9、苹果分级与区域污染预测技术解析

苹果分级与区域污染预测技术解析

苹果分级技术

在苹果分级领域，综合运用多种技术手段来评估苹果的质量，主要涉及轮廓提取、形状特征提取、颜色特征提取、缺陷特征提取以及基于遗传算法的支持向量机（GA - SVM）分类模型。

轮廓提取

采用Canny算子结合形态学处理来获取苹果区域的外部轮廓，具体步骤如下：
1. 高斯滤波平滑图像 ：边缘检测基于图像强度的导数计算，导数对噪声敏感，噪声和边缘都集中在高频信号。因此，使用高斯函数的一阶导数对图像进行平滑和去噪，公式为：
- (g(x,y)=\frac{1}{2\pi r^{2}}\exp(-\frac{x^{2}+y^{2}}{2r^{2}})\ast f(x,y))
其中，(r)是高斯函数的方差，用于控制平滑度；(f(x,y))是灰度图像；((x,y))是像素位置；(g(x,y))是平滑后的灰度图像。
2. 计算像素梯度的大小和方向 ：图像的边缘是灰度变化大的像素集合，有大小和方向两个属性。使用2 * 2的一阶有限差分近似(x)和(y)的偏导数：
- (G_{x}(x,y)\approx g_{x}’(x,y)=\frac{1}{2}[g(x,y + 1)-g(x,y)+g(x + 1,y + 1)-g(x + 1,y)])
- (G_{y}(x,y)\approx g_{y}’(x,y)=\frac{1}{2}[g(x + 1,y)-g(x,y)+g(x + 1,y + 1)-g(x,y + 1)])
再根据(x)和(y)的梯度计算像素梯度的大小和方向：
- (G(x,y)=\s