柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述及分級(jí)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述及分級(jí)方法，其中果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法包括步驟：將被測(cè)果實(shí)超出果面的果梗部分去除；對(duì)被測(cè)果實(shí)進(jìn)行清洗及吹干處理后，采集被測(cè)果實(shí)的原始圖像；對(duì)原始圖像進(jìn)行裁切；對(duì)裁切后的圖像進(jìn)行去背景處理；對(duì)去背景處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSI圖像；對(duì)HSI圖像的色調(diào)區(qū)間[0，120°]進(jìn)行長度為1°的均勻分割，計(jì)算像素分布概率和復(fù)雜性測(cè)度C(Y)＝H(Y)×D(Y)，以復(fù)雜性測(cè)度C(Y)描述柑橘果實(shí)顏色。本發(fā)明能夠?qū)Ω涕俟麑?shí)顏色進(jìn)行定量描述，避免人工進(jìn)行定性描述，省時(shí)省力，顏色描述和分級(jí)結(jié)果準(zhǔn)確性高。
【專利說明】
柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述及分級(jí)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述及分級(jí)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在國家標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中，柑橘果實(shí)顏色都采用定性描述法，這種方法描述上簡(jiǎn) 單，容易記憶，但在柑橘果實(shí)的采后處理中僅適應(yīng)于人工操作，且這種操作因個(gè)人的顏色拿 捏程度不同導(dǎo)致分級(jí)效率低，分級(jí)等級(jí)少，分級(jí)誤差大，嚴(yán)重影響柑橘果實(shí)顏色等級(jí)品質(zhì)、 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力及產(chǎn)品價(jià)格，制約柑橘信息化生產(chǎn)。柑橘果實(shí)顏色的數(shù)字化尤其是低維度的數(shù) 字化定量描述及顏色分級(jí)方法成為急需解決的問題，有鑒于此，提出一種低維的柑橘果實(shí) 顏色定量描述及分級(jí)方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于，針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè) 度定量描述及分級(jí)方法。
[0004] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0005] -種柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，包括以下步驟：
[0006] 步驟一，將被測(cè)果實(shí)超出果面的果梗部分去除；
[0007] 步驟二，對(duì)被測(cè)果實(shí)進(jìn)行清洗及吹干處理后，采集被測(cè)果實(shí)的原始圖像；
[0008] 步驟三，對(duì)原始圖像進(jìn)行裁切；
[0009] 步驟四，對(duì)裁切后的圖像進(jìn)行去背景處理；
[0010] 步驟五，對(duì)去背景處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為 HSI圖像；
[0011] 步驟六，對(duì)所述HSI圖像的色調(diào)區(qū)間[0，120° ]進(jìn)行長度為1°的均勻分割，形成120個(gè)子區(qū) 間丫1=1^迎+1]，其中1=0，1，，"，119 ;&。=0，&12。=120;統(tǒng)計(jì)各子區(qū)間內(nèi)像素伍，計(jì)算像素分布概率 119 和復(fù)雜性測(cè)度C(Y) =H(Y) XD(Y)，式中，Y為隨機(jī)變量，平衡分布多(只）=去， /=6' 119 119 N = ai2。一 a。，" (Π = -Σ A (.v,_) i〇g: A (>，.,），Π = Σ A (.v》lol[ A (>0 /=0 i=0 測(cè)度c(Y)描述柑橘果實(shí)顏色。
