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基于压缩传感的水果分级系统的研究

杨小青  
【摘要】:对水果进行快速、准确地分级处理,既可以增加果农和商家的收入,还可提高消费者的满意度,增强水果产业的竞争力。压缩传感理论能以低于奈奎斯特采样频率的频率进行采样,依靠少量的测量值即可重构原始信号或者进行特征提取。本文将压缩传感理论应用于对水果的分级处理,研究其在农产品品质检测与分级领域中的应用。 压缩传感算法包含稀疏分解和压缩编码两个步骤。对图像的正交稀疏分解方法中的离散小波变换算法和离散余弦变换算法进行了分析对比,采用基于超完备字典的图像稀疏分解算法对水果图像进行了稀疏分解,仿真结果表明,超完备字典的图像稀疏分解算法能使原始图像得到最佳的稀疏表示。通过对稀疏分解后的图像进行编码测量,从而得到表征原始图像特征的测量值。 利用压缩传感算法对苹果图像进行了处理,根据测量值的分布特征,实现了对苹果大小的准确分级。 利用压缩传感算法对RGB颜色模型中的R分量进行处理,根据测量值的分布规律,实现了对苹果颜色的分级。 通过将R分量和HIS颜色模型中的I分量结合,采用压缩传感算法对结合后的图像进行处理,根据测量值的分布规律,实现了对苹果缺陷的分级。 实验结果表明,基于压缩传感的分级算法可以实现对水果大小、颜色和缺陷的快速、准确分级,分级结果令人满意,具有一定的应用前景。


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