形态特征的淡水鱼的品种识别
1中国的淡水鱼产业是一个亟待发展的行业,很有的市场前景。为了促进淡水鱼产业的发展，降低劳动成本，提高淡水鱼的经济效益，提出了一种基于形状特征的淡水鱼的品种识别的方法。首先提取淡水鱼的S分量，进行阈值分割，边缘检测，膨胀，腐蚀，填充等预处理方法，得到淡水鱼的二值化图像。然后基于形状特征实现鱼身体和尾巴分割，提取鱼的整体形态参数和尾巴的形态参数。最后利用K均值聚类算法，对选取的3个品种的26条淡水鱼进行分类，分类正确率在80%以上。
目 录
Abstract1
Key words1
引言1
1 选题背景2
1.1 问题的提出2
1.2 国内外研究状况2
1.2.1 国外研究状况2
1.2.2 国内研究状况2
1.3 研究目标和内容3
1.3.1 研究目标3
1.3.2 研究内容3
1.3.3 研究技术路线3
2 淡水鱼的采集和预处理4
2.1 图像采集工具4
2.2 图像采集4
2.3 数字图像处理5
2．3．1 提取图像RBG分量和HSV分量以及阈值分割 6
2．3．2 运用边缘检测，膨胀，腐蚀和填充 8
2．3．3 去除二值图像中小面积部分9
3 淡水鱼图像形态特征的提取10
3．1 淡水鱼整体形态特征提取10
3．2 淡水鱼尾巴图像的获取以及尾巴的特征参数 11
4 K均值聚类算法实现图像的聚类14
4．1 KMeans聚类算法原理 14
5总结与不足15
6 致谢 15
参考文献 16
基于形态特征的淡水鱼的品种识别
计算机科学与技术专业学生 李姣
指导教师 谢忠红
Title freshwater fish species identification based on the shape
Student majoring in Computer Science and T *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
echnology LiJiao
Tutor XieZhonghong
Abstract：Chinas freshwater fish industry is a growing industry urgently,which has a great market prospects.In order to promote the development of freshwater fish inhustry,reduce labr cost,improve the economic benefits of freshwater fish, a freahwater fish species identification method based on shape feature is put forward. First, t the binary image through extracting images Sspace,threshold segmentation, edge detection, dilation, erosion, filling and other pretreatment methods is got. Then ,dividing the fish body and tail based on the morphological parameters, and extracting the whole fish and fish tail morphological parameters.Last,using Kmeans clustering algorithm for freshwater fish classification of selected three varieties of 26,and the rate of successful classification is above 80%.
Key words: freshwater；background segmentation； morphological parameters；Kmeans clustering
0引言
中国是淡水鱼的养殖生产大国，同时我国的水产养殖也是国民经济收入的一项重要的组成部分。淡水鱼因其营养价值和口感美味，而深受人们的喜爱。常见的淡水鱼主要有草鱼、鲢鱼、鲤鱼、鲫鱼、鳊鱼等。但是由于淡水鱼的生产以及销售具有季节性，地区集中分布和易腐烂等特点，使得淡水的生产和销售遇到了极大的阻碍，严重的制约了中国水产养殖业的发展。因此为了进一步提高淡水鱼的食用价值及经济价值，需要对淡水鱼进行一些深加工，制成各种能够便于存放的鱼类制品。这样不仅能对淡水鱼产品进行合理有效的利用，同时也能提高水产养殖户的信心，增加他们的收入，对于提高国民经济收入具有极其重要的作用。
在对淡水鱼进行深度加工之前，需要做一些前期处理。那么首先，对淡水鱼的品种进行分类是很重要的，因为对于不同的鱼来说他的加工处理方式，市场价值具有比较大的差异。当前的国内市场中，对淡水鱼的分类主要依靠的是人工的挑拣，这种方式不仅需要大量的劳动力，同时工作强度大，环境恶劣，具有极低的工作效率。随着现在人类生活品质的日益提高，对鱼这种营养价值极大的淡水鱼制品的需要也日益提高。因此淡水鱼的自动分类技术对于促进中国水产养殖产业的发展和提高国民的整体收入具有重要的意义。
1 选题背景
1．1 问题的提出
针对现在淡水鱼养殖和加工产业的现状，为了让淡水鱼及其制品更好的发挥其营养价值和经济价值，同时也解决人们对于鱼类产品的需要。淡水鱼的前期处理中降低淡水鱼制品的生产成本是很重要的，主要是集中在对淡水鱼的分类这块。在国内外已经有很多研究学着对各种动植物的分类进行研究，也取得了比较大的研究成果，但是在淡水鱼这块的研究却相对较少。本课题是在选出3种比较常见的淡水鱼：鲫鱼，鲑鱼和鳊鱼，对其进行背景分割和二值化之后提取不同鱼的形态特征，然后利用K均值聚类方法对其进行分类。
