基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法，包括以下步骤：获取水果RGB彩色图像；提取R‑B差值分量图像构建掩模去除背景，形成目标图像I

Fruit surface defect detection method based on multi image block threshold segmentation algorithm

The invention relates to a fruit surface defect detection method based on multi image block threshold segmentation algorithm, which comprises the following steps: obtaining RGB color image of fruit; extracting R \u2011 B difference component image to construct mask to remove background and form target image I

【技术实现步骤摘要】
基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法
本专利技术涉及计算机视觉图像处理
，具体为基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法。
技术介绍
水果表面缺陷一直是水果所有外在品质检测中的难点，也是水果分级的重要依据之一。国内外大量研究学者通过计算机视觉方式检测水果表面缺陷时发现，由于大多数水果呈球体或类球体，导致光照反射不均匀，造成水果表面亮度不均。水果图像中部即使是缺陷区域，其灰度值也远高于边缘区域。在灰度图像上表现为中部区域灰度值高，边缘区域灰度低，而缺陷区域通常也是以低灰度值的方式存在，因此，缺陷区域灰度与正常区域灰度存在交叉，导致缺陷区域提取的困难甚至是无法提取。经过现有的技术检索发现，方法主要分为四类：1)基于可见光成像检测技术的处理方法。如RongDian等人(2017)提出一种基于积分图像的灰度局部阈值方法快速分割脐橙表面缺陷，首先对去背景的脐橙灰度图像进行积分运算，计算当前像素的邻域像素平均值，并对当前像素完成阈值分割，即可实现对脐橙表面缺陷的分割(RongDian，RaoXiuqin，YingYib本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：/n步骤(1).获取水果RGB彩色图像；/n步骤(2).提取R-B差值分量图像构建掩模去除背景，形成目标图像I

【技术特征摘要】
1.基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤(1).获取水果RGB彩色图像；
步骤(2).提取R-B差值分量图像构建掩模去除背景，形成目标图像Iorange；
步骤(3).将目标图像Iorange分成n×n个长宽等同大小的小图像块，建立与目标图像等同大小的模板并对其初始化，采用Otsu算法计算每个图像块的阈值T；
步骤(4).计算各图像块的类间平均灰度差Δd以排除纯背景或纯物体的干扰并以此为判断条件结合Otsu算法对各图像块进行二值化处理；
步骤(5).将各图像块的二值化图像复制进步骤(3)建立的模板中形成完整的水果二值化图像B(x,y)；
步骤(6).对步骤(5)得到的水果二值化图像B(x,y)面积滤波去除杂散点及噪声，获得水果表面缺陷图像D(x,y)。


2.根据权利要求1所述的基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤(3)的具体步骤为：
步骤(3.1)将目标图像Iorange分成n×n个长宽等同大小的图像块；
步骤(3.2)建立与目标图像Iorange等同大小的模板并对其初始化；
步骤(3.3)采用Otsu算法计算每个图像块的分割阈值T。


3.根据权利要求1所述的基于多图像块阈值分割算法的水果表面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤(4)的具体步骤为：
步骤(4.1)平均灰度差Δd的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕强，张明，李鹏，王腾，郑永强，易时来，谢让金，马岩岩，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50