基于小波矩的奶牛識(shí)別算法研究.pdf

1、奶牛識(shí)別是奶牛管理的重要組成部分,以前對(duì)奶牛的識(shí)別主要依靠人工識(shí)別,現(xiàn)在主要采用電子標(biāo)簽識(shí)別,而用計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)奶牛圖片的分析進(jìn)行識(shí)別對(duì)奶牛管理是一個(gè)新的領(lǐng)域。
　　 本文對(duì)奶牛圖像的識(shí)別分為三步:去除光照影響,圖像分割和目標(biāo)識(shí)別。本文提出了在YCbCr色彩空間中基于小波變換的同態(tài)濾波處理算法和基于予塊的區(qū)域生長(zhǎng)算法,同時(shí)對(duì)八鄰域標(biāo)記算法進(jìn)行了改進(jìn)。本文主要完成了以下工作:
　　 (一)去除光照對(duì)圖像分割和識(shí)別的影響。由于

2、光照在奶牛體表產(chǎn)生反光,使圖片中奶牛的部分區(qū)域所呈現(xiàn)的顏色與原本的顏色不相同。本文提出了在YCbCr色彩空間中基于小波變換的同態(tài)濾波處理算法。首先將圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr色彩空間,在亮度分量上利用小波分解以過(guò)濾不必要的細(xì)節(jié)并用同態(tài)濾波器去除光照。
　　 (二)為提高識(shí)別速度,本文在區(qū)域生長(zhǎng)算法的基礎(chǔ)上提出了基于予塊的區(qū)域生長(zhǎng)算法。以4×4子塊為單位,先進(jìn)行塊內(nèi)顏色聚類并提取其顏色特征和紋理特征作為子塊的特征,再根據(jù)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)對(duì)子塊進(jìn)

3、行區(qū)域生長(zhǎng)。在得到初步的分割之后,本文采用基于Otsu的多閾值分割算法將目標(biāo)從背景中分離,最后本文提出改進(jìn)的八鄰域標(biāo)記算法對(duì)分割后目標(biāo)內(nèi)的裂縫和小洞進(jìn)行修補(bǔ)。
　　 (三)在分割圖像中選擇面積最大的黑色斑紋作為識(shí)別目標(biāo)。首先對(duì)目標(biāo)進(jìn)行平移和縮放等歸一化處理,隨后用三維B樣條函數(shù)構(gòu)造小波矩,最后計(jì)算小波矩,提取出特征值,將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中奶牛的特征值進(jìn)行比較,得出識(shí)別結(jié)果。
　　 實(shí)驗(yàn)證明本文提出的識(shí)別算法能有效地對(duì)奶牛進(jìn)行識(shí)