[0012] 由于柑橘果實(shí)顏色不同，統(tǒng)計(jì)復(fù)雜性測(cè)度C(Y)各異，以此來描述柑橘果實(shí)顏色可 行。
[0013] 作為一種優(yōu)選方式，所述步驟二中包括:將果實(shí)置于500 X 500 X 500mm3的光照箱 底部中央，背景黑色，數(shù)碼相機(jī)于光照箱頂部中央，相機(jī)鏡頭距果頂460~490mm，箱頂以相 機(jī)鏡頭為中心對(duì)稱均布4盞60w白熾燈，采集果實(shí)的數(shù)字圖像。
[0014]作為一種優(yōu)選方式，所述步驟三中包括:利用數(shù)字圖像處理軟件對(duì)采集的原始圖 像進(jìn)行1024 X 1024像素大小的裁切。
[0015] 作為一種優(yōu)選方式，所述步驟四中包括：統(tǒng)計(jì)裁切后柑橘果實(shí)圖像的亮度Y = 0.1770R+0.8124G+0.0106B直方圖，其中，R、G、B分別為裁切后柑橘果實(shí)圖像的紅色、綠色 和藍(lán)色分量;提取亮度直方圖雙峰間的波谷亮度分界值作為閾值T，建立亮度分段函數(shù)，低 于分界值的灰度置1，高于分界值的灰度不變。
[0016] 作為一種優(yōu)選方式，所述步驟五中邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取的方法包括:對(duì)去背 景后的圖像進(jìn)行水平和垂直兩個(gè)方向的Prewitt算子濾波，得到濾波圖像g h和gv;對(duì)所述濾 波圖像進(jìn)行歐氏距離變換得到集水盆地到分水嶺的距離df;對(duì)d f進(jìn)行分水嶺檢測(cè)，標(biāo)記df的 外部約束em，以局部亮度梯度極大值大小為條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，篩選出高于閾值的去背景 灰度圖像灰度極大值進(jìn)行擴(kuò)展極大值變換，計(jì)算df的內(nèi)部約束im;利用em和im重構(gòu)梯度圖 g 2;對(duì)g2做分水嶺檢測(cè)，合并外部區(qū)域和內(nèi)部區(qū)域，完成果實(shí)邊緣檢測(cè)，連通邊界，標(biāo)記果實(shí) 邊界輪廓，提取果實(shí)區(qū)域。
[0017] 傳統(tǒng)的分水嶺算法存在較嚴(yán)重的過度分割問題，本發(fā)明中改進(jìn)型分水嶺算法在傳 統(tǒng)分水嶺算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行梯度閾值化處理及內(nèi)部約束動(dòng)態(tài)調(diào)整，克服了這一缺點(diǎn)。
[0018] 基于同一個(gè)發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供了一種柑橘果實(shí)顏色分級(jí)方法，利用所述的 柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法求得被測(cè)果實(shí)圖像顏色的復(fù)雜性測(cè)度C(Y);根據(jù)求 得的復(fù)雜性測(cè)度C(Y)大小對(duì)柑橘果實(shí)顏色進(jìn)行等級(jí)劃分。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能夠?qū)Ω涕俟麑?shí)顏色進(jìn)行定量描述，避免人工進(jìn)行定性 描述，省時(shí)省力，顏色描述和分級(jí)結(jié)果準(zhǔn)確性高。
【附圖說明】
[0020] 圖1為裁切后的圖像。
[0021] 圖2為亮度直方圖。
[0022]圖3為去背景處理后的圖像。
[0023]圖4為果實(shí)邊緣與果實(shí)區(qū)域圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024] 本發(fā)明為一種柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述及分級(jí)方法，以宮川溫州蜜柑作 為被測(cè)對(duì)象，包括以下步驟：
[0025] 步驟一，將果梗平齊果面，將被測(cè)果實(shí)超出果面的果梗部分剪去；
[0026] 步驟二，對(duì)被測(cè)果實(shí)進(jìn)行清洗及吹干處理后，采集被測(cè)果實(shí)的原始圖像；
[0027] 將果實(shí)置于500X500 X 500mm3的光照箱底部中央，背景黑色，數(shù)碼相機(jī)于光照箱 頂部中央，相機(jī)鏡頭距果頂460~490mm，箱頂以相機(jī)鏡頭為中心對(duì)稱均布4盞60w白熾燈，采 集果實(shí)的數(shù)字圖像。
