基于GLCM的大米边沿检测技术研究

基于GLCM的大米边沿检测技术研究标题：基于GLCM的大米边沿检测技术研究摘要：随着农业技术的迅速发展，大米的生产质量评价变得越来越重要。其中，大米的边沿检测是一个重要的过程，它可以用于判断大米的外观

GLCM 基于的大米边沿检测技术研究 标题：基于GLCM的大米边沿检测技术研究 摘要： 随着农业技术的迅速发展，大米的生产质量评价变得越来越重要。 其中，大米的边沿检测是一个重要的过程，它可以用于判断大米的外观 质量以及杂质的检测。本论文提出了一种基于灰度共生矩阵（GLCM）的 大米边沿检测技术。该方法利用相邻像素间的灰度关系来提取大米图像 的纹理特征，并通过边沿检测算法实现对边沿的提取。实验表明，该方 法能够有效地检测大米图像的边沿，具有较高的准确性和稳定性。 关键词：大米边沿检测，灰度共生矩阵，纹理特征，边沿检测算法 1.引言 边沿检测是图像处理中的重要任务之一，它可以用于分割目标物 体、提取图像的特征信息等。在大米生产过程中，边沿检测可以用于评 估大米的外观质量，检测杂质等。传统的边沿检测方法往往基于图像的 梯度信息，如Sobel算子、Canny算子等。然而，在大米图像这种具有 纹理特征的情况下，这些方法的性能往往不稳定。因此，本论文提出了 一种基于GLCM的大米边沿检测技术，可以更准确地提取大米的边沿。 2.灰度共生矩阵（GLCM） 灰度共生矩阵是一种描述图像纹理特征的统计工具。它通过计算图 像中不同像素之间的灰度关系来提取纹理特征。GLCM可以统计在一定 距离、一定角度范围内，不同灰度值的像素对出现的频次。常用的统计 参数有对比度、能量、均匀性和相关性等。 3.方法 （1）图像预处理：对原始大米图像进行预处理，包括灰度化、去噪 和增强等。灰度化将彩色图像转换为灰度图像，去噪处理可以采用中值