專利名稱：一種雞腿菇圖像識別方法與分級方法
技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域，具體涉及的是一種雞腿菇圖像識別與分級。
背景技術(shù)：
:
雞腿菇子實體質(zhì)感柔軟、組織脆嫩、含水率高，在自動化采摘時會不可避免的產(chǎn)生機(jī)械損傷，對采摘后的分級工作增加不必要的誤差，在采摘之前實現(xiàn)雞腿菇的識別與分級對雞腿菇的工廠化生產(chǎn)具有重要意義。雞腿菇的圖像識別屬于農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域，主要采用圖像識別的方法確定雞腿菇的輪廓。但由于雞腿菇屬于簇狀生長，相互之間有不同程度的重疊和遮擋且遮擋部分多發(fā)生在菌蓋部位，使得雞腿菇的圖像識別難度增加；同時由于有重疊和遮擋現(xiàn)象，識別出的圖像輪廓也與真實的雞腿菇輪廓相差較大。目前國內(nèi)外不少學(xué)者基于機(jī)器視覺技術(shù)，對蘑菇、香菇等食用菌品種開展研究。例如周云山、李強(qiáng)等[I]研究了蘑菇采摘機(jī)器人的工作過程，在圖像信息獲取方面，研究了蘑菇和苗床圖象信息的數(shù)字特征、蘑菇邊界的提取算法。Chen HH[2]等人對香菇的大小自動進(jìn)行了分級，所研制的香菇分級系統(tǒng)可以實現(xiàn)香菇3個級別大小的分級及異色香菇、破損香菇的識別和剔除。俞高紅等[3]研究了蘑菇單體檢測定位算法，采用Fourier描述子來重建蘑菇的邊界，可以將多個重疊的蘑菇圖像有效分割開來。黃星奕[4]提出了一種基于計算機(jī)圖像處理技術(shù)的畸形秀珍菇識別方法，以分形維數(shù)、相對位移、菌蓋偏心率、菌柄彎曲度等4個指標(biāo)作為特征變量，采用支持向量機(jī)模式識別方法建立畸形秀珍菇判別模型，研究表明，利用機(jī)器視覺技術(shù)能很好地識別畸形秀珍菇。李江波[5]運用計算機(jī)視覺技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用掩模去背景、中值濾波、邊緣亮度補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù)對圖像進(jìn)行處理，選取香菇菇蓋最大直徑、圓形度、色調(diào)均值及缺陷區(qū)域總面積與香菇圖像總面積的比值作為鮮香菇分級的特征參數(shù)，對香菇進(jìn)行自動檢測，識別精度可達(dá)94.2%。目前對各種食用菌的圖像識別研究基本上都是基于單體進(jìn)行的，沒有考慮到自然生長狀態(tài)下雞腿菇簇狀生長的特性。由于雞腿菇在自然生長狀態(tài)下由于有重疊和遮擋的現(xiàn)象，現(xiàn)有技術(shù)識別出的圖像輪廓與真實的雞腿菇輪廓相差較大。針對雞腿菇群體圖像相互重疊的問題，首先要將每個單體各自分開，然后對分割后有缺陷的圖像進(jìn)行一定的修復(fù)。本發(fā)明針對雞腿菇群體圖像提出了一種基于圖像數(shù)字特征分析的重疊圖像分割算法及基于Hough變換對被遮擋圖像的修復(fù)算法，實現(xiàn)了雞腿菇采摘前的圖像修復(fù)。由于國內(nèi)并無權(quán)威的雞腿菇分級標(biāo)準(zhǔn)，本發(fā)明參照香菇、雙孢菇等鮮菇分級標(biāo)準(zhǔn)，以菌蓋直徑為指標(biāo)，將雞腿菇分為四個等級，運用計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)了雞腿菇采摘前的識別與分級。參考文獻(xiàn):
[1]周云山，李強(qiáng).李紅英，等.計算機(jī)視覺在蘑菇采摘機(jī)器上的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報.1995，11 (4):27-32.[2]ChenHH, Ting CH.The development of a machine vision system for shiitakegrading[J].Journal of Food Quality.2004, 27(5):352-365.[3]俞高紅，趙勻，李革，等.基于機(jī)器視覺的蘑菇單體檢測定位算法及其邊界描述[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2005 (6):101-104.[4]黃星奕，姜爽，陳全勝，等.基于機(jī)器視覺技術(shù)的畸形秀珍菇識別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2010，26(10):350-354.[5]李江波，王靖宇，蘇憶楠，等.鮮香菇外部品質(zhì)計算機(jī)視覺檢測與分級研究[J].農(nóng)產(chǎn)品加工.學(xué)刊，2010 (10):4-
