来源：期刊VIP网 时间：
作者：罗山;郑彬;
单位：攀枝花学院智能制造学院;
摘要：针对基于机器视觉的芒果质量分级系统，所采集的图像样本多、数据量大，给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题，结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换，提取低频系数输入神经网络中；然后采用遗传算法优化以解决BP神经网络易陷入局部最优的问题，但因不变的交叉概率和变异概率使遗传算法存在收敛到局部最优的缺陷，因此按照个体适应度的集中与分散程度自适应地调整交叉概率与变异概率，使得算法的寻优性能得到改善；最后建立基于优化网络的芒果图像压缩模型。实验结果表明，所提出的压缩算法与BP、GA-BP、IAGA-BP压缩算法相比，在获得高压缩比的同时重建图像效果好、保真度高，峰值信噪比有一定的提高。
关键词：机器视觉;;芒果分级;;图像压缩;;神经网络;;遗传算法;;小波变换
基金资助：国家自然科学基金项目（U1960101）
