。本课题以各种常见的水果识别为例,通过MATLAB编程,介绍了数字图像识别的一种基本方法,包括对图像的预处理以及特征提取,并根据不同水果的特征进行识别和分类,实现智能识别与处理的目的。Р第二章数字图像处理基础Р2.1图像采集Р 在进行图像处理之前,需要对图像进行采集,而图像经过采光设备采集后,得到的是连续的模拟信号,但计算机仅仅能够处理离散化的信息,因此,为了使图像能够在计算机里进行存储和处理,必须先将其进行数字化处理。Р由于大多数传感器的输出是连续电压波形,所以为了产生一副数字图像,需要把连续的感知数据转化为数字形式,就要进行相应的处理,其处理分为两个步骤进行,即采样和量化。采样就是将连续的图像空间的电压转换成离散采样集合的操作;量化就是图像函数值的数字化处理。Р2.1.1图像的采样Р对于图像的采样可以采取不同的措施,这些采样措施包括垂直方向的采样,水平方向的采样,二维采样等。在实际应用时,要根据不同的需要选择适当的方式进行采样。例如,在Vid-icon真空管摄像机中,采用行扫描方式形成一行行的视频信号结构,如图2-1和2-2所示。在模拟信号送到采集卡后,要对其做垂直方向的采样,如图2-3所示,这就形成了矩形像元,称为Pixel点阵。РCCD摄像机由半导体光敏阵列组成,D摄像机采样时,靶面直接对图像做点阵采样,将连续变化的二维图像投影到半导体光敏阵列,形成二维像元Pixel,如图2-3所示。Р采样一般按等间距进行,称为均匀采样,如图2-4所示。均匀采样是从空间上连续变化的图像中,按一定的数据和间隔采集数据,将图像在空间上分割成规则排列的一系列离散数据点的过程。有时根据需要也可以采用非均匀采样,在变化比较剧烈,细节丰富的区域用较大的采样密度,在变化缓慢,细节较少的平缓区或背景区用较稀的采样密度,这种采样被称为自适应采样方法,如图2-5Р图2-1Р图2-2Р图2-3Р图2-4
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