[发明专利]一种基于MU-SVM的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法

权利要求书

1.一种基于MU-SVM的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法；其特征在于，利用MU-SVM算法实现冰鲜鲳鱼新鲜度快速检测，该算法基于机器视觉和数字图像处理技术获取图像数据并提取特征，通过MC-UVE算法筛选最佳特征并输入SVM机器学习分类算法评估新鲜度等级；具体包括如下步骤：

S1：搭建面向冷藏货架的图像采集环境，采集冰鲜鲳鱼图像；

S2：鲳鱼图像预处理及图像增强；

S3：分割鲳鱼鱼体ROI，即分割鱼体前景和背景；

S4：鲳鱼鳃部ROI分割；

S5：基于ROI特征提取；

S6：基于MC-UVE算法筛选特征；

S7：输入特征到SVM机器学习分类模型；输出新鲜度评估结果。

2.根据权利要求1所述基于MU-SVM的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法；其特征在于，所述步骤S1搭建面向冷藏货架的图像采集环境是由照明室、数码相机、计算机和图像处理软件组成；整个成像室被遮光布包围，以避免周围光线的照射；照明室配备由56颗高亮灯珠组成，功率30W，色温5500K的2盏LED灯，分别位于样本顶部与前部，可水平移动；使用佳能600D数码相机拍摄，摄像机位于样品前面45°位置，三脚架固定；透镜设置在距样品表面30cm处；每天在特定的时间，从恒温箱中取出样品，在图像采集之前，用棉布擦拭样本的外部水分；图像取自每条鱼的两侧以及鱼眼、鱼鳃部位，在RGB颜色空间中采集，并以JPEG格式保存，大小尺寸为5184×3456像素的矩阵，共记录16天，得到2845张图像数据。

3.根据权利要求1所述基于MU-SVM的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法；其特征在于，所述步骤S2包含以下步骤：

S21：图像平衡，对图像色彩进行平衡处理，校正图像色偏、过饱和饱和度不足的情况；

S22：用平均滤波去除鱼体图像噪声；

所述步骤S3包含以下步骤：

S31：RGB图像转换为灰度图像，灰度调整；

S32：阈值分割，应用最大类间方差法(OTSU)计算前景和背景分割的最佳阈值x，x∈(0，1)，将灰度图像退化为二值图像；

S33：膨胀、腐蚀填充处理图像；

S34：获取最大连通域图像，初步分割出来鱼体二值图像；

S35：将鱼体二值图像与原RGB图像相乘，得到分割后鱼体RGB图像；

所述步骤S4包含以下步骤：

S41：分割后的鱼体RGB图像转换为二值图像；

S42：运用Ostu最大类间方差算法分割，初步分割出鳃部图像，此时鱼鳃部和背景值为0，鱼体值为1；

S43：胶片操作，即对图像数据进行取反运算，实现底片效果，此时鱼鳃部背景值为1，鱼体值为0；

S44：巧妙地将分割出鳃部图像与二值图像相乘，得到包含鳃部的分割图像；

S45：求最大连通域，滤去其他边缘噪声，得初步分割出来的鳃部图像；

S46：膨胀、腐蚀填充优化分割结果；

S47：将鳃部二值图像与原RGB图像相乘，得到最终分割结果。