1．2 国内外研究现状 机器视觉技术是近20年发展起来的一项新技术，广泛应用于农产品的检测中。在国内外，机器视觉技术在在产品检测方面已经有了很广泛的应用，国内外许多的研究人员在机器视觉技术上做了很多的研究。虽然在水产养殖方面的研究发展相对较晚，但是也有一定的进步。
目 录
Abstract1
Key words1
引言1
1 选题背景2
1.1 问题的提出2
1.2 国内外研究状况2
1.2.1 国外研究状况2
1.2.2 国内研究状况2
1.3 研究目标和内容3
1.3.1 研究目标3
1.3.2 研究内容3
1.3.3 研究技术路线3
2 淡水鱼的采集和预处理4
2.1 图像采集工具4
2.2 图像采集4
2.3 数字图像处理5
2．3．1 提取图像RBG分量和HSV分量以及阈值分割 6
2．3．2 运用边缘检测，膨胀，腐蚀和填充 8
2．3．3 去除二值图像中小面积部分9
3 淡水鱼图像形态特征的提取10
3．1 淡水鱼整体形态特征提取10
3．2 淡水鱼尾巴图像的获取以及尾巴的特征参数 11
4 K均值聚类算法实现图像的聚类14
4．1 KMeans聚类算法原理 14
5总结与不足15
6 致谢 15
参考文献 16
基于形态特征的淡水鱼的品种识别
计算机科学与技术专业学生 李姣
指导教师 谢忠红
Title freshwater fish species identification based on the shape
Student majoring in Computer Science and T *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
echnology LiJiao
Tutor XieZhonghong
Abstract：Chinas freshwater fish industry is a growing industry urgently,which has a great market prospects.In order to promote the development of freshwater fish inhustry,reduce labr cost,improve the economic benefits of freshwater fish, a freahwater fish species identification method based on shape feature is put forward. First, t the binary image through extracting images Sspace,threshold segmentation, edge detection, dilation, erosion, filling and other pretreatment methods is got. Then ,dividing the fish body and tail based on the morphological parameters, and extracting the whole fish and fish tail morphological parameters.Last,using Kmeans clustering algorithm for freshwater fish classification of selected three varieties of 26,and the rate of successful classification is above 80%.
Key words: freshwater；background segmentation； morphological parameters；Kmeans clustering
0引言
中国是淡水鱼的养殖生产大国，同时我国的水产养殖也是国民经济收入的一项重要的组成部分。淡水鱼因其营养价值和口感美味，而深受人们的喜爱。常见的淡水鱼主要有草鱼、鲢鱼、鲤鱼、鲫鱼、鳊鱼等。但是由于淡水鱼的生产以及销售具有季节性，地区集中分布和易腐烂等特点，使得淡水的生产和销售遇到了极大的阻碍，严重的制约了中国水产养殖业的发展。因此为了进一步提高淡水鱼的食用价值及经济价值，需要对淡水鱼进行一些深加工，制成各种能够便于存放的鱼类制品。这样不仅能对淡水鱼产品进行合理有效的利用，同时也能提高水产养殖户的信心，增加他们的收入，对于提高国民经济收入具有极其重要的作用。
在对淡水鱼进行深度加工之前，需要做一些前期处理。那么首先，对淡水鱼的品种进行分类是很重要的，因为对于不同的鱼来说他的加工处理方式，市场价值具有比较大的差异。当前的国内市场中，对淡水鱼的分类主要依靠的是人工的挑拣，这种方式不仅需要大量的劳动力，同时工作强度大，环境恶劣，具有极低的工作效率。随着现在人类生活品质的日益提高，对鱼这种营养价值极大的淡水鱼制品的需要也日益提高。因此淡水鱼的自动分类技术对于促进中国水产养殖产业的发展和提高国民的整体收入具有重要的意义。
1 选题背景
1．1 问题的提出
针对现在淡水鱼养殖和加工产业的现状，为了让淡水鱼及其制品更好的发挥其营养价值和经济价值，同时也解决人们对于鱼类产品的需要。淡水鱼的前期处理中降低淡水鱼制品的生产成本是很重要的，主要是集中在对淡水鱼的分类这块。在国内外已经有很多研究学着对各种动植物的分类进行研究，也取得了比较大的研究成果，但是在淡水鱼这块的研究却相对较少。本课题是在选出3种比较常见的淡水鱼：鲫鱼，鲑鱼和鳊鱼，对其进行背景分割和二值化之后提取不同鱼的形态特征，然后利用K均值聚类方法对其进行分类。
1．2 国内外研究现状 机器视觉技术是近20年发展起来的一项新技术，广泛应用于农产品的检测中。在国内外，机器视觉技术在在产品检测方面已经有了很广泛的应用，国内外许多的研究人员在机器视觉技术上做了很多的研究。虽然在水产养殖方面的研究发展相对较晚，但是也有一定的进步。
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