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中国农机化学报

中国农机化学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (5): 111-119.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2020.05.019

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基于机器视觉的野生食用菌特征提取识别研究

林楠;王娜;李卓识;陈晓旭;张波;田霞;   

  1. 吉林农业大学信息技术学院;吉林农业大学食药用菌教育部工程研究中心;
  • 出版日期:2020-05-15 发布日期:2020-05-15
  • 基金资助:
    吉林省自然科学基金(20180101041JC);; 吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20180659KJ、JJKH20170297KJ);; 吉林省高等教育学会高教科研重点项目(JGJX2019B16)

  • Online:2020-05-15 Published:2020-05-15

摘要: 为快速有效的识别野生食用菌,保证其食用的安全性。利用图像处理方法和机器视觉技术,提出改进的颜色空间融合形态特征提取方法。首先采用Retinex算法增强图像,通过中值滤波进行去噪完成图像预处理,其次提出两种改进的颜色空间量化方案,在HSV颜色空间特征提取的基础上与3个形态特征参数融合,最后采用综合评价指标方法对识别结果进行量化评价,进行特征提取识别试验。结果表明,颜色与形态特征的融合方法具有较好的识别能力,有效缩短特征提取的时间。图像特征提取的平均时间达到29.30 ms,速率提高3.51 ms,综合评价指标识别率达到90.78%,可以较好的识别野生食用菌,为食用菌种类的识别发展提供新方法和新途径。

关键词: 野生食用菌;机器视觉;图像处理;HSV颜色空间;特征提取

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