随着电子信息技术的发展,智能家居技术进入人类的生活,智能冰箱作为智能家居的重要组成部分,引起了众多研究机构和企业的重视。综观各种智能冰箱概念,其主要功能包括：多媒体功能,在智能冰箱上可以播放音频、图像、视频、有线电视以及显示电子文档；食物管理功能,智能冰箱可以识别冰箱内食物的种类、数量等信息,并可以在食物不足时提醒用户购买,还可以根据食物的种类推荐菜谱,倡导健康饮食；网络连接功能,智能冰箱可以通过手机或是因特网与用户进行连接,使用户可以远程了解冰箱内食物的情况,进而合理购买食物。毫无疑问,食物管理功能是智能冰箱的特色和核心。为实现智能冰箱的食物管理功能,本文提出了一种基于图像处理技术的食物管理系统解决方案。该系统由食物图像的获取与拼接、食物图像的分割与提取、食物图像的分类与识别三个主模块组成。(1)食物图像的获取与拼接。本文通过在冰箱内部安置多个摄像头来获取冰箱内食物图像,受冰箱空间和摄像头参数限制,每个摄像头只能拍摄到冰箱内局部图像,为得到每一个置物层整体的食物图像,本文首先对图像的几何变形进行校正,然后使用坐标变换和图像融合方法,将局部图像合成置物层全局图像。(2)食物图像的分割与提取。由于获得的置物层图像中可能包含多种食物,为使食物图像识别顺利进行,需要对图像进行分割处理,以提取出单独的食物图像。本文采用基于特征的图像分割方法,首先提取出图像的颜色和纹理特征,然后采用主成份分析算法,得到维度较低的图像特征向量集,最后使用k-means算法对特征向量集进行聚类,从而实现了图像分割。(3)食物图像的分类与识别。由于不同的水果和蔬菜在颜色和纹理上存在较大差异,因此本文提出一种结合颜色和纹理特征的食物图像分类识别方法。该方法首先使用颜色特征将图像进行粗分类,然后对每一类颜色的图像再使用纹理特征进行细分类。本文采用的分类准则是最小距离准则。在提取颜色特征时,首先将图像在HSV色彩空间中进行量化,然后提取颜色的主成分组成颜色特征值；在提取纹理特征时,本文采用两种局部纹理特征的累积直方图,确定图像的两种纹理特征值。实验结果表明,本文使用图像处理方法初步完成了食物管理系统的基本功能,获取了食物图像,并通过分类方法将图像分成不同的种类。