基于 LBP + SVM 胡萝卜开裂检测算法
胡萝卜开裂检测算法
l LBP+SVM 算法：
1. 算法描述：
LBP+SVM对胡萝卜开裂检测算法的主要思想是，首先，利用LBP对开裂胡萝卜与非开裂胡萝卜进行特征提取，将提取的特征利用svm对提取的特征进行训练和识别；
2. 算法步骤描述：
1) 首先，对胡萝卜进行预处理，主要通过加权的方式对胡萝卜的背景进行去除；当RGB三个通道的加权系数分别为2.5、-1.5、-1.0时，可得到较好的处理效果，具体计算如下述公式所示：
上述公式中，gray 为去除背景后的胡萝卜的灰度图像，R、G、B分别为RGB图像的三个颜色通道图像，即为R 通道图像、G通道图像、B通道图像；
处理效果如下图所示：
对处理后的图像进行分割，仅提取出胡萝卜区域，提取的图像如下图所示：
2) 对提取出的胡萝卜进行LBP特征提取，主要采用LBP圆形算子对胡萝卜进行LBP特征的提取，当LBP圆形算子的半径为1，领域为12时，可以对胡萝卜的表面纹理特征进行准确的描述，如下图所示：
对非开裂胡萝卜的纹理特征的描述，如下图所示：
对开裂胡萝卜的描述，如下图所示：
3) Svm 采用径向基函数作为激活函数，当gamma取8.0，惩罚因子C 取10.0时，svm对训练集的识别准确率为100%，但对测试集的识别准确率为：70%，具体情况，详见数据统计表。
3. 算法准确率统计
根据现有算法，对胡萝卜的准确率的统计如下所述，共采集了200个样本，表面有裂纹的胡萝卜与表面没有裂纹的胡萝卜各100个，在两组各100个样本中，各取95个作为训练集，剩余的5个做为测试集，其中，训练集的识别准确率为100%，测试集的准确率为70%，具体数据如下表所述：
|
训练集 |
测试集 |
|||
|
开裂 |
非开裂 |
开裂 |
非开裂 |
|
|
数量 |
95 |
95 |
5 |
5 |
|
正确 |
95 |
95 |
2 |
5 |
|
错误 |
0 |
0 |
3 |
0 |
|
准确率 |
100% |
100% |
40% |
100% |
|
整体准确率 |
100% |
70% |
||
4. 算法分析
1) 算法识别效率低的原因分析
根据上表中统计的数据，可以看出，主要是将开裂的胡萝卜识别为非开裂的胡萝卜，造成这种现象的主要原因，主要有以下几点：
a) 首先，由于算法本身决定，LBP算法主要是根据局部图像的灰度值对该区域进行编码，继而遍历该图像，得到该图像的LBP编码，因此，该算法的准确率，很大程序上依赖于图像的灰度值，识别错误的图像如下图所示：
如上图中左右两侧的图像所示，胡萝卜的开裂区域的纹理与灰度值，与其他非开裂区域的纹理与灰度值的特征非常接近，而算法本身是通过灰度值与纹理特征来进行区分，因此，这是造成算法识别率低的主要原因之一；
b) 因为，图像的采集环境过于简单，胡萝卜表面存在高光，也会对算法的准确率造成一定的影响；
c) 参数的设置也是对检测造成影响的因素之一，因为，此处的胡萝卜LBP特征的提取，采用的是LBP圆形算子，其中的半径(radius)、邻域数(neighbor)等数据，通过人为设置进行设定，所以，该参数组合的设置，对检测的准确率也有一定的影响；
5.
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