Methodology on automatically counting apples by image processing method

Abstract

With the rapid development of computer technology, modern agriculture gradually moving toward digital, precise and intelligent. Currently, artificial fruits recognition capabilities at home and abroad to identify the actual production cannot meet demand. Thus, people began to explore the principles and methods of using the computer automatically recognizes fruit, fruit recognition has also become a hot research. With traditional computer image recognition technology is the subject of various studies in recent years to a high heat of MATHLAB as a research platform for in globular fruit, put forward a grayscale image features as the starting point, using wavelet de-noising and median filtering combined approach of image preprocessing, in order to make the image Sobel operator edge detection, image-based morphological feature extraction and analysis, and ultimately with the watershed image segmentation methods to achieve target detection and counting. The subject MATHLAB platform leverages the advantages of image processing, optimized and the debugger, you can quickly and accurately analyze the results.

Дүрс боловсруулах аргаар алим автоматаар тоолох аргачлал

Хураангуй:  Компьютерийн технологийн хурдацтай хөгжлийг дагалдан, орчин үеийн хөдөө аж ахуй өдрөөс өдөрт хөгжиж байна. Өнөө үед хөдөө аж ахуйн салбарт ажиллах хүчин дутмагаас шалтгаалан хүний хүчээр жимс таних тодорхойлоход хүндрэл учирч байгаагаас гадна үйлдвэрлэлийн бодит шаардлагыг хангаж чадахгүй байна. Тиймээс компьютер ашиглан жимсээ автоматаар таниулах аргачлалыг судлаж, оновчтой тогтоох нь судлаач болон үйлдвэрлэгчдийн анхаарал татсан чухал сэдэв болж байна. Энэхүү судалгаанд эрдэм шинжилгээний платформ болох MATHLAB-г ашиглаж байгаа нь уламжлалт компьютерийн дүр төрхийг таних технологийн судалгаанаас давуу талтай. Бөөрөнхий хэлбэртэй жимс жимсгэнэ дээр wavelet denoising болон median filtering-ийг хэрэглэн эхлэлийн цэг болгон ашиглахыг санал болгодог. Энэ хосолсон аргыг дүрслэн боловсруулахад Sobel операторыг ашиглах ба энэ нь дүрсийн ирмэг илрүүлэхэд ашиглагддаг. Watershed зургийн сегментийн арга нь морфологийн дүр төрхөнд суурилан олборлолт, анализ хийх замаар зорилтот түвшинг тодорхойлох, тоолоход ашиглана. Энэхүү судалгаанд дүрсийг өндөр нарийвчлалтай оновчтой боловсруулахдаа MATHLAB платформын давуу талыг бүрэн ашигласан болно.

Түлхүүр үг: Дүрс боловсруулах, морфологийн үйл ажиллагаа, усны хагалбарын алгоритм, зураг сегментчилэх