基于RGB颜色空间的猪肉大理石纹分割

论文摘要

自然光或白炽灯照射下的猪肉图像会因反光作用导致亮斑噪声,且猪肉大理石纹纹理具有细小、分布较散等特点,不利于大理石纹识别。针对上述问题,通过对比多种光源条件,找到最佳拍摄环境,避免图像出现亮斑噪声。提取猪背最长肌横截面图的RGB颜色空间的R、G、B 3个颜色分量图,分别用阈值分割法、模糊C均值聚类分割算法(FCM)和基于高斯核的模糊C均值聚类分割算法(KFCM),对R、G、B分量图进行分割试验,通过图像处理技术自动识别出猪肉大理石纹,研究结果表明KFCM算法在R分量图上的分割结果最优。

论文目录

• 1 图像采集方法
•   1.1 试验材料与硬件平台
•     1.1.1 试验材料
•     1.1.2 硬件平台
•   1.2 样本图像采集
• 2 3种分割算法试验结果与分析
•   2.1 基于阈值分割算法的肉类大理石纹识别
•     2.1.1 算法应用概述
•     2.1.2 试验结果
•   2.2 基本模糊C均值分割算法的肉类大理石纹识别
•     2.2.1 算法应用概述
•     2.2.2 试验结果
•   2.3 基于高斯核模糊C均值聚类分割算法的肉类大理石纹识别
•     2.3.1 算法应用概述
•     2.3.2 试验结果
• 3 讨论与结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 钱蓉,李小金,董伟,王重龙

关键词: 猪肉,大理石纹,图像分割

来源: 江苏农业科学 2019年20期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 猪分子数量遗传学安徽省农业科学院重点实验室,安徽省农业科学院农业经济与信息研究所,安徽省农业科学院畜牧兽医研究所

基金: 国家自然科学基金(编号:31371258),安徽省农业科学院重点实验室项目(编号:18S0404),安徽省科技重大专项(编号:17030701008,16030701069),安徽省生猪产业技术体系项目(编号:AHCYTX-05-09),安徽省财政畜牧业发展资金项目,安徽省淮南市工程技术研究中心项目(编号:2017G30)

分类号: TS251.51;TP391.41

DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.20.046

页码: 200-203

总页数: 4

文件大小: 1373K

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