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基于支持向量機的混合多水果彩色圖像分割_陳劍雪
從圖像中識別和定位水果具有重要的實用價值， 其中識別是定位的基礎。由于技術和經濟方面的諸多原因，眾多學者長期將目光聚集在水果的自動識別技術研究。在水果的檢測中，最常見的方法就是機器視覺技術。機器視覺中最重要的步驟就是圖像的有效分割。水果圖像的分割識別工作主要可分為兩個方面： 多種水果的目標提取和重疊水果間的分割。對于混合多水果圖像來說，水果間相互重疊現象較為普遍，這使得水果的分類和識別具有一定的難度。 90 年代初，Vipnik 等人在統計學習理論的基礎上提出了 “支持向量機（support vector machine，SVM）”這一新的通用機器學習方法。它是專門針對有限樣本情況的，能夠在訓練樣本數很少的情況下達到很好的分類推廣能力， 是解決分類問題的十分有效的方法。本文引入支持向量機分類技術， 并實現多類分類器來實現水果和背景的分類識別。首先以像素點為單位， 選取像素點的 RGB 值為特征，利用多分類支持向量機對樣本圖像中的所有像素點進行分類，分出不同水果像素點和背景區域像素點，由此來完成樣本圖像的目標提取。
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