数字图像处理-米粒形状识别

1 实验内容

       检索并用300字简单介绍图像信息处理的八项内容之一的应用实例（包括基本过程、 结果等）。

2 实验过程

       图像信息处理是指对图像进行获取、存储、传输、分析和显示等一系列处理的技 术。其中之一的应用实例是米粒形状识别。基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借 助计算机对特征的信息处理和分析，实现像人一样的智能识别，所以通常模式识别与 机器学习存在着一定的联系。机器识别技术的实现主要分为以下几个步骤： （1） 获取图像数据。 （2） 数据预处理。 （3） 图像特征提取。 （4） 设置分类器完成分类。 基本流程为：

3 详细步骤展示

3.1 图像锐化

       图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使 图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐是为了突出图像上地物的边 缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之 间的反差，因此也被称为边缘增强。图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊， 为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。

3.2 边缘提取

       边缘检测是图形图像处理、计算机视觉和机器视觉中的一个基本工具， 通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连 续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测。边缘是一幅图像中不同屈原 之间的边界线，通常一个边缘图像是一个二值图像。边缘检测的目的是捕捉亮度急剧 变化的区域。

3.3 分割图像

       将图像中的米粒分割出来，可以使用形态学操作、边缘检测等方法。

3.4 特征匹配

       在对图片进行颜色提取和形状特征提取后，根据图片中轮廓信息以及 颜色、形状信息对圆形米粒以及椭圆形米粒进行识别，并计算每种米粒的数量。

3.5 统计米粒数量

       统计米粒的数量，可以根据分割出来的连通区域数量来估算米粒 数量。

参考文献

[1]蔺素珍.新编数字图像处理技术及应用.北京：电子工业出版社，2022

[2]一寸光阴不可轻，《图像形状及数量识别》，https://wenku.baidu.com/aggs/2edb1984 b9d528ea81c77994.html?_wkts_=1709804604256