基于模糊C均值聚类的牛肉图像中脂肪和肌肉区域分割技术

介绍了一种自适应分割牛肉眼肌切面图像中脂肪和肌肉区域的图像处理技术。通过CCD摄像头获取以黑色平板为背景的牛肉眼肌切面彩色RGB图像。先根据彩色图像R分量的灰度直方图，利用最大方差自动取阀值法(OSTU)把黑色背景与整块牛肉图像分割开来；接着把处理后的图像变成灰度图像，用模糊C均值聚类算法(FCM)计算出牛肉脂肪像素和肌肉像素灰度值的聚类中心，以各个像素点灰度值与两个聚类中之间的绝对值距离来区分出图像中的脂肪和肌肉像素。结果表明，FCM方法是分割肌肉和脂肪区域的有效方法。     

基于多尺度区间插值小波法的牛肉图像中大理石花纹分割

牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。     

利用图像处理技术评定猪肉等级

为综合评定猪肉等级,该研究实测活体重、胴体重、背膘厚、右半胴体重、右半胴体的主要瘦肉重和眼肌面积,对肉色和大理石纹进行感观评分,并计算瘦肉率和屠宰率,同时固定物距和焦距,在固定光源下,使用数码相机拍摄80幅猪的左半胴体和眼肌面积图像并保存。经图像处理并进行特征提取后,建立图像特征与等级的关系,并用反向传播神经网络(BPNN)方法进行等级评定。结果表明,实际脂肪厚度与图像脂肪厚度、屠宰率与臀部图像面积、实际眼肌面积与图像眼肌面积、眼肌区域的肉色与图像眼肌肉色2G-B,R+G、瘦肉率与图像脂肪厚度和图像眼肌面积相关均有较高的相关关系(p<0.01),基于图像处理和BPNN技术可以快速准确的评定猪肉等级。     

基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别

采用2R-G-B色差分量,通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割,利用形态运算消除分割后随机噪声,并对分割区域进行标记,利用区域面积和区域最小外接矩形长宽比参数进一步去除背景区域.对于多果重叠问题,利用T=Sqrt(S×I)形成新的图像提取边界,再结合形态学运算实现分割.最后利用优化的圆形Hough变换提取目标图像的形心坐标及半径,恢复遮挡果形.经验证有95%果实能正确识别.     

牛肉大理石花纹图像特征信息提取及自动分级方法

为了解决牛肉大理石花纹在人工分级中准确率和效率低的问题,该文基于计算机视觉和图像处理技术提出一种实用的牛肉大理石花纹自动评估和分级方法。通过图像解析,利用所提出的分级算法实现牛肉大理石花纹的快速提取,并计算反映大理石花纹丰富程度的10个特征参数。使用特征参数建立主成分回归模型,对牛肉大理石花纹等级进行预测,预测相关系数Rv=0.88,预测标准差SEP=0.56。校正时模型总体的回判正确率为97.0%,验证时总体的判别正确率为91.2%。在此基础上,开发了大理石花纹自动分级软件系统和硬件装置,并且在该试验室前期研制的样机上进行了试验,验证了算法的运算速度和准确率。结果表明,所提出的分级方法的检测速度和精度均能够满足企业中对牛肉大理石花纹分级的要求。     

基于多光谱图像融合和形态重构的图像分割方法

一些成熟的瓜果果实在单一的光谱图像中,果与叶的灰度值只存在微小差异,常用的图像分割方法不足以把果与叶区分开,为此,提出一种基于多光谱图像融合的形态学重构分割方法.首先,采集同一目标的可见光彩色图像和近红外图像,对此多光谱图像分别采用主成分分析(PCA)、小波变换以及可见光图像H分量与近红外图像NIR的算术组合(NIR/H)等方式进行融合处理:然后,对融合图像进行形态学重构分水岭分割.多幅苹果和番茄图像的同标提取试验结果表明,对可见光图像和近红外图像的PCA和小波变换融合图像进行形态学重构分水岭分割,可以得到较好的分割效果,尤其是小波变换融合图像的形态学重构分水岭分割效果更具有自适应性.     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

基于计算机视觉的牛肉分级技术综述

在中国牛肉分级标准颁布后，牛肉的自动分级就成为一个值得关注的新课题。国外的牛肉自动分级技术已较为成熟，而中国对此研究还处于起步阶段。综述了国内外牛肉自动分级技术的研究进展。中国的研究人员利用计算机视觉技术进行自动分级，需要从生产工艺，信息获取方式，牛肉本身性状的研究等多方面结合。提取牛肉大理石纹作为分级的关键技术之一，不但适合中国的标准，同时也与国外标准相一致。     

