基于多特征的淡水鱼种类识别研究

发布时间：2017-08-12 05:33

  本文关键词：基于多特征的淡水鱼种类识别研究

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【摘要】：为促进淡水鱼产业的发展、提高淡水鱼机器视觉的识别效率,以4种常见的淡水鱼(鲫鱼、桂鱼、鳊鱼和白鱼)为研究对象,提出一种基于形态、纹理和颜色等多特征融合的淡水鱼种类识别方法。将淡水鱼图像转换至HIS空间后,对S分量图像利用ostu分割方法获取鱼体二值图像,计算鱼体的多个形态特征(面积/周长、复杂度、偏心率、长宽比和7个Hu不变矩)。针对4种鱼尾巴形态差异较大的特点,引入尾巴形态特征进行种类识别,按列扫描鱼体二值图像获取鱼体宽度函数,先对宽度函数进行傅里叶变换,找到鱼体最小宽度位置后分割出鱼尾,计算鱼尾形态特征(占空比、似圆度)。根据各种淡水鱼的鱼肚、鱼背皮肤纹理和颜色存在较大差异的客观性,提出基于鱼背和鱼肚2块皮肤的特征抽取方法,抽取22个特征;加上鱼体和鱼尾的13个形态特征,总计35个特征,选择使用粒子群算法优选出22个特征后利用改进的遗传神经网络法对淡水鱼进行种类识别。识别样本集R中共240条鱼2组图像,第1组开启辅助光源,第2组采用自然光照。设置一条鱼纹理块识别正确率的阈值T为80%时,第1组60条鳊鱼和60条桂鱼全部识别成功,识别正确率为100%,60条鲫鱼和60条白鱼各识别出59条,识别正确率为98.3%。第2组图像在2种天气情况下拍摄,晴天拍摄140条鱼(每种35条),鳊鱼、桂鱼和白鱼的识别正确率为100%,而鲫鱼识别出34条,识别正确率为97.1%;阴天拍摄100条鱼(每种25条),纹理子块的识别正确率均大于T的条数为23条,识别正确率23%,说明阴雨天无辅助光源时由于光线过于昏暗,特征值不明显,导致整体识别正确率很低。这一研究提出的多特征融合的淡水鱼种类识别方法适用于有辅助光源或晴天光线好的环境,但光线暗的阴雨天不适用,这为后期研制淡水鱼在线识别装置提供了理论依据。
【作者单位】： 南京农业大学信息科学技术学院;
【关键词】： 淡水鱼 机器视觉 特征选择 种类识别
【基金】：中央高校基本科研业务费项目(KYZ201670;KYZ201551) 江苏省科技支撑计划项目(BE2011339)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 中国是淡水鱼生产大国,但加工比例很小,深加工几乎没有,极大地限制中国淡水鱼的养殖规模。在淡水鱼养殖中,多采用混养模式,故在深加工前必须进行淡水鱼种类识别[1]。传统的人工分类方法存在劳动量大、效率低、准确率低、损伤鱼体等缺点。而基于机器视觉技术可实现淡水鱼种类的

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1 付俊辉;杨献峰;;基于人脸图像的性别识别建模与仿真研究[J];计算机仿真;2012年05期

2 ;[J];;年期

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本文编号：660002