[发明专利]一种基于果面局部灰度突变的水果表面虫眼检测标记方法

摘要

本发明公开了一种基于果面局部灰度突变的水果表面虫眼检测标记方法。由水果获取水果彩色图像，转换到HIS色彩空间，取其I分量得到水果灰度图像；得到图像的水平分辨率和垂直分辨率，建立二维矩阵，其中所有元素设为0，各元素对应水果灰度图像中的像素点；对水果灰度图像中的每个像素点依次进行水平扫描和垂直扫描，并对二维矩阵中的元素进行设定；二维矩阵中元素的值为2，则对应的像素点属于水果表面虫眼，并将灰度值设置为255，作为虫眼标记，完成水果虫眼检测。本发明利用了水果表面虫眼引起珠果面局部灰度突变来检测水果表面虫眼，可利用常规的机器视觉系统进行虫眼，检测成本低。

主权项

一种基于果面局部灰度突变的水果表面虫眼检测方法，其特征在于该方法的步骤如下：1)水果图像获取：将水果放置在摄像机下方的白纸上，获取水果彩色图像S1；2)图像灰度化：将水果彩色图像S1转换到HIS色彩空间，取其I分量，得到水果灰度图像G1；3)建立图像缓冲区：分别记录得到水果灰度图像G1的水平分辨率W和垂直分辨率H，建立一个H行、W列的二维矩阵G2，将二维矩阵G2中所有元素设为0，二维矩阵G2中的元素对应水果灰度图像G1中的像素点；4)像素点扫描：对水果灰度图像G1中的每个像素点依次进行水平扫描和垂直扫描，并对二维矩阵G2中的元素进行设定；5)虫眼区域判定：如果得到的二维矩阵G2中第j行第i列元素的值为2，则检测得到水果灰度图像G1第j行第i列像素点属于水果表面虫眼，将水果灰度图像G1第j行第i列像素点的灰度值设置为255，作为虫眼标记，完成水果虫眼检测；所述的步骤4)中水平扫描过程具体包括：对于水果灰度图像G1中每一个像素点，将该像素点所在行的第i‑HelfLength列至第i+HelfLength列的所有像素点的灰度值复制到局部区域缓冲区Y1中，i为该像素点的列序数，i的取值范围为HelfLength+1～W‑HelfLength，HelfLength为局部区域长度，以局部区域缓冲区Y1为因变量，并建立一个自然数列X作为自变量，建立自然数列X和局部区域缓冲区Y1之间的二阶回归模型P1，用二阶回归模型P1计算自然数列X的第1个、第HelfLength+1个和2×HelfLength+1个元素分别所对应的回归值，分别记为R1、R2和R3；如果R2<(R1+R3)×T，T为虫眼存在性阈值，则将二维矩阵G2中第j行第i列元素的值设为1；所述的步骤4)中垂直扫描过程具体包括：对于水果灰度图像G1中每一个像素点，将该像素点所在列的第j‑HelfLength行至第j+HelfLength行的所有像素点的灰度值复制到局部区域缓冲区Y1中，j为该像素点的列序数，j的取值范围为HelfLength+1～W‑HelfLength，HelfLength为局部区域长度，以局部区域缓冲区Y1为因变量，并建立一个自然数列X作为自变量，建立自然数列X和局部区域缓冲区Y1之间的二阶回归模型P2，用二阶回归模型P2计算自然数列X的第1个、第HelfLength+1个和2×HelfLength+1个元素分别所对应的回归值，分别记为Q1、Q2和Q3，如果Q2<(Q1+Q3)×T，T为虫眼存在性阈值，则将二维矩阵G2中第j行第i列元素的值增加1。