[0028]步驟三，對(duì)原始圖像進(jìn)行裁切；
[0029]利用數(shù)字圖像處理軟件對(duì)采集的原始圖像進(jìn)行1024X1024像素大小的裁切，得到 如圖1所示的圖像。
[0030] 步驟四，對(duì)裁切后的圖像進(jìn)行去背景處理；
[0031] 統(tǒng)計(jì)裁切后柑橘果實(shí)圖像的亮度Y = 0.1770R+0.8124G+0.0106B直方圖，其中，R、 G、B分別為裁切后柑橘果實(shí)圖像的紅色、綠色和藍(lán)色分量;提取亮度直方圖雙峰間的波谷亮 度分界值作為閾值T，建立亮度分段函數(shù)，低于分界值的灰度置1，高于分界值的灰度不變。 亮度直方圖如圖2所示。經(jīng)過處理后，如圖3所示，去除了大部分柑橘果實(shí)區(qū)域外的背景。 [0032]步驟五，對(duì)去背景處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為 HSI圖像；
[0033]邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取的方法包括:對(duì)去背景后的圖像進(jìn)行水平和垂直兩個(gè)方 向的Prewitt算子濾波，得到濾波圖像gh和gv;計(jì)算距離函數(shù)g = ^/g； + gl ;對(duì)所述濾波圖 像進(jìn)行歐氏距離變換得到集水盆地到分水嶺的距離df;對(duì)df進(jìn)行分水嶺檢測(cè)，標(biāo)記df的外部 約束em，以局部亮度梯度極大值大小為條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，篩選出高于閾值的去背景灰度 圖像灰度極大值進(jìn)行擴(kuò)展極大值變換，計(jì)算df的內(nèi)部約束im;利用em和im重構(gòu)梯度圖g2;對(duì) g 2做分水嶺檢測(cè)，合并外部區(qū)域和內(nèi)部區(qū)域，完成果實(shí)邊緣檢測(cè)，連通邊界，標(biāo)記果實(shí)邊界 輪廓，提取果實(shí)區(qū)域。如圖4所示，經(jīng)過處理后，果實(shí)邊緣連貫不間斷，果實(shí)區(qū)域完整無孔洞。 [0034]步驟六，對(duì)所述HSI圖像的色調(diào)區(qū)間[0，120°]進(jìn)行長度為1°的均勻分割，形成120個(gè)子區(qū) 間y i = [ ai，ai+i ]，其中i = 0，1，…，119; a。=0，ai2。= 120;統(tǒng)計(jì)各子區(qū)間內(nèi)像素m，計(jì)算像素分布概率 119 A(兄_) = / Σ%和復(fù)雜性測(cè)度C(Y) =H(Y) XD(Y)，式中，Y為隨機(jī)變量，平衡分布>〇,_)=去，N = ai2〇 -a〇 ?z/(r) = A (,v/) l〇g: A (>，,），β( Π = f a (.v,) log i=0 /=0 測(cè)度c(Y)描述柑橘果實(shí)顏色。
[0035]果實(shí)顏色分級(jí)時(shí)，首先利用所述的柑橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法求得被 測(cè)果實(shí)圖像顏色的復(fù)雜性測(cè)度C(Y);根據(jù)求得的復(fù)雜性測(cè)度C(Y)大小對(duì)柑橘果實(shí)顏色進(jìn)行 等級(jí)劃分。分級(jí)時(shí)，需要根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)和樣本試驗(yàn)，得到復(fù)雜性測(cè)度C(Y)對(duì)應(yīng)的果實(shí)顏色等 級(jí)檢索表，如表1所示;再根據(jù)被測(cè)果實(shí)的復(fù)雜性測(cè)度C(Y)查詢等級(jí)檢索表，復(fù)雜性測(cè)度屬 于的等級(jí)區(qū)間所對(duì)應(yīng)的等級(jí)就是被測(cè)果實(shí)顏色的等級(jí)。
