自然松散，果粒无挤压变形，穗长20-22厘米果粒直径：一级26mm；二级24mm；三级22mm方法：1、首先采用33中值滤波去除噪声。分析葡萄图像、3个通道的直方图（观察直方图的规律，选取固定阈值进行分割）；2、基于或两种色彩空间提取特征参数,建立分级模型（通过实验找出能较好区分果面深红色和非深红色区域的颜色特征参数，从而计算葡萄果面着色率进行颜色分级）；3、可以采用投影面积、周长、最大横径、体积等作为果穗大小分级参数；4、目前水果形状检测的方法主要分两种,一是用简单的几何量如圆度、横纵径之比、曲率等作为形状分类的特征参数,二是采用傅里叶描述子重建水果形状。想法： 使用粒度测定的方法处理图片。 粒度测定所处理的主要领域是判断图像中颗粒的尺寸分布问题。使用逐渐增大尺寸的结构元素对原图进行开操作。当每一次使用不同尺寸的结构元素处理后，初始图像和经过开操作处理的图像之间的差异可以计算出来。因此，通过计算输入和输出图像之间的差异可以对相近尺寸颗粒的相对数量进行测算。1、将尺寸结构元素分别设为26mm、24mm和22mm分别对原图进行开操作；2、计算处理后图像和初始图像之间的差异；3、得出每张图片中，葡萄直径为26mm、24mm和22mm的相对数量，从而判定葡萄等级。存在问题1、 经过试验发现，粒度测定更适合于分散的颗粒，而对于葡萄来说，重叠是不可避免的；2、 用粒度测定只能提取表面完全完整的葡萄粒，若拿此数据进行判断，势必会有大的误差，造成分级不准确。所以此方案不可行o()o()主要做法a=imread(C:matlabgrape.jpg);g=rgb2gray(a); /原始图片灰度化f=edge(g,roberts);/用Roberts函数进行边缘提取由于提取出来的图片并不清晰，所以又在此基础上做了膨胀Se90=strel(line,3,90);Se0=strel(line,3,0);/通过strel()函数利用线性的结果函数对边缘进行膨胀操作，填补边缘缝隙。pengzhang1=imdilate(f,Se90,Se0);Fill1=imfill(pengzhang1,holes);/填充封闭的空洞原本的想法是取出中间一粒完整的，结果发现依旧不行.后期想法能否只取这一块图像，通过imclearborder函数来清除与边界连通的物体，得到分割之后的结果。Bo
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