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基于遗传算法的树上柑桔形状特征提取

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蔡健荣 范军 李玉良 赵杰文

江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江212013

江苏大学学报:自然科学版
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国际标准刊号:ISSN 1671-7775
国内统一刊号:CN 32-1450

摘  要:

采用遗传算法得到描述柑桔形状的最佳拟合椭圆参数.任意椭圆都可以用5个变量描述,经过二进制编码形成初始的基因码,在给定的图形匹配率公式的作用下进行遗传运算可以得到全局最优解.对变量添加了一些约束条件,提高遗传算法收敛速度.试验结果表明该方法可以修复因遮挡和重叠丢失的柑桔形状.相比于传统的圆形Hough变换提取特征的方法,外接矩形面积在64×64(像素数)提取形状特征消耗时间缩短了1/2,消耗空间减少到1/20,当图像尺寸增加时,优势更明显.使用椭圆来描述的柑桔外形也更接近柑桔的真实形状.[著者文摘]

shape;ellipse fitting;genetic algorithm;feature extraction 类圆形目标的特征提取,是机器人视觉非常重要的一个环节。无论是自然场景还是人工场景均有大量圆形目标存在,有关这方面的研究和报道较多.从其特征提取方法可分成几类:基于Hough_l 变换法,基于几何属性法和基于最-‘b~-乘法等.基于几何属性法是利用参数曲线的特性,实现曲线的快速检测,该方法无法恢复被遮挡圆形的形状.自然环境下的类圆形目标提取大多采用Hough变换,如柑桔、卷心菜、苹果、桃子、杏子、李子、石榴、枣、樱桃等自动定位研究_3 J.Hough变换的优点是对噪声不敏感,便于并行计算,检测直线和二次曲线时效果较好.但当参数空间超过2维时,变换时间和空间消耗急剧增加,使得这种变换仅仅在理论上可行,实际应用很难实现,无法满足在线需要.遗传算法是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,该方法寻优效率高、易于跳出局部次优解,......
Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition

栏目信息:

农业与机械工程

分 类 号:

TP242.62

文献标识码:

A

文章编号:

1671-7775(2007)06-0469-04

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参考文献(10篇) 耦合文献(147篇)  主题相关

[参考文献]

Shape feature extraction of on-tree citrus based on genetic algorithms

CAI Jian-rong, FAN Jun, LI Yu-liang, ZHAO fie-wen (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu 212013, China)

Abstract:

Genetic algorithm is used to get approximate elliptical parameters of citrus. Every ellipse can be described by 5 parameters which are encoded as primitive code through binary coding. The formula of graphics matching rate is given for getting the global optimal solutions through genetic operation and some restrictions were added to fit citrus edge rapidly. The experiment results show that it can describe the shape of citrus and is a good solution to the overlapped problem of citrus. The computational time and space wastage are decreased to 1/2 and 1/20 respectively. Compared with circular Hough transform algorithm when area is 64 × 64 (pixels), the more increasing of image area, the more effective of this algorithm, and the shape of ellipse fitting is more close to the real shape.[著者文摘]

Key words:

citrus; shape ; ellipse fitting; genetic algorithm; feature extraction

收稿日期: 2007-03-05

基金资助:

国家863计划项目(2006AA102263);江苏省高校自然科学基金资助项目(05KJB210019)

作者简介:

蔡健荣(1966-),男,上海人,副教授,博士(jrcai@ujs.edu.cn),主要从事计算机无损检测技术和农业机器人研究. 范军(1981-),男,内蒙古扎兰屯人,硕士研究生(fj1981@126.com),主要从事农业机器人研究.

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