一种基于信息融合的中华绒螯蟹品质等级判别方法技术

本发明专利技术属于无损检测技术领域，涉及一种基于信息融合的中华绒螯蟹品质等级判别方法；步骤为：采集中华绒螯蟹的蟹壳可见近红外波段的高光谱图像，并进行校正；然后划分感兴趣区域，提取RGB信息，再提取感兴趣区域可见近红外波段的光谱信息，筛选特征波长；对步骤一中校正后的高光谱图像进行滤波处理，获取主成分图像后提前感兴趣区域的纹理信息；最后融合特征波长、纹理信息和RGB信息，通过算法建立基于融合信息的分级模型；本发明专利技术利用信息融合技术，结合了中华绒螯蟹内部属性和外部属性信息，更加立体全面的体现中华绒螯蟹的品质等级，具有分级精度高和性能更稳定的优点，解决了现有技术指标单一、过程繁琐和效率低的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息融合的中华绒螯蟹品质等级判别方法
本专利技术属于无损检测
，具体涉及一种基于信息融合的中华绒螯蟹品质等级判别方法。
技术介绍
中华绒螯蟹是我国重要的名贵水产品，不仅味道鲜美，而且还含有丰富的蛋白质、维生素及钙、磷、铁等微量元素，具有较高的营养价值。随着人们生活质量的不断提高，螃蟹的需求量也逐年增加，作为水产业中的佼佼者，年产量已达数万吨。为了满足市场日渐增长的需求，螃蟹的养殖产量也在逐年增长。蟹壳背部特征为中华绒螯蟹成熟的最显著体征，蟹壳的特征会直接影响消费者购买中华绒螯蟹的第一印象。蟹壳主要由蛋白质、几丁质和钙离子组成，蟹壳特征与其化学成分水平密切相关。同时，随着月份的推移，蟹背部的纹理会由不规则的黄色点状转化为均匀的墨绿色棒状。此外，在蟹的生长成熟过程中蟹壳的颜色会逐渐由黄色转为青黄色、青灰色和墨绿色，即中华绒螯蟹越成熟蟹壳颜色越深。所以蟹壳的化学组成、纹理和颜色能很好的指示中华绒螯蟹的成熟程度和等级。而中华绒螯蟹常用的分级方法是通过人工检测，但该方法存在诸多弊端，如主观性强、效率低。考虑到建立精确、高效的中华绒螯蟹分级方法，发展一种基于蟹壳特征的自动、无损、快本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：采集中华绒螯蟹的蟹壳可见近红外波段的高光谱图像，并对高光谱图像进行校正；步骤二：根据步骤一中校正后的高光谱图像划分感兴趣区域；步骤三：运用高光谱图像处理软件提取感兴趣区域可见近红外波段的光谱信息，并进一步筛选特征波长；步骤四：对步骤一中校正后的高光谱图像进行滤波处理，再运用高光谱图像处理软件获取主成分图像，进一步提取主成分图像中感兴趣区域的纹理信息；步骤五：对步骤二中划分的感兴趣区域提取RGB信息；步骤六：用高斯归一化方法融合特征波长、纹理信息和RGB信息；建立基于融合信息的分级模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：采集中华绒螯蟹的蟹壳可见近红外波段的高光谱图像，并对高光谱图像进行校正；步骤二：根据步骤一中校正后的高光谱图像划分感兴趣区域；步骤三：运用高光谱图像处理软件提取感兴趣区域可见近红外波段的光谱信息，并进一步筛选特征波长；步骤四：对步骤一中校正后的高光谱图像进行滤波处理，再运用高光谱图像处理软件获取主成分图像，进一步提取主成分图像中感兴趣区域的纹理信息；步骤五：对步骤二中划分的感兴趣区域提取RGB信息；步骤六：用高斯归一化方法融合特征波长、纹理信息和RGB信息；建立基于融合信息的分级模型。2.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤一和三中，所述可见近红外波段的波长范围为421-963nm。3.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤一中，所述校正为：采集白色标定板图像W，以及关闭摄像机快门采集得到全黑的标定图像B；应用公式(1)进行图像标定：式中，I原始图像，R校正后的图像。4.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤二所述划分感兴趣区域的具体步骤为：使用自动阈值分割实现对中华绒螯蟹图像与背景分离，再获取中华绒螯蟹壳区域中心坐标和中华绒螯蟹图像的中轴线，以中心坐标为中心，中轴线为对称轴生成300×300至500×500像素大小的矩形为感兴趣区域。5.根据权利要求1所述的基于融合信息的中华绒螯蟹品质等级判别方法，其特征在于，步骤三所述筛选特征波长的具体方法为：先用多元散射校正方法对光谱信息进行预处理，再运用遗传算法或蚁群优化算法挑选中华绒螯蟹的特征波长。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：石海军，黄晓玮，李志华，邹小波，石吉勇，赵号，徐艺伟，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32