[发明专利]一种基于红外图像的禽蛋品质鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于红外图像的禽蛋品质鉴别方法，包括以下步骤：采集禽蛋的红外图像；对红外图像进行预处理，图像二值化；对二值图像的白色区域进行连通性检测，并根据禽蛋外形特征对白色连通区域进行约束，去除不符合要求的连通区域，得到禽蛋的位置分布图；对位置分布图进行降噪，得到表征禽蛋区域的连通区域图像，对各连通区域进行编号；根据红外图像和连通区域图像，计算禽蛋分割图；根据禽蛋分割图计算每个禽蛋区域特征向量x_i＝[μ_i,σ_i,s_i]^T，i＝{1,2,...n}；将特征向量x_i带入预先训练好的判决模型，计算出模型值N_i；将计算出的模型值N_i与判决阈值进行比较，完成对禽蛋品质的鉴别。本发明能够通过检测禽蛋表面性质快速准确的检测出禽蛋内部是否变质，对禽蛋品质进行等级区分。

主权项

1.一种基于红外图像的禽蛋品质鉴别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用红外热像仪采集禽蛋的红外图像并将红外图像输入给计算机；步骤2：对红外图像进行预处理，然后进行二值化，得到二值图像；步骤3：对二值图像的白色区域进行连通性检测，得到若干个白色连通区域，并根据禽蛋外形特征对白色连通区域进行约束，去除掉不符合要求的连通区域，得到禽蛋的位置分布图；步骤4：对位置分布图进行降噪，得到表征禽蛋区域的连通区域图像，每一个连通区域对应一个禽蛋，从1到n对各连通区域进行编号；步骤5：根据红外图像和连通区域图像，计算禽蛋分割图；步骤6：根据禽蛋分割图计算每个禽蛋区域的灰度均值μ_i、均方差σ_i以及面积s_i，构成特征向量x_i＝[μ_i,σ_i,s_i]^T，i＝{1,2,...n}；步骤7：将特征向量x_i带入采用训练样本预先训练好的判决模型，计算出模型值N_i；判决模型为采用品质合格禽蛋训练得到的一个三维空间的高斯模型：其中，为样本特征向量均值，Σ为样本特征向量协方差，步骤8：将计算出的模型值N_i与判决阈值进行比较，从而完成对禽蛋品质的鉴别。