8、淡水鱼物种识别与无参考图像模糊度量方法研究

淡水鱼物种识别与无参考图像模糊度量方法研究

1 淡水鱼物种识别方法

1.1 研究背景

中国是世界上淡水鱼养殖和生产的大国，年产量占世界总产量的 70%以上。常见的淡水鱼有青鱼、草鱼、鲢鱼、鳙鱼、鲫鱼、鲤鱼和鳊鱼等。然而，中国淡水鱼加工业相对滞后，市场仍以鲜销为主。在淡水鱼集中上市季节，销售困难，打击了生产者的积极性。因此，对淡水鱼进行深加工十分必要，而准确的物种识别是淡水鱼深加工的前提。

目前，中国淡水鱼物种识别主要依靠人工，存在工作环境差、劳动强度高和效率低等缺点。此前已有一些基于机器视觉的识别方法，但存在一定局限性。例如，基于颜色分量和长短轴比（RLS）的方法，颜色分量受图像采集硬件影响，且 RLS 仅考虑鱼体整体特征，对于体型轮廓差异小的鱼类，如鲫鱼和鲤鱼，识别效果不理想；基于分段鱼体 RLS 的方法，虽克服了整体 RLS 的不足，但仍仅考虑鱼体轮廓特征，未充分利用鱼体表面纹理特征。

1.2 实验材料与图像采集

为验证新方法，选取鲫鱼和鲤鱼作为实验对象。从农贸市场随机购买 100 条鱼，其中鲫鱼和鲤鱼各 50 条，体重在 300 - 1000g 之间。随机选取 70 条鱼作为训练集，每种鱼 35 条；剩余 30 条作为测试集。

图像采集系统由硬件和软件组成。硬件包括灯光、相机、图像采集卡和计算机；软件包括图像采集程序和图像处理程序。图像采集程序负责图像的采集和存储，图像处理程序负责鱼体轮廓提取、鱼体分割、Gabor 变换和特征提取。

1.3 特征提取

1.3.1 鱼体轮廓特征

• 整体鱼体 RLS 提取