CN107833223A - 一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，涉及光谱图像处理。该基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，是利用高光谱成像设备同时采集待测水果的光谱信息和图像信息，结合光谱分析技术、计算机图像处理和机器视觉技术的优点，对待测水果进行分割的技术。采集到的待测水果高光谱图像是在特定波长范围内由一系列连续的较窄波段图像组成的三维图像数据块。在此三维图像数据块内水果与背景的每个像素点的光谱信息都有较大的差异，通过对比分析水果与背景之间光谱数据的差异采用‘光谱均值‑阈值’分割算法，能够快速准确的分割水果图像。

Description

一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法
技术领域
本发明涉及光谱图像处理，特别涉及一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法。
背景技术
水果营养价值高，产量大,但国内产业发展后劲不强。其主要原因是我国水果采后品质检测技术落后，大多是人工操作，耗时耗力，而且效率低，因而无法满足大规模生产的需求，无法满足国内的高端需求。目前，国内对水果的采后无损检测研究还不成熟，因此，亟需开发快速无损智能高效的采后品质检测技术，推动水果采后处理向优质化、标准化和产业化方向健康发展，以营养和功能引导水果消费。通过分析水果的高光谱图像数据，可以快速无损地检测水果的品质，而将水果图像精准完整地分割出来是分析水果高光谱图像的前提。而大部分水果呈球形，水果高光谱图像中水果边缘颜色较深，与背景颜色相近，故目前基于图像信息的分割方法不易区分水果与背景，容易使水果图像分割不准确。因此，提出一种快速精准的水果图像分割方法，其在水果品质检测中具有较好的应用前景。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其具有设计合理、快速准确的优点。
本发明所采用的技术方案是：一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其技术要点是，包括以下步骤：
获取高光谱图像的步骤，将校正白板放在移动平台上并与水果样品处于同一高度，获得校正白板的高光谱标定图像；关闭镜头快门获取全黑的高光谱标定图像，最后将待测水果样品放置于移动平台上，获得水果样品在移动平台不同位置的全部的光谱信息；
高光谱图像数据校正的步骤，利用校正白板的高光谱标定图像、全黑的高光谱标定图像对水果样品的光谱信息进行降噪处理，获取平滑的光谱图像；
确定图像分割的特征波长,获取水果样品每个像素点在不同波段处的光谱反射率及背景每个像素点在不同波段处的光谱反射率，计算水果所在区域每个像素点的光谱数据与背景的光谱数据的差值，确定差值最大处的波长为特征波长，该波长下的光谱数据作为分割图像的光谱数据；
分割出待测水果图像的步骤，利用光谱均值-阈值算法分割出待测水果图像。
上述方案中，高光谱图像数据校正的公式如下：
式中，R为校正图像，IS为原始光谱图像，ID为全黑的标定图像，IW为全白的标定图像。
上述方案中，所述的光谱均值-阈值算法包括以下步骤：
随机获取待测水果高光谱图像水果所在区域某像素点处于不同波段的所有光谱数据的反射率，计算反射率的均值，将该均值作为阈值；
将水果高光谱图像每个像素点特征波长下的光谱数据与阈值比较，若小于阈值，则修改像素点的像素值，若大于阈值，则像素值不变。
上述方案中，修改像素点的像素值为255。
本发明的有益效果是：该基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，是利用高光谱成像设备同时采集待测水果的光谱信息和图像信息，结合光谱分析技术、计算机图像处理和机器视觉技术的优点，对待测水果进行分割的技术。采集到的待测水果高光谱图像是在特定波长范围内由一系列连续的较窄波段图像组成的三维图像数据块。在此三维图像数据块内水果与背景的每个像素点的光谱信息都有较大的差异，通过对比分析水果与背景之间光谱数据的差异采用‘光谱均值-阈值’分割算法，能够快速准确的分割水果图像。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法的流程图；
图2为本发明实施例中分割后的蓝莓图像示意图，(a)为未分割之前的蓝莓示意图；(b)为分割后的蓝莓示意图。
具体实施方式
使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图1～2和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
本实施例中将蓝莓作为待测水果，需要的设备主要由高光谱成像光谱仪(ImSpector V10E,Spectral Imaging Ltd,Finland)、一架像素为1392×1040的面阵CCD相机(IGV-B1410M,IMPERX Incorporated,USA)、一台精密位移控制平台(IRCP0076-1COM,台湾)、一套150W的光纤卤素灯(3900Illuminatior,Illumination Technologies,Inc.美国)、一个减少环境光影响的暗箱(120×50×140cm)及数据处理机(DELL Vostro 5560D-1528)，其中，高光谱摄像头的光谱范围为400—1100nm，光谱分辨率为2.8nm。利用高光谱成像采集系统获取水果高光谱图像，调整蓝莓上表面到镜头的距离为250mm，相机曝光时间9.1ms，平台移动速度2.2mm/s，以确保采集的图像清晰且不失真。
