论文总字数：17937字

摘 要

果蔬图像识别的预处理技术是整个果蔬识别系统里非常关键的一块，其目的是为了建立一个可靠的果蔬图像的数据库。但是现阶段全球范围内还没有一个果蔬图像库的标准，所以我们需要建立一个可以参考的果蔬识别图像库。而通过摄像头直接拍摄得到的果蔬图像或多或少都会存在一定的光照影响，同时也可能存在角度、尺度方面的不一致，所以我们需要对其进行预处理。而且一个良好的预处理方案为果蔬图像库的建立以及整个系统的识别率奠定了可靠的基础。

为了实现果蔬图像的预处理，本文从计算机视觉技术分析了果蔬识别预处理方法。本文深入研究了果蔬识别的预处理技术，概括了果蔬识别预处理的国内外发展现状，介绍了果蔬识别预处理的三个步骤，重点分析了中值滤波以及阈值分割法中的Otsu算法。

本文的主要工作就是果蔬图像库的建立。通过摄像头拍摄果蔬图像，进而研究果蔬图像预处理的方法，从而分割出有效的区间，完成归一化,建立果蔬图像库，便于后续提取。

关键词：果蔬识别；预处理技术；中值滤波；阈值分割法；归一化

The Research Of Pretreatment For Fruits and Vegetables Image Recognition

Abstract

The pretreatment for fruits and vegetables image recognition is a very important part in the whole fruits and vegetables recognition system. Its purpose is to establish a reliable identification of fruits and vegetables Image Library. But nowadays there is no uniform fruits and vegetables Image Library at home and abroad. So we need to create a useful Image Library to identify fruits and vegetables. However there are some influence about light on images of fruits and vegetables which directly from the camera to capture. At the same time there is not uniform in angle and dimensions of images. So we need to do pretreatment for images. And a good conditioning regimen will laid a reliable foundation for the recognition of the whole system of fruits and vegetables Image Library.

In order to realize the pretreatment for fruits and vegetables image recognition. This paper analyzes the pretreatment for fruits and vegetables image recognition from the computer vision technology. In this paper, I research the pretreatment for fruits and vegetables image recognition in depth study. Summarizes the present situation of the development of the pretreatment for fruits and vegetables image recognition at home and abroad. Introduce the three steps to the pretreatment for fruits and vegetables image recognition.. Focuses on the median filtering and the Otsu algorithm in the thresholding method.

The main work of this paper is to establish a database of images of fruits and vegetables. Collecting images of fruits and vegetables through the camera. Then research the methods of the pretreatment for fruits and vegetables image recognition. Thereby dividing the effective areas, complete normalization， establish the fruit and vegetable Image Library and facilitate the subsequent extraction.

Keywords: Fruit and vegetable recognition; The pretreatment technology; Median filter; Thresholding method; Normalization

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究的意义 1

1.3 国内外发展现状 2

1.3.1 国内发展现状 2

1.3.2 国外发展现状 2

1.4 主要工作及内容结构安排 3

第二章 果蔬图像的去噪 4

2.1 果蔬图像去噪的原因 4

2.2 果蔬图像去噪的常用方法 4

2.3 果蔬图像去噪处理的基本要求 4

2.4 本次试验所采用的果蔬图像去噪处理的方法 4

2.5 中值滤波的去噪过程 5

第三章 果蔬图像的分割 6

3.1 图像分割的意义与作用 6

3.1．1 图像分割的意义 6

3.1．2 图像分割的作用 6

3.2 图像分割必须满足的条件及方法 6

3.2 .1图像正确分割必须满足的四个条件 6

3.2 .2图像正确分割的方法 6

第四章 果蔬图像的归一化 8

4.1 果蔬图像归一化的原因 8

4.2 果蔬图像归一化的步骤 8

4.3 果蔬图像库的建立 8

第五章 实验结果分析 9

5.1 实验设备与步骤 9

5.1.1实验设备与步骤 9

5.1.2实验步骤 9

5.2 果蔬图像预处理中的去噪结果 9

5.3 果蔬图像预处理中的分割结果 10

5.4 果蔬图像预处理中的归一化结果 10

第六章 全文总结 13

第七章 展望 14

致 谢 15

参考文献 16

第一章 绪 论

1.1 研究背景

我国是一个蔬菜和水果的总产量均位于世界第一位的农业大国。由农业部提供的数据可知，在1998年，我国水果产量达到五千五百多万吨，在世界总产量中占据十二点七个百分点，六年后，总产量上升为7.823千万吨，相比1998年在的世界总产量百分比中上浮3.03%；而2006年总产量翻倍增长达到16.7千万吨，在世界水果总产量占据百分之二十以上的比例。与此同时，我国蔬菜种植区域的面积也在快速扩张，到2006年已经扩大至2.7亿亩，后续三年我国蔬菜栽种面积在世界范围内占据四十三个百分点，而产量更是达到了世界产量的一半左右^[1-4]。然而，我国水果和蔬菜出口比例却非常低。在1988年，我国水果出口比例仅为世界的1.19%；1999年较1998年仅上浮0.09%；而在2000年我国水果出口比例仅占世界水果出口比例的百分一左右；虽然一年后年我国水果出口达97.5万吨，但却仅是世界水果出口总产量的百分之一左右；而在2002年我国水果出口123万吨，占比达到的1.71%；2003年我国水果出口量继续增加达到161.6万吨，占世界水果出口总产量的2.1%。与此同时，我国蔬菜的出口很不理想，截止2001年我国蔬菜出口占世界蔬菜出口比例不足1%，这和发达国家相比着实还有着不小的差距。

由于我国水果和蔬菜采摘后的商品化处理这一部分比较落后，因此我国水果和蔬菜的出口比例才一直都保持微量增幅。在2007年12月22日，我国农业部长孙政才在全国农业会议上直接指出，采摘后的商品化处理程度低的问题就是影响我国果业发展的主要问题，每年由于水果腐烂变质不能食用的数量多达四分之一。而在发达国家几乎所有的果蔬采摘后都要经过洗涤、打蜡、整理、打包，接着再运输到市场的商品化处理，相比较而言，我国仅有1%果蔬采摘后经过商品化处理^[5]。因此，我国在果蔬商品化处理这一块与发达国家相比还是有很大的悬殊。如何进一步加速发展我国果蔬商品化处理的能力，是对于一个果蔬农业大国的我们首先要解决的问题，这对我国农业发展有着深远的影响。

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