无人机航拍林业虫害图像分割复合梯度分水岭算法

针对林业信息监测方式实时性差、监测范围有限等问题,为更加实时、准确地对林业虫害信息进行监测并计算监测样地中虫害区域比例,该文在搭建面向林区虫害监测的多旋翼无人飞行器航拍监测系统基础上,提出了一种基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法。该方法引入全局直方图均衡化消除了图像暗纹理的影响,并采用形态学混合开闭重构滤波完成了图像样本的去噪处理。计算灰度图像各像素点的复合梯度实现了非相关区域(道路及裸地)的提取,最终利用分水岭算法实现了监测图像虫害区域的分割提取。利用该文所提算法对8幅虫害侵蚀程度不同的监测图像进行分割,并与传统分水岭算法、K-means聚类算法进行对比试验。试验结果表明,该文算法虫害区域提取的平均相对误差率分别降低6.56%、3.17%,平均相对极限测量精度分别改善7.19%、2.41%,能够相对准确地将虫害区域从监测图像中分割出来,可为后续林业虫害监测与防护提供参考。     

牛肉大理石花纹计盒维和信息维的测定

对牛肉大理石花纹几何特征进行定量描述，是牛肉大理石花纹等级自动判定系统的关键技术。通过对牛肉大理石花纹图像分形特征的分析及分形维数的测定，试图以分形维对牛肉大理石花纹的分布特征进行定量描述。作者以中国及美国牛肉分级系统中的大理石花纹标准图版为研究对象，通过图像预处理，将其转化为二值数字图像，然后根据变粗视化程度的像素点覆盖法，编写出计盒维和信息维的测定程序，计算出上述每一幅图像在不同标尺下的非空盒个数及信息量，再根据标尺与非空盒个数及信息量的关系，分析图像的分形特征；通过回归分析的方法，测定出图像的计盒维数和信息维数。试验结果显示，在一定的标度范围内，牛肉大理石花纹标准图像具有分形性，并且显示出多重分形特征；图像的计盒维数和信息维数均呈现出随着牛肉大理石花纹等级的增加而增大的变化趋势。     

基于图像特征融合的苹果在线分级方法

苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。     

基于模糊彩色聚类方法的西红柿缺陷分割研究

缺陷的检测一直是应用计算机视觉技术进行水果自动分级的难点。在HSL颜色模型的基础上，提出了基于模糊颜色聚类的缺陷分割方法。将RGB颜色模型转化为HSL颜色模型；用三角隶属度函数定义H、S、L模糊集，进而构成模糊颜色集；在模糊颜色的基础上，定义模糊颜色相似度测度，分析两种模糊颜色的形似性。将该分割方法应用于西红柿的缺陷分割，试验表明：准确率达96%。     

基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

Monitoring of denaturation processes in aged beef loin by Fourier transform infrared microspectroscopy

We present the results of a Fourier transform infrared (FT-IR) microspectroscopic study using conventional FT-IR microscopy and FT-IR imaging to detect the denaturation process during four different heating temperatures (raw, 45, 60, and 70 degrees C) spatially resolved in bovine cryosections from longissimus dorsi muscle. FT-IR imaging, employing a focal plane array detector, which allowed the simultaneous collection of spectra at 4096 pixels, enabled the investigation of the heat-induced changes in the two major meat constituents, i.e., myofibrillar and connective tissue proteins, spatially resolved. The infrared spectra of both compounds revealed that the major spectral changes involved an increase in beta-sheet and a decrease in alpha-helical structures, which appeared to be much more pronounced for the myofibers than for the connective tissue. These conformational changes could be correlated to the denaturation of the major meat proteins, such as myosin, actin, and collagen.     

种蛋外形的计算机视觉识别研究

提出一种利用计算机视觉对种蛋进行筛选的方法。蛋形指数有两个指标：质量与形状,将质量的测量转为对尺寸的测量,采用第一个神经网络检测种蛋的主要特征点,并根据视觉测量原理得到其尺寸大小。利用带小波变换对原始的边缘形状参数进行特征提取,第二个神经网络以此为输入来识别种蛋外形的规则性。试验表明：该方法与人工筛选相比较,其一致性可达到93%。     

雾滴沉积特性参数的图像检测算法改进

快速获取施药后雾滴在靶标表面的沉积分布有助于了解农药的田间分布情况,水敏试纸雾滴图像处理算法是检测喷药沉积特性参数常用的方法,但常因光照不均、试纸上沉积的雾滴斑痕粘连而引起雾滴识别误差。为解决这一问题,针对手机拍摄的照片,该文提出了与位置相关的动态阈值法提取雾滴区域,并设计基于圆形度的循环分割算法对粘连雾滴分割。以水代替农药利用背负式喷雾器喷洒,选取8张不同稀疏程度和碰撞角度的试纸作为样本进行试验,以验证上述算法的检测效果。试验结果表明,该方法不受亮度不均影响,覆盖率比固定阈值与分块阈值法分别高12.57%和8.74%,提取到的雾滴区域更加完整,能够提取92.64%以上的雾滴,且粘连分割效果较好,雾滴识别的正确率为97.2%,覆盖密度检测误差为3.31%,能够满足实际生产要求,为下一步开发雾滴检测APP打下基础。