[发明专利]一种基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法

权利要求书

1.一种基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、利用彩色相机和高亮度光源获取种子透射图像，并根据所述种子透射图像构建种子裂纹数据集；

S200、利用所述种子裂纹数据集构建种子裂纹相关滤波模板和相关阈值；

S300、利用所述相关滤波模板对待检测种子的非种子区域进行边缘检测，将与种子裂纹具有高度相关性的候选区域提取出来；

S400、裂纹筛选，比较所述候选区域的相关滤波响应峰值与相关阈值，并根据比较结果判断所述候选区域是否为种子裂纹区域；以及

S500、将筛选出的种子裂纹区域的像素点连线，作为种子裂纹检测结果。

2.如权利要求1所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，步骤S200中通过傅里叶变换和高斯变换对所述种子裂纹数据集进行运算获得所述种子裂纹相关滤波模板。

3.如权利要求2所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，构建所述种子裂纹相关滤波模板进一步包括：

S201、在所述种子裂纹数据集中，随机提取种子裂纹并以所述种子裂纹像素点为中心，以k×k为模板大小的任意区域构成集合S＝{f₁,f₂,...,f_N}，N为种子裂纹样本；

S202、根据相关滤波原理，输入所述种子透射图像与所述相关滤波模板进行计算可得如下相关图g：

其中，f为种子透射图像，h为相关滤波模板，为卷积运算；

S203、对上式进行傅里叶变换，函数互相关的傅里叶变换等于函数傅里叶变换的乘积：

其中，*表示共轭计算，F(·)为傅里叶变换；

S204、将上式化简为：G＝F·H^*，得到：

其中，H^*为种子裂纹相关滤波模板，G为期望响应。

4.如权利要求3所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，构建所述种子裂纹相关滤波模板还包括：

S205、针对集合S中的N个种子裂纹样本，采用最小化平方和误差进行求解：

其中G为峰值为1的标准高斯函数。

5.如权利要求1-4中任意一项所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，步骤S300中边缘检测进一步包括：

采用scharr算子进行边缘计算，获得边缘图像c_i：

其中，x为具有内部裂纹的种子透射图像样本，x_i表示第i个样本数据(i＝1,2,...,N),N为裂纹样本数量；K_x为x方向的滤波系数，K_y为y方向的滤波系数。

6.如权利要求5所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，K_x，K_y分别为：

7.如权利要求6所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，仅计算种子在圆形透光区域内的边缘图像，所述圆形透光区域的半径为R。

8.如权利要求7所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，步骤S400中裂纹筛选进一步包括：

以c_i为蒙版，以边缘像素点为中心，获取k×k大小的矩形图像区域p并进行傅里叶变换为P，则其相关滤波响应为：

Y＝H^*·P

其中，c_i为边缘检测后的输出图像，H^*为滤波模板，p为候选区域。

9.如权利要求8所述的基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，设阈值T，若所述相关滤波响应的峰值大于或等于阈值T，则所述候选区域为裂纹区域；若所述相关滤波响应的峰值小于阈值T，则所述候选区域为非裂纹区域。

10.一种基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据种子透射图像，以裂纹像素点为中心，获取k×k大小的裂纹区域图像，构建种子裂纹数据集；

设目标响应为峰值为1的标准高斯函数，对裂纹图像进行傅里叶变换，并根据滤波模板计算公式，获得对应的相关滤波模板，并通过最小平方和误差进行迭代求解，获得最终的滤波模板H^*；

将种子透射图像进行边缘检测，得到种子裂纹的候选区域；

将边缘检测结果作为蒙版，与原种子透射图像进行像素对应；

以边缘检测结果中候选的边缘像素点为中心，截取k×k大小的原种子透射图像作为候选区域输入，将该候选区域进行傅里叶变换后，获得该候选区域的相关滤波响应；

判断相关滤波响应的峰值，若峰值大于或等于阈值T，则该候选区域为裂纹区域；若峰值小于阈值T，则该候选区域为非裂纹区域；

循环遍历所有边缘检测的候选区域，若未遍历完成，则返回重新获得该候选区域的相关滤波响应；若遍历完成，则依次连接种子裂纹区域完成种子内部裂纹检测。