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基于支持向量機(jī)的混合多水果彩色圖像分割_陳劍雪
從圖像中識(shí)別和定位水果具有重要的實(shí)用價(jià)值， 其中識(shí)別是定位的基礎(chǔ)。由于技術(shù)和經(jīng)濟(jì)方面的諸多原因，眾多學(xué)者長(zhǎng)期將目光聚集在水果的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究。在水果的檢測(cè)中，最常見的方法就是機(jī)器視覺技術(shù)。機(jī)器視覺中最重要的步驟就是圖像的有效分割。水果圖像的分割識(shí)別工作主要可分為兩個(gè)方面： 多種水果的目標(biāo)提取和重疊水果間的分割。對(duì)于混合多水果圖像來說，水果間相互重疊現(xiàn)象較為普遍，這使得水果的分類和識(shí)別具有一定的難度。 90 年代初，Vipnik 等人在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上提出了 “支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）”這一新的通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它是專門針對(duì)有限樣本情況的，能夠在訓(xùn)練樣本數(shù)很少的情況下達(dá)到很好的分類推廣能力， 是解決分類問題的十分有效的方法。本文引入支持向量機(jī)分類技術(shù)， 并實(shí)現(xiàn)多類分類器來實(shí)現(xiàn)水果和背景的分類識(shí)別。首先以像素點(diǎn)為單位， 選取像素點(diǎn)的 RGB 值為特征，利用多分類支持向量機(jī)對(duì)樣本圖像中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行分類，分出不同水果像素點(diǎn)和背景區(qū)域像素點(diǎn)，由此來完成樣本圖像的目標(biāo)提取。
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