[发明专利]一种基于计算机图像的脆化鱼肉快速检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于计算机图像的脆化鱼肉快速检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100，获取鱼肌肉组织的切片显微图像；

S200，灰度化切片显微图像得到灰度图像，对灰度图像进行粗略区域划分得到的多个第一图像区域构成第一图像集合；

S300，从第一图像集合中筛选出特征图像集合；

S400，将特征图像集合中各个第一图像区域与脆肉鱼样本图像进行对比，识别并标记鱼肌肉组织的类型；

其中，在S200中，对灰度图像进行粗略区域划分得到的多个第一图像区域构成第一图像集合的方法为：

S201，采用中值滤波法对灰度图像进行去噪，将去噪后的灰度图像进行二值化得到二值化图像，搜索二值化图像中像素值为0的所有像素点构成像素点集合V={v_i}，其中，v_i为像素点集合V中第i个像素点，i∈[1,N]，N为集合V中像素点的总数量；

S202，依次计算像素点集合V中各个像素点到其他像素点之间的欧氏距离，由计算得到的每个像素点v_i到其他像素点之间的欧氏距离，将各个欧氏距离按从小到大的顺序排列起来形成一个有序的序列dv_i={d_ij}，其中，d_ij表示序列dv_i中第j个欧氏距离，j∈[1,N-1]；由所有的序列dv_i构成像素距离集合D，每个像素点v_i对应一个序列dv_i；设置变量i的初始值为1,每个v_i对应设置一个边缘点序列EG_i；

S203，搜索序列dv_i的中值为MD，如果序列dv_i的中值等于d_ij时则在序列dv_i随机取一个大于dv_i的中值的距离值作为MD，令像素点v_i在距离值MD上对应位置的像素点为Pix_Mid，即在像素点集合V中与像素点v_i的欧氏距离为MD的对应像素点，令像素点v_i在距离值d_ij上对应位置的像素点为Pix_Min，即在像素点集合V中与像素点v_i的欧式距离值为d_ij的像素点，点v_i到Pix_Mid的射线为L1，点v_i到Pix_Min的射线为L2，以点v_i为顶点、L1和L2为边界、半径为d_ij在灰度图像或者二值化图像上构成扫描区域A_i，或者以点v_i、点Pix_Mid、点Pix_Min三点之间互相连线构成扫描区域A_i；

S204，从像素点v_i位置开始在扫描区域A_i中按照序列dv_i的距离顺序依次搜索像素点集合V中的各个像素点在灰度图像上对应的灰度值是否满足组织边缘条件；

所述组织边缘条件为：Pix1MAX≥Pix2MAX和/或Pix1MAX＞HL1和/或Pix2MAX＞HL2；

Pix2MAX为Pix2和/或Pix2的八邻域中的各个像素点灰度值中的最大灰度值，Pix1为搜索到的前一个像素点，Pix1初始为像素点v_i，Pix2为搜索到的当前的像素点，Pix1MAX为Pix1和/或Pix1的八邻域中的各个像素点灰度值中的最大灰度值，以Pix1为圆心d_ij为半径或Pix1到Pix2的距离为半径的A_i范围内所有像素点的灰度值的算术平均值为HL1，以Pix2为圆心d_ij为半径或Pix1到Pix2的距离为半径的A_i范围内所有像素点的灰度值的算术平均值为HL2；

S205，将各个满足组织边缘条件的像素点加入到边缘点序列EG_i，并将满足组织边缘条件的像素点从像素点集合V中删除，重置删除后的集合V的大小为M；

S206，如果i＜N，则令i的值增加1并转到步骤S203，否则转到步骤S207；

S207，将各个边缘点序列EG_i依次连接得到多个边缘曲线；通过各个边缘曲线对灰度图像进行划分得到的多个第一图像区域构成第一图像集合；

其中，将特征图像集合中各个第一图像区域与脆肉鱼样本图像进行对比，识别并标记鱼肌肉组织的类型的方法包括：

采集脆肉鱼样本图像；

按照特征图像集合中的第一图像区域的大小随机提取脆肉鱼样本图像中相同大小的图像区域作为样本图像区域；

在第一图像区域和样本图像区域中随机取间隔为gap的2行像素，即第r行和第r+gap行，计算2行像素对应的灰度值的比值，计算第一图像区域和样本图像区域的区间灰度比上限Eup：

Eup=MaxP(r,1,s)÷MaxP(r+gap,1,s)，其中，r为随机选取的行,s为r行在第一图像区域中的总列数，MaxP(r,1,s)的意义为第r行的第1列到第s列中各个像素点最大的灰度值；

计算第一图像区域和样本图像区域的区间灰度比中值Emid：

Emid=MidP(r,1,s)÷MidP(r+gap,1,s)，MidP(r,1,s)的意义为第r行的第1列到第s列中各个像素点的灰度值的中值或者平均值；

计算第一图像区域和样本图像区域的区间灰度比下限Edown：

Edown=MinP(r,1,s)÷MinP(r+gap,1,s)，MinP(r,1,s)的意义为第r行的第1列到第s列中各个像素点最小的灰度值；

令第一图像区域的区间灰度比上限为Eup1，样本图像区域的区间灰度比上限为EupY；

令第一图像区域的区间灰度比中值Emid1，样本图像区域的区间灰度比中值EmidY；

令第一图像区域的区间灰度比下限Edown1，样本图像区域的区间灰度比下限EdownY；

设定脆肉识别条件：Minμ≤|(Eup1+ Emid1+ Edown1)|÷3≤Maxμ；

Minμ=Min(EupY、EmidY、EdownY)；Maxμ=Max(EupY、EmidY、EdownY)；其中，Min(EupY、EmidY、EdownY)为求EupY、EmidY、EdownY中的最小值；Max(EupY、EmidY、EdownY)为求EupY、EmidY、EdownY中的最大值；

当特征图像集合中满足脆肉识别条件的第一图像区域的数量占比大于设定的识别阈值区间，则标记鱼肌肉组织的类型为脆化鱼；

当特征图像集合中满足脆肉识别条件的第一图像区域的数量占比在设定的识别阈值区间内，则标记鱼肌肉组织的类型为半脆化鱼；

当特征图像集合中满足脆肉识别条件的第一图像区域的数量占比小于设定的识别阈值区间，则标记鱼肌肉组织的类型为普通鱼。