毕设—水果分类机系统的实现
一．选题缘由
图像识别主要是研究用计算机代替人去处理大量的物理信息，从而帮助人们
建华劳动。机械分类耗时段的特点很符合水果的时间特性。本设计针对多种常见
水果混合的图像，利用 Matlab 软件，对水果的识别进行研究。根据水果和背景
的差别选取阈值，对去噪增强对比度后的图像进行二值化处理。再对图像进行边
缘检测，选定连通区域，标记后再对不同种水果的颜色，形状，大小等特征进行
快速识别水果，从而实现对水果的正确分拣。
二．设计步骤
在计算机中，图像由像素逐点描述，每个像素点都有一个明确的位置和色彩
数值。使用 Matlab 软件读取图像，以矩阵形式存放图像数据，其扫描规则是从
左向右，从上到下。
对于一副水果图像为了处理方便，我们首先要把彩色图像转化为灰度图像。
然后对图像进行二值化处理来获得每个水果的区域特征。在水果与背景接触处二
值化会导致图像边缘部分有断裂，毛躁的部分。所以采用边缘提取以弥补断裂的
边缘部分，然后基于数学形态算子对图像进行去除断边，图像填充等必要的后续
处理。
经过图像分割后，水果和背景很明显地被区分开来，然后需要对每种水果的
特征进行提取。先对图像进行标签化，所谓图像的标签化是指对图像中互相连通
的所有像素赋予同样的标号。经过标签化处理就能把各个连通区域进行分离，从
而可以研究它们的特征。
1.图像二值化处理
首先将图像转化为灰度图像：在matlab中的函数名为rgb2gray（）。
其格式：I=rgb2gray(i) 。即将真彩色图像i转化为灰度图像I。
然后再将灰度图像二值化：在matlab中的函数名为im2bw（）。
其格式为：I=im2bw（i，level） 式中level取值从0到1.本设计考虑到图片
背景颜色为白色，亮度较大，因此选取level=0.9来实现二值化。
2.图像分割
首先在分割前先对图像进行开运算和腐蚀运算用来去除噪声和平滑边界。
（1）开运算用来对灰度图像进行形态学开运算，即使用同样的结构元素对
图像先进行腐蚀操作后进行膨胀操作。
其调用格式为：I=imopen(i,SE); 开运算可以消除图像上细小的噪声，并
平滑物体边界。
（2）腐蚀运算用来消除物体边界点，是目标缩小，可以消除小于结构元素
的噪声点；膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，是目标增大，
可填补目标中的空洞。其调用格式为：I=imerode（i，SE）；
（3）然后提取图像种水果的边界用于标记各个区域。其调用格式为：
I=bwmorph（i，'remove'）;bwmorph 函数是对图像进行指定的形态学操作。
