1、優(yōu)化奶牛品種、提高牛奶產(chǎn)量與品質(zhì)是奶業(yè)生產(chǎn)中的核心環(huán)節(jié)。奶牛體型線性評定是奶牛優(yōu)化育種工作的一項重要內(nèi)容，其主要目的是通過評定來預(yù)測奶牛的產(chǎn)奶能力，同時估測育種值，組織選配方案等。 本文是以奶牛圖像的特征提取與識別為主要研究內(nèi)容，概述了奶牛體型性狀參數(shù)的測量和標(biāo)定，得出奶牛的整體評分和評定等級。 本論文主要實現(xiàn)了基于直方圖的閾值分割算法，實現(xiàn)了對奶牛圖像的預(yù)處理、特征提取和匹配識別。該算法的關(guān)鍵是最佳閾值的選擇，給出了最

2、佳閾值確定流程圖。為進(jìn)一步完善二值化結(jié)果，本文提出了以黑色點(diǎn)為種子點(diǎn)的區(qū)域增長算法。本文還提出對二值化圖像的識別方法。實驗結(jié)果表明，利用本文提出的方法，可以獲得86％的識別率。 由于奶牛背上的黑白花紋終生不變，我們首先使用基于PDE的濾波器進(jìn)行預(yù)處理，接著使用Canny邊緣檢測算子進(jìn)行輪廓提取，進(jìn)而使用模板匹配和遞歸分割匹配算法來進(jìn)行識別。文中對算法的可行性和有效性進(jìn)行了充分的討論，進(jìn)而提出了完整的奶牛背部圖像特征提取與識別算法