[发明专利]一种基于图像处理的梨果实横纵径测量方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的梨果实横纵径测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过相机采集多张不同角度的梨表面图像，并对所述梨表面图像进行预处理，依次包括灰度值处理、二值化处理和去噪处理，得到预处理后的图像集合；

S2、根据预处理后的图像集合建立图像像素坐标系，计算梨果实横纵径值数据，得到梨果实的横径集合TD和纵径集合LD；

S3、根据横径集合TD和纵径集合LD计算得到以毫米为单位的梨果实的实际横径和纵径数值。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的梨果实横纵径测量方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

S11、设置可匀速旋转的水平测量平台，在所述测量平台的统一水平、且距离测量平台一定距离处设置摄像设备和照明设备；

S12、将待测梨果实放置在测量平台上，测量平台带动待测梨果实转动，每次转动后摄像设备拍摄一张图像，则转动一周后摄像设备采集了n张不同角度的待测梨果实的梨表面图像；

S13、对每一张梨表面图像作灰度值处理，以红色为取值通道提取像素点的灰度值，得到n张灰度值图像；

S14、采用最大熵法对每一张灰度值图像进行二值化处理，得到n张二值化图像；

S15、采用中值滤波法对每一张二值化图像进行去燥处理，得到n张去燥后的图像，所述去燥后的图像组成预处理后的图像集合。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的梨果实横纵径测量方法，其特征在于，所述步骤S12中测量平台每次带动待测梨果实转动度。

4.根据权利要求2所述的基于图像处理的梨果实横纵径测量方法，其特征在于，所述步骤S14中采用最大熵法对每一张灰度值图像进行二值化处理具体包括：

(1)选取任意一张灰度值图像，根据该图像的灰度直方图计算图像中灰度级i出现的概率p(i)：

其中，h(i)表示灰度级i在灰度直方图中出现的次数，N为灰度级总数；

(2)设置一个初始阈值k，k∈[0，N-1]，利用初始阈值k将灰度值图像中的像素分为背景A和目标B两大类，背景A和目标B在灰度直方图中出现的概率分别为：

(3)分别计算背景A和目标B的熵：

其中，p(i|A)表示灰度级i在背景A中出现的频率，p(i|B)表示灰度级i在目标B中出现的频率；

(4)更改初始阈值k的取值，重复步骤(2)、(3)，取使背景A和目标B的熵之和最大的阈值k作为最终的灰度级阈值K：

(5)利用灰度级阈值K将灰度值图像中的像素重新分为背景A和目标B两大类，令背景A中所有像素点的灰度值为0，令目标B中所有像素点的灰度值为255，得到该灰度值图像对应的二值化图像；

(6)重复上述步骤(1)～(5)，直到处理完所有灰度值图像，得到n张二值化图像。

5.根据权利要求2所述的基于图像处理的梨果实横纵径测量方法，其特征在于，所述步骤S15中采用中值滤波法对每一张二值化图像进行去燥处理具体为：

选取一张二值化图像，在所述二值化图像中从左至右、从上至下选取像素点，以选取的像素点为中心点取其邻域像素点，邻域像素点的范围为[20×20]～[40×40]，根据灰度值的大小对中心点及其邻域像素点进行排序，得到有序序列Q，取序列Q中位于中间位置的像素点的灰度值作为中心点的灰度值，遍历二值化图像中的所有像素点，得到去燥后的图像；

重复上述操作，直到处理完n张二值化图像，得到n张去燥后的图像。