[0037]表1宮川溫州蜜柑顏色等級(jí)檢索表。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種相橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，其特征在于，包括W下步驟： 步驟一，將被測(cè)果實(shí)超出果面的果梗部分去除； 步驟二，對(duì)被測(cè)果實(shí)進(jìn)行清洗及吹干處理后，采集被測(cè)果實(shí)的原始圖像； 步驟Ξ，對(duì)原始圖像進(jìn)行裁切； 步驟四，對(duì)裁切后的圖像進(jìn)行去背景處理； 步驟五，對(duì)去背景處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSI 圖像； 步驟六，對(duì)所述監(jiān)調(diào)像的色調(diào)區(qū)間[0，120°]進(jìn)行長度為1°的均勻分割，形成120個(gè)子區(qū)間yi =[ai，ai+i ]，其中i = 0，l，…，119;曰日=0，ai2〇 = 120;統(tǒng)計(jì)各子區(qū)間內(nèi)像素山，計(jì)算像素分布概率巧復(fù)雜性測(cè)度C(Y)=H(Y)XD(Y)，式中，Y為隨機(jī)變量，平衡分布戶(少',）=方， N = ai2〇-ao,W 復(fù)雜性 測(cè)度C(Y)描述相橘果實(shí)顏色。2. 如權(quán)利要求1所述的相橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，其特征在于，所述步驟 二中包括:將果實(shí)置于500 X 500 X 500mm3的光照箱底部中央，背景黑色，數(shù)碼相機(jī)于光照箱 頂部中央，相機(jī)鏡頭距果頂460~490mm，箱頂W相機(jī)鏡頭為中屯、對(duì)稱均布4盞60w白識(shí)燈，采 集果實(shí)的數(shù)字圖像。3. 如權(quán)利要求1所述的相橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，其特征在于，所述步驟 Ξ中包括:利用數(shù)字圖像處理軟件對(duì)采集的原始圖像進(jìn)行1024X1024像素大小的裁切。4. 如權(quán)利要求1所述的相橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，其特征在于，所述步驟 四中包括:統(tǒng)計(jì)裁切后相橘果實(shí)圖像的亮度￥ = 0.17701?+0.81246+0.010她直方圖，其中，尺、 G、B分別為裁切后相橘果實(shí)圖像的紅色、綠色和藍(lán)色分量;提取亮度直方圖雙峰間的波谷亮 度分界值作為闊值T，建立亮度分段函數(shù)，低于分界值的灰度置1，高于分界值的灰度不變。5. 如權(quán)利要求1所述的相橘果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法，其特征在于，所述步驟 五中邊緣檢測(cè)及果實(shí)區(qū)域提取的方法包括:對(duì)去背景后的圖像進(jìn)行水平和垂直兩個(gè)方向的 Prewitt算子濾波，得到濾波圖像gh和gv;對(duì)所述濾波圖像進(jìn)行歐氏距離變換得到集水盆地 到分水嶺的距離df;對(duì)df進(jìn)行分水嶺檢測(cè)，標(biāo)記df的外部約束em，W局部亮度梯度極大值大 小為條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整闊值，篩選出高于闊值的去背景灰度圖像灰度極大值進(jìn)行擴(kuò)展極大值 變換，計(jì)算df的內(nèi)部約束im;利用em和im重構(gòu)梯度圖g2;對(duì)g2做分水嶺檢測(cè)，合并外部區(qū)域和 內(nèi)部區(qū)域，完成果實(shí)邊緣檢測(cè)，連通邊界，標(biāo)記果實(shí)邊界輪廓，提取果實(shí)區(qū)域。6. -種相橘果實(shí)顏色分級(jí)方法，其特征在于，利用如權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的相橘 果實(shí)顏色復(fù)雜性測(cè)度定量描述方法求得被測(cè)果實(shí)圖像顏色的復(fù)雜性測(cè)度C(Y);根據(jù)求得的 復(fù)雜性測(cè)度C(Y)大小對(duì)相橘果實(shí)顏色進(jìn)行等級(jí)劃分。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK106097301SQ201610367840
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年5月30日
【發(fā)明人】曹樂平
【申請(qǐng)人】湖南生物機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院