本实施例采用的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法获取蓝莓的高光谱图像的步骤如下：
步骤S101，获取高光谱图像的步骤，首先将校正白板放在移动平台上并与水果样品处于同一高度，调整光源强度使最大DN值在3200左右，通过高光谱图像采集软件Spectral Image(Isuzu Optics Corp.,Taiwan)采集全白的标定图像IW；关闭镜头快门获取全黑的标定图像ID；将蓝莓(一个或者多个均可)放置于移动平台上，采集高光谱图像以获得蓝莓在移动平台移动过程中不同位置的全部的原始光谱图像IS。
步骤S102，高光谱图像数据校正的步骤，利用校正白板的高光谱标定图像、全黑的高光谱标定图像对水果样品的光谱信息进行降噪处理，获取平滑的光谱图像，其中，高光谱图像数据校正的公式如下：
式中，R为校正图像，IS为原始图像，ID为全黑的标定图像，IW为全白的标定图像。
步骤S103，确定图像分割的特征波长的步骤，获取水果样品每个像素点在不同波段处的光谱反射率及背景每个像素点在不同波段处的光谱反射率，计算蓝莓区域每个像素点的光谱数据与背景的光谱数据的差值，确定差值最大处的波长为特征波长，该波长下的光谱数据作为分割图像的光谱数据；
通过校正后的蓝莓高光谱图像，确定蓝莓的全波段光谱曲线特点是400-700nm的光谱反射率较低，700-750nm之间光谱反射率迅速上升，并在900nm波段附近光谱达到峰值，而背景的全波段光谱曲线较为平缓，且光谱反射率小。因此本实施例确定在900nm附近波段的蓝莓光谱数据与背景光谱数据差异达到最大，选择900.41nm波长下的蓝莓区域每个像素点的光谱数据与背景的光谱数据作为分割图像的光谱数据。
步骤S104，分割出待测水果图像的步骤，利用光谱均值-阈值算法分割出待测水果图像。随机获取蓝莓高光谱图像某像素点，计算该像素点处的所有光谱数据并求得均值0.31，以此均值作为阈值。将蓝莓高光谱图像像素点(i,j)处900.41nm波长下的光谱数据与阈值0.31进行比较，若背景区域各像素点处900.41nm波长下的光谱反射率(均在0.1以下)小于阈值，应将蓝莓图像对应像素点像素值赋值为255；蓝莓区域各像素点处900.41nm波长下的光谱反射率则都在0.45-0.55之间，若蓝莓区域各像素点处900.41nm波长下的光谱反射率大于阈值，则蓝莓区域对应像素点像素值不变，分割计算公式如下：
式中，t(i,j)为蓝莓高光谱图像像素点(i,j)处900.41nm波长下的的光谱数据,g为蓝莓高光谱图像某像素点处的光谱数据均值，即阈值，h(i,j)为分割后的像素点(i,j)的像素值，Q(i,j)为蓝莓图像分割前像素点(i,j)的像素值。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取高光谱图像的步骤，将校正白板放在移动平台上并与水果样品处于同一高度，获得校正白板的高光谱标定图像；关闭镜头快门获取全黑的高光谱标定图像,最后将待测水果样品放置于移动平台上，获得水果样品在移动平台不同位置的全部的光谱信息；
高光谱图像数据校正的步骤，利用校正白板的高光谱标定图像、全黑的高光谱标定图像对水果样品的光谱信息进行降噪处理，获取平滑的光谱图像；
确定图像分割的特征波长,获取水果样品每个像素点在不同波段处的光谱反射率及背景每个像素点在不同波段处的光谱反射率，计算水果所在区域每个像素点的光谱数据与背景的光谱数据的差值，确定差值最大处的波长为特征波长，该波长下的光谱数据作为分割图像的光谱数据；
分割出待测水果图像的步骤，利用光谱均值-阈值算法分割出待测水果图像。
2.如权利要求1所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，高光谱图像数据校正的公式如下：
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>D</mi> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>W</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>D</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
式中，R为校正图像，IS为原始光谱图像，ID为全黑的标定图像，IW为全白的标定图像。
3.如权利要求1所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，所述的光谱均值-阈值算法包括以下步骤：
随机获取待测水果高光谱图像水果所在区域某像素点处于不同波段的所有光谱数据的反射率，计算反射率的均值，将该均值作为阈值；
将水果高光谱图像每个像素点特征波长下的光谱数据与阈值比较，若小于阈值，则修改像素点的像素值，若大于阈值，则像素值不变。
4.如权利要求3所述的基于光谱信息的水果高光谱图像分割方法，其特征在于，修改像素点的像素值为255。
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