基于探索性数据分析的柑橘部位颜色模型分析与识别

摘要：

针对成熟柑橘各部位特点、光照与环境的不确定性及多变性,对柑橘各部位的图像数据进行了探索性数据分析并进行了识别.分析了探索性数据分析方法的特点和基于色彩分通道的柑橘识别原理,给出了柑橘图像数据的探索性数据分析流程图.对采集的柑橘图像分成顺光、正常光、逆光3种不同光照情况,并分别采集其中的柑橘果实与果梗、叶子图像数据,根据这些图像数据生成柑橘果实与果梗、叶子在6种颜色模型下的颜色分量分布箱线图,通过图形启示的数据分析与探索,给出了基于I1I2I3颜色模型的I2分量的柑橘各部位分类识别的视觉模型,分析表明I2分量值为0.3能去除树枝、叶子和草地等复杂背景,实现柑橘果实与背景的分割.以300幅野外环境下采集的、不同光照下的柑橘图像为试验对象,成熟柑橘果实总体识别率达到了98.4％,同时证实果梗与叶子由于颜色的相似性,仅靠颜色特征无法对其进行区分.

关键词：柑橘果实、识别、探索性数据分析、颜色模型、图像分类

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41;S126(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31171457;广东省产学研资助项目2012B091000167

在线出版日期：2013-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：253-259,235