[發明專利]一種基于高光譜圖像處理的提高肉源真偽鑒別正確率方法

有效

• 申請號: 201910769277.3
• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN110490895B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 饒秀勤;高迎旺;張延寧;張小敏;王怡田;林洋洋;王一嫻;應義斌
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06T7/11;G06K9/62;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/764;G01N21/84
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種基于高光譜圖像處理的提高肉源真偽鑒別正確率方法，其特征在于：該方法的步驟包括：

1)采集畜肉的高光譜圖像，將高光譜圖像背景分割；

所述的步驟1)，具體是：

1.1)背景和目標物的光譜特征曲線獲取

將高光譜圖像I_mnp中的畜肉的圖像區域作為目標物，其中，m和n分別為圖像橫向和縱向像素個數，p為高光譜圖像I_mnp的波段數，其余的圖像區域作為背景，獲取背景和目標物的光譜特征曲線；

1.2)提取特定波長下的灰度圖像

根據背景和目標物光譜反射值變化快慢的特征，提取特征波長下的單通道圖像，分別得到8位灰度圖像I_f(m，n)和I_g(m，n)，I_f(m，n)表示高光譜圖像光譜特征曲線對應f波長下的單通道圖像，I_g(m，n)表示高光譜圖像光譜特征曲線對應g波長下的單通道圖像；

1.3)計算波段比

讀取兩幅單通道圖像I_f(m，n)和I_g(m，n)，分別處理得到兩個圖像灰度矩陣M_f(m，n)和M_g(m，n)，將兩個圖像灰度矩陣之間對應相同位置的數值進行相除，用波段f對應的圖像灰度矩陣M_f(m，n)除以波段g對應的圖像灰度矩陣M_g(m，n)，得到波段比矩陣M_r(m，n)；

1.4)構建背景掩膜圖像

根據以下公式對波段比矩陣M_r(m，n)進行閾值處理并二值化，將其轉化為第一二值圖像B_r(m，n)，對第一二值圖像進行中值濾波和形態學處理，并以圖像形心為中心點尺寸縮小10％，得到背景掩膜圖像I_bm(m，n)；

其中，B_r，ij表示第一二值圖像B_r(m，n)中第i行第j列的像素點的二值化值；

1.5)利用背景掩膜圖像I_bm(m，n)對原始的高光譜圖像進行分割處理；

2)高光譜圖像中進一步剔除肌間脂肪；

所述的步驟2)，具體是：

2.1)第二主成分圖像提取

對高光譜圖像進行主成分分析，得到第二主成分圖像I_pc2(m，n)；

2.2)第二主成分圖像背景剔除

將第二主成分圖像I_pc2(m，n)與背景掩膜圖像I_bm(m，n)進行卷積計算，得到目標物矩陣M_pc2(m，n)；

2.3)構建脂肪掩膜圖像

根據以下公式對目標物矩陣M_pc2(m，n)進行閾值處理并二值化，將其轉化為第二二值圖像B_pc2(m，n)，對第二二值圖像進行中值濾波，得到肌間脂肪掩膜圖像I_fm(m，n)；

其中，B_pc2，ij表示第二二值圖像B_pc2(m，n)中第i行第j列的像素點的二值化值；

2.4)利用肌間脂肪掩膜圖像I_fm(m，n)對步驟1)分割處理后獲得的圖像再次進行分割處理，實現高光譜圖像中肌間脂肪剔除；

3)獲取剔除背景和肌間脂肪的高光譜圖像；

4)將高光譜圖像剩余的區域作為感興趣區域并提取光譜特征，再利用主成分分析方法進行光譜特征降維；

5)針對已知類別畜肉樣本的高光譜圖像按照上述步驟進行處理獲得降維后的光譜特征，輸入到支持向量機中進行訓練，獲得訓練后的支持向量機作為鑒別模型，將未知類別畜肉樣本的高光譜圖像光譜特征輸入鑒別模型中輸出獲得畜肉真偽的結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于高光譜圖像處理的提高肉源真偽鑒別正確率方法，其特征在于：所述的肉源為畜肉。

3.根據權利要求1所述的一種基于高光譜圖像處理的提高肉源真偽鑒別正確率方法，其特征在于：所述步驟4)中，采用高光譜成像系統采集高光譜圖像并提取感興趣區域的光譜特征。