[发明专利]一种基于图像处理的双孢蘑菇分级方法

说明书

本发明公开一种基于图像处理的双孢蘑菇分级方法，首先结合基本全局阈值分割法与寻找最大熵阈值分割法进行第一次分水岭算法处理将双孢蘑菇完整地分割出来，且有效去除光照不均匀导致的阴影；然后使用Canny算子进行第二次分水岭算法处理去除柄部干扰，提取出完整的双孢蘑菇菌盖轮廓，之后计算双孢蘑菇最大直径，对双孢蘑菇进行分级。本方法很好地克服了图像采集时阴影的存在和双孢蘑菇柄部对最大直径的影响，取得了良好的图像处理效果，提高双孢蘑菇分级的准确性。

技术领域

本发明涉及双孢蘑菇分级方法，具体涉及一种基于图像处理的双孢蘑菇分级方法。

背景技术

双孢蘑菇，又称口蘑、白蘑菇、洋蘑菇等，因其颜色洁白、味道鲜美、质地厚实，成为世界上栽培区域最广泛、生产量最大的食用菌品种。目前，双孢蘑菇已经实现了工厂化生产，规模较大的工厂日产量可达上百吨。但是，目前国内双孢蘑菇的品质分级主要仍依赖人工进行，而人长时间用眼所造成的疲劳以及情绪不稳定等都会造成分级误差的波动，并且人工分级存在着劳动量大、生产率低、分级标准难统一、分级精度不稳定等缺点，因此，建立双孢蘑菇的智能化精选分级系统对于实现其高效生产具有重要的现实意义。目前，基于图像的智能化分级系统在水果上应用较多，但有关双孢蘑菇智能化分级的研究尚未见报道。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于图像处理，可有效智能将双孢蘑菇分级的方法。

本发明的技术方案是：一种基于图像处理的双孢蘑菇分级方法，包括以下步骤：

S1：获取待处理图像，对待处理图像进行感兴趣区域提取；

S2：对待处理图像使用基本全局阈值分割法获得阈值T1，并根据阈值T1对待处理图像进行二值化处理获得第一中间图；

S3：对待处理图像使用最大熵阈值分割法获得阈值T2，并根据阈值T2对待处理图像进行二值化处理获得第二中间图；

S4：第一中间图和第二中间图相结合获得第一标记图；

S5：对第一标记图进行分水岭算法处理获得第一次分水岭结果图；

S6：使用Canny算子对待处理图像进行轮廓提取获得第三中间图；

S7：第三中间图与第一次分水岭结果图进行或运算获得第四中间图；

S8：第四中间图与第一次分水岭结果图相结合获得第二标记图；

S9：对第二标记图进行分水岭算法处理获得第二次分水岭结果图，对第二次分水岭结果图提取轮廓后获得轮廓图；

S10：对轮廓图进行最大直径检测获得双孢蘑菇最大直径；

S11：根据双孢蘑菇最大直径对双孢蘑菇进行分级。

进一步地，步骤S8中，第四中间图进行多次闭运算之后再与第一次分水岭结果图相结合。

进一步地，步骤S6中，Canny算子的上下阈值分别是基本全局阈值分割法获得阈值T1和最大熵阈值分割法获得阈值T2。

进一步地，步骤S9还包括对第二次分水岭结果图提取轮廓时剔除过大和过小的轮廓。

进一步地，步骤S1中，对待处理图像进行感兴趣区域提取具体包括以下步骤：

S1.1：对待处理图像灰度化，对灰度化的图像进行二值化处理得到二值图像；

S1.2：对二值图像提取轮廓，并设置轮廓的最大周长和最小周长，初步得到双孢蘑菇轮廓图像；

S1.3：对初步得到的双孢蘑菇轮廓图像做垂直边界最小矩形，矩形与原始图像上下边界平行，矩形内区域即为提取的感兴趣区域。