[发明专利]一种自适应的鸡蛋透射图像蛋黄区域分割方法

摘要

本发明公开一种自适应的鸡蛋透射图像蛋黄区域分割方法，属于图像法无损检测领域。该方法首先采集鸡蛋透射图像，再计算其中鸡蛋区域G分量的平均灰度值，然后将该平均灰度值带入阈值计算公式计算分割阈值。再用该分割阈值对蛋黄区域阈值分割并去除杂点，获得蛋黄区域的二值图像，最后将鸡蛋透射图像点乘蛋黄区域二值图像，获得蛋黄区域透射图像。本方法可应用于不同蛋壳颜色和透光性的鸡蛋，能够克服鸡蛋蛋壳颜色和透光性的差异对不同鸡蛋透射图像蛋黄区域分割的不利影响，为基于蛋黄或蛋白区域形态及颜色特征的禽蛋新鲜度的图像法无损检测方法奠定了基础。

主权项

一种自适应的鸡蛋透射图像蛋黄区域分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：(一)鸡蛋透射图像采集；(二)G通道鸡蛋透射灰度图像中鸡蛋区域平均灰度值的计算；(三)计算分割阈值；(四)蛋黄区域二值图像提取；(五)蛋黄区域二值图像修整；(六)蛋黄区域图像分割：所述步骤一，其特征在于光源为暖白色LED灯；所述步骤二，其特征在于：先以大津阈值分割法对R通道灰度图进行分割，并去除分割后图像中的杂点，获得鸡蛋区域二值图，再将其作为蒙板，统计G通道鸡蛋透射灰度图像中鸡蛋区域的平均灰度值；所述步骤三，其特征在于：分割阈值使用以下模型进行计算：T＝0.0036g其中，T为分割阈值，g为G通道鸡蛋透射灰度图像中鸡蛋区域的平均灰度；所述步骤四，其特征在于：用步骤三计算得到的分割阈值为阈值，对G通道鸡蛋透射灰度图像进行阈值分割并反色，获得带背景和杂点的蛋黄区域二值图像；所述步骤五，其特征在于按如下步骤进行：先将步骤二得到的鸡蛋区域二值图像反色并以直径40的圆盘为模版进行膨胀，获得边缘收缩的鸡蛋区域二值图像的反色图像；然后将步骤四得到的蛋黄区域二值图像与边缘收缩的鸡蛋区域二值图像的反色图像进行减运算，获得只带杂点的蛋黄区域二值图像；最后去除其中面积较小的连通域，获得蛋黄区域的二值图像；所述步骤六，其特征在于：先将单通道的蛋黄区域的二值图像扩充至三个通道。然后用原始鸡蛋透射图像点乘(.*)扩充至三个通道的蛋黄区域二值图像，获得鸡蛋蛋黄区域透射图像。