基于解模糊算法的蚕蛹图像恢复及雌雄识别

在利用机器视觉技术识别雌雄蚕蛹过程中,因蛹体为非规则椭球体所带来的空间变化模糊造成蚕蛹图像中大量细节结构特征信息丢失,这极大地降低了雌雄蚕蛹识别的准确率。针对此问题,该文提出了一种将复杂的空间变化模糊图像恢复问题化为多个简单的空间模糊图像求解的策略。首先根据蚕蛹图像的模糊图谱将图像划分为多个具有相似程度模糊的子图像区域;再利用 Lucy Richardson 方法对各子图像区域分别进行非盲反卷积解模糊;最后将恢复的各子图像进行拼合并使用双边滤波方法消除图像拼合误差,保证图像信息准确融合。试验结果表明,该算法性能与目前所公认最优的 Shen 方法相比,能够得到更好的蚕蛹图像视觉质量,蚕蛹图像质量的定量评估指标——总变差均值（TVM）平均提高了22.8%,因此,该文方法具有更优的性能,能够有效消除空间变化模糊影响,恢复出更多的蚕蛹图像细节结构特征。利用基于霍夫变换理论的形状匹配算法对处理前和处理后的400颗蚕蛹成像图像进行了雌雄识别试验研究,试验结果表明,相对于原始未处理的蚕蛹图像,经该文方法处理后的蚕蛹图像,雌雄蚕蛹识别率提高了40.5百分点。该文方法对西葫芦、南瓜等类非规则椭球体果蔬图像也能够进行有效的图像质量改善,这充分显示了该文方法的广泛适应性。