[发明专利]一种基于信息融合的中华绒螯蟹品质等级判别方法

权利要求书

1.一种基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一：采集中华绒螯蟹的蟹壳可见近红外波段的高光谱图像，并对高光谱图像进行校正；

步骤二：根据步骤一中校正后的高光谱图像划分感兴趣区域；

步骤三：运用高光谱图像处理软件提取感兴趣区域可见近红外波段的光谱信息，并进一步筛选特征波长；所述筛选特征波长的具体方法为：先用多元散射校正方法对光谱信息进行预处理，再运用遗传算法或蚁群优化算法挑选中华绒螯蟹的特征波长；所述遗传算法筛选的特征波长为432 nm、498 nm、519 nm、583 nm、620 nm 、678 nm、791 nm、876 nm和902nm；所述蚁群优化算法筛选的特征波长为437 nm、475 nm、585 nm、633 nm、666 nm、713 nm、745 nm和875 nm；

步骤四：对步骤一中校正后的高光谱图像进行滤波处理，再运用高光谱图像处理软件获取主成分图像，进一步提取主成分图像中感兴趣区域的纹理信息；所述滤波处理为采用中值滤波对中华绒螯蟹高光谱图像进行降噪滤波处理；所述获取主成分图像是利用高光谱图像处理软件提取高光谱图像的前三个主成分图像，分别记作PC1、PC2、PC3；所述提取主成分图像中感兴趣区域的纹理信息是指提取PC1、PC2、PC3图像感兴趣区域的纹理信息，具体是提取3个主成分图像灰度共生矩阵的灰度均值、灰度值方差、能量、相关性、同质性和对比度6个纹理特征参数，共18个特征值；

步骤五：对步骤二中划分的感兴趣区域提取RGB信息；

步骤六：用高斯归一化方法融合特征波长、纹理信息和RGB信息；所述融合特征波长、纹理信息和RGB信息具体为特征波长和纹理信息二者融合，特征波长和RGB信息二者融合以及特征波长、纹理信息和RGB信息三者融合；建立基于融合信息的分级模型。

2.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤一和三中，所述可见近红外波段的波长范围为421-963 nm。

3.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤一中，所述校正为：采集白色标定板图像W，以及关闭摄像机快门采集得到全黑的标定图像B；应用公式（1）进行图像标定：

（1）

式中，I原始图像，R校正后的图像。

4.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤二所述划分感兴趣区域的具体步骤为：使用自动阈值分割实现对中华绒螯蟹图像与背景分离，再获取中华绒螯蟹壳区域中心坐标和中华绒螯蟹图像的中轴线，以中心坐标为中心，中轴线为对称轴生成300×300至500×500像素大小的矩形为感兴趣区域。

5.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤六中所述高斯归一化方法为通过归一化公式将特征波长、纹理信息和RGB信息的值分布在区间[-1，1]内；

所述高斯归一化公式为：

（2）

其中，V表示特征向量，n表示特征向量的维度，表示第k维向量的均值和方差。

6.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤六所述建立基于融合信息的分级模型的算法包括随机森林算法、线性判别分析、K最近邻法，支持向量机或人工神经网络模型。