牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基...牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。展开更多
为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率,提出了基于完整局部二值模式(Completed Local Binary Pattern,CLBP)、改进核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和随机森林(Random Forests,RF)的牛肉大理石纹评级方法。首先...为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率,提出了基于完整局部二值模式(Completed Local Binary Pattern,CLBP)、改进核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和随机森林(Random Forests,RF)的牛肉大理石纹评级方法。首先,利用CLBP提取牛肉大理石纹图像的纹理特征;其次,采用混沌蜂群算法对KPCA的核参数进行优化,使KPCA的降维效果和特征提取达到最优,获得表征牛肉大理石纹样本图像的特征向量;最后,使用随机森林完成牛肉大理石纹样本的分级识别,获得最终评级结果。大量实验结果表明,与基于分形维和图像特征的方法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文方法所得识别率最高。展开更多
文摘牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。
文摘为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率,提出了基于完整局部二值模式(Completed Local Binary Pattern,CLBP)、改进核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和随机森林(Random Forests,RF)的牛肉大理石纹评级方法。首先,利用CLBP提取牛肉大理石纹图像的纹理特征;其次,采用混沌蜂群算法对KPCA的核参数进行优化,使KPCA的降维效果和特征提取达到最优,获得表征牛肉大理石纹样本图像的特征向量;最后,使用随机森林完成牛肉大理石纹样本的分级识别,获得最终评级结果。大量实验结果表明,与基于分形维和图像特征的方法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文方法所得识别率最高。
