基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发的制作方法
【技术领域】
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[0001]本发明涉及计算机视觉、数字图像处理和模式识别等领域，采用图像分类与识别的方法实现对竹条的自动分检。
【背景技术】
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[0002]随着计算机的性能不断提高和摄像终端渐趋廉价以及自动识别市场需求的增大，视频图像中的目标分类与识别技术引起越来越多的关注，在图像自动识别、人机交互、医疗等领域都具有极为广泛的应用前景。
[0003]将图像处理与模式识别的研宄成果应用到竹条的自动识别与分类，可以提升竹条依颜色和纹理进行分检的自动化能力，为企业节省大量的人力与财力，从而提高企业的生产效率。
【发明内容】
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[0004]本发明的目的是构建一种具有较高应用价值、简单易行的依颜色和纹理实现对竹条进行自动分检的系统。
[0005]本发明首先设计系统的人机交互界面，包括运行参数和识别结果的可视化等内容；通过对摄像头等硬件的控制采集竹条图像样本以建立竹条图像数据库；在对所采集到的原始图像做必要的预处理后再进行颜色和纹理分析，提取相关特征参数，作为分类与识别的有效依据；根据特征参数利用主成分分析与k_均值聚类的方法确定竹条分类与识别的准则；建立和维护竹条基于颜色与纹理的特征数据库，以便能使计算机自适应地具有分析竹条新样本的能力，进一步提高系统的自动识别能力。
[0006]具体的技术方案如下:
[0007](I)通过计算机控制的摄像头等硬件实现对竹条图像的采集得到竹条图像样本集;
[0008](2)建立和维护竹条基于颜色与纹理特征的数据库，以便能使计算机具有分析竹条新样本的能力；
[0009](3)对竹条图像样本做预处理，再进行颜色空间变换和纹理统计特征分析得到竹条特征空间；
[0010](4)对该特征空间进行主成分分析，将第一和第二主成分作为坐标轴绘制样本在特征空间的分布图；
[0011](5)利用k-均值聚类法得到样本的若干个聚类中心，实现对竹条的自动分类与识别。
[0012]例如，我们在对48个竹条样本进行分类识别时，同一种颜色(共7种)的竹条采样图像基本上分在了同一组，且所需时间极短，可以满足实时性要求。
[0013]本发明的有益效果是:
[0014]1、开发一套基于颜色与纹理的竹条自动识别系统；
[0015]2、本发明简单易行，对竹条依颜色与纹理进行分检时速度快，正确率高，一套系统的工作效率要高于6个熟练工，可以大大提高企业的生产效率，为企业节省大量开支。
[0016]本发明适用于所有依颜色和纹理进行分类与识别的实际问题，可以为相关企业提供应用参考和指导。
【附图说明】
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[0017]图1为本发明中所使用的原始竹条；
[0018]图2为本发明中所开发的系统各功能模块；
[0019]图3为本发明中所采集的48张图像样本及其分类结果；
【具体实施方式】
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[0020]下面结合附图和实例进一步说明本发明的实质内容，但本发明的内容并不限于此。
[0021]实施例1:
[0022]对7根竹条的不同部位采集了 48张样本图像，建立了一个小型样本数据库；通过对竹条图像进行颜色空间变换后的统计分析和竹条纹理统计特征分析，得到一个15维的竹条特征空间；对特征空间进行主成分分析，并将第一和第二主成分作为坐标轴，绘制48个样本在特征空间的分布图(图3的下半部分)；利用k-均值聚类分析方法，得到样本空间的7个聚类中心(图3的上半部分，其中两个聚类中心过于接近，后期结合成一个)。
[0023]有关说明:
[0024](I)在图3中，上半部分图为48个竹条样本图像的聚类分布情况，其中不同符号(比如五角星、圆圈等)表示此样本图像来自对不同竹条进行的采样；黑色叉圈符表示k_均值聚类的聚类中心；六种不同颜色的椭圆表示对这48个样本分类结果。由此可见，同一竹条的采样图像基本上落在了同一个椭圆内。下半部分图为48个样本的采样图像，文字标识x-Oy表示对第X个竹条的第y次采样。
[0025](2)如果有更多的竹条和更多的样本图像，那么我们还可以更精细地调整特征空间的统计参数以及聚类中心和分类区域，此时自动分类效果将会更好。
【主权项】
1.基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发。本发明可以提升竹条的自动化分检能力，从而为企业节省大量的人力与财力，增加效益。其特征在于: (1)利用计算机控制的摄像头等硬件实现对竹条图像的自动采集，建立竹条数据库； (2)在对采集到的竹条图像做必要的预处理之后再进行颜色和纹理分析，提取基于颜色与纹理的特征参数； (3)利用主成分分析与k-均值聚类的方法对竹条进行分类与识别。2.根据权利要求1所述的基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发，其特征在于:通过计算机控制的摄像头等硬件采集竹条图像的样本，实现竹条图像的自动采集功能。3.根据权利要求1所述的基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发，其特征在于:对竹条图像样本做降噪等预处理后，再进行颜色空间变换和纹理统计特征分析，提取基于颜色和纹理的特征以建立竹条样本的特征空间。4.根据权利要求1所述的基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发，其特征在于:在竹条样本特征空间中利用主成分分析与k-均值聚类的方法确定竹条分类与识别的准则，从而实现对每根竹条的分类，达到竹条自动分检的目的。
【专利摘要】基于颜色与纹理的竹条自动识别方法与系统开发。本发明能快速实现对竹条颜色自动进行分类与识别，其特征是：(1)通过对摄像头等硬件的控制，完成竹条图像的采集工作；(2)对采集到的图像样本做预处理，使后续分析和识别运算能够拥有更好的数据源，减少外界干扰；(3)对预处理后的图像进行颜色和纹理分析，并提取相关特征，为后续识别与分类过程提供有效依据；(4)根据特征参数对竹条进行聚类与识别；(5)建立和维护竹条颜色、纹理特征数据库，以便让系统能自适应地分析竹条新样本，进一步提高系统的自动识别能力。该发明简单易行，在光照条件不变的情况下能够实现竹条的分类与挑选，并满足实时性要求。
【IPC分类】G06K9/62
【公开号】CN104951794
【申请号】CN201510251528
【发明人】陈秀宏, 张军
【申请人】江南大学
【公开日】2015年9月30日
【申请日】2015年5月15日