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種雞腿菇圖像識別方法與分級方法，使識別出的圖像輪廓更接近真實的雞腿燕輪廓，并提供一種雞腿燕的分級方法。為了解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明基于Hough變換的雞腿菇圖像修復(fù)和分級方法，利用regionprops函數(shù)計算修復(fù)后的雞腿燕菌蓋圖像直徑,并以此建立一種雞腿燕的分級方法，具體技術(shù)方案如下:
一種雞腿菇圖像 識別方法，其特征在于包括以下步驟:
步驟一，對菌蓋邊界輪廓進(jìn)行識別的步驟；
步驟二，菌蓋輪廓圖像修復(fù)的步驟；
步驟三，菌蓋特征提取的步驟。所述菌蓋輪廓識別的步驟包括以下過程:
Γ將原始圖像大小調(diào)整到與圖像處理相適應(yīng)尺寸； t在R-0.5G+0.5B分量下將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
f根據(jù)灰度值變化確定兩個雞腿菇圖像重疊處的邊界輪廓，實現(xiàn)對重疊圖像進(jìn)行分割；用3X3的中值濾波器對菌蓋圖像進(jìn)行平滑處理；
I通過腐蝕3次后再膨脹3次，去除邊界干擾，再對圖像中的孔洞進(jìn)行填充，提取分割后的菌蓋圖像邊界輪廓。所述菌蓋輪廓圖像修復(fù)的步驟包括以下過程:
1:菌蓋輪廓圖像中心的獲取過程
將菌蓋輪看作一橢圓，將中心在原點且兩個半軸與坐標(biāo)軸重合的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)橢圓
權(quán)利要求
1.一種雞腿菇圖像識別方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟一，對菌蓋邊界輪廓進(jìn)行識別的步驟； 步驟二，菌蓋輪廓圖像修復(fù)的步驟； 步驟三，菌蓋特征提取的步驟。
2.一種如權(quán)利要求1所述的雞腿菇圖像識別方法，其特征在于所述菌蓋輪廓識別的步驟包括以下過程: 將原始圖像大小調(diào)整到與圖像處理相適應(yīng)尺寸； 在R-0.5G+0.5B分量下將原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像； 根據(jù)灰度值變化確定兩個雞腿菇圖像重疊處的邊界輪廓，實現(xiàn)對重疊圖像進(jìn)行分割； 用3X3的中值濾波器對菌蓋圖像進(jìn)行平滑處理； 通過腐蝕3次后再膨脹3次，去除邊界干擾，再對圖像中的孔洞進(jìn)行填充，提取分割后的菌蓋圖像邊界輪廓。
3.—種如權(quán)利要求1所述的雞腿菇圖像識別方法，其特征在于所述菌蓋輪廓圖像修復(fù)的步驟包括以下過程: 菌蓋輪廓圖像中心的獲取過程 將菌蓋輪看作一橢圓，將中心在原點且兩個半軸與坐標(biāo)軸重合的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)橢圓
4.一種如權(quán)利要求1所述的雞腿菇圖像識別方法，其特征在于所述菌蓋特征提取的步驟包括以下過程: (I)采用中值濾波器對上述圖像處理過程中產(chǎn)生的新噪聲進(jìn)行平滑處理；(2)使用線性結(jié)構(gòu)元素，分別對圖像進(jìn)行水平方向和垂直方向膨脹運算3次，將像素加到菌蓋輪廓圖像的對象邊緣； (3)對圖像中的孔洞進(jìn)行填充，然后使用菱形結(jié)構(gòu)元素對圖像進(jìn)行平滑處理，采用8鄰域順序法對圖像的連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，將不同連通區(qū)域標(biāo)記為不同值； (4)使用regionprops函數(shù)計算并標(biāo)記出菌蓋短軸直徑D。
5.一種基于如權(quán)利要求1-5所述的雞腿菇圖像識別方法的雞腿菇分級方法，其特征在于:對采集的雞腿菇樣品圖像，經(jīng)所述雞腿菇圖像識別方法后得到每一個樣品的菌蓋直徑值，建立以菌蓋短軸直徑為指標(biāo)的分級標(biāo)準(zhǔn)。
6.一種如權(quán)利要求5所述的的雞腿菇分級方法，其特征在于所述雞腿菇分級標(biāo)準(zhǔn)為: 所述菌蓋短軸直徑<20mm，為四級； 所述菌蓋短軸直徑在20-30mm之間，為三級； 所述菌蓋短軸直徑在30-40mm之間，為二級； 所述菌蓋短軸直徑>40mm ，為一級。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種雞腿菇圖像識別方法與分級方法，包括對菌蓋邊界輪廓進(jìn)行識別的步驟；菌蓋輪廓圖像修復(fù)的步驟；菌蓋特征提取的步驟。將雞腿菇依以下方法進(jìn)行分級菌蓋短軸直徑<20mm，為四級；菌蓋短軸直徑在20-30mm之間，為三級；菌蓋短軸直徑在30-40mm之間，為二級；菌蓋短軸直徑>40mm，為一級。本發(fā)明適用于食用菌工廠化生產(chǎn)中的在線監(jiān)測、識別與分級，可應(yīng)用于雞腿菇的工廠化生產(chǎn)。
文檔編號G06K9/46GK103177257SQ20131011996
公開日2013年6月26日 申請日期2013年4月9日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月9日
發(fā)明者袁俊杰, 李萍萍, 李曉文 申請人:江蘇大學(xué)