一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法和装置，该方法包括步骤：A、夹持水果并进行转动，对每个待编码水果的果蒂部分和果脐部分分别摄取一幅图像；B、分别对果蒂部分图像和果脐部分图像转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像；C、分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征形成特征编码表；D、对待识别的水果进行图像特征编码，将获得的特征编码表与存储的特征编码表进行匹配，用于果纹图谱特征信息的识别。本发明专利技术的基于果纹图谱信息的编码和识别方法和装置，基于果品的自然纹路形成特征编码，具有精度高、防篡改等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法及装置
本专利技术涉及植物特征提取和识别技术，特别是涉及到基于水果天然纹路的信息编码和识别技术。
技术介绍
建立“从田间到餐桌”的全过程质量安全追溯体系，已成为确保民众“舌尖上安全”的迫切需要。个体或者批次识别是实现追溯的基础，已有识别手段多以条码或无线射频识别(radiofrequencyidentification,RFID)技术为基础。条码技术功能强大，例如输入方式具有速度快、准确率高、可靠性强等特点，在商品流通、工业生产、仓储管理、信息服务等领域得到了广泛的应用。一维条码通常只是对物品的类别进行标识，而不能对物品的属性进行描述。二维条码的出现大大弥补了一维条码的不足，二维条码能水平和垂直方向的二维空间存储信息。RFID是一种非接触式的自动识别技术，具有存储容量大、可加密访问、支持多标签识读等特性，但其成本也较高。但是对于水果等植物品种，如果附加条码信息以进行编码、识别和溯源，则会存在各种困难和缺点，首先，果品自身形状不规则，贴制条码或RFID标签易脱落，而且果品不规则表面不利于条码的读取；其次，果品表面贴制标签容易污染果品表皮，影响果品品质，也容易产生质量安全问题；另外，单个果品贴制标签，既增加了标签等耗材的成本，也增加了人力成本；另外，条码还可能存在伪造和复制，相同条码信息不一定意味着相同的水果，因此降低了条码信息的可信度。
技术实现思路
为了解决现有技术中对于水果等植物品种，如果附加条码信息以进行编码、识别和溯源，则会存在各种困难，例如由于果品自身形状不规则，贴制条码或RFID标签易脱落，而且果品不规则表面不利于条码的读取；另外果品表面贴制标签容易污染果品表皮，影响果品品质，也容易产生质量安全问题；另外，单个果品贴制标签，既增加了标签等耗材的成本，也增加了人力成本；另外，条码还可能存在伪造和复制，相同条码信息不一定意味着相同的水果，因此降低了条码信息的可信度等技术问题。本专利技术提出了一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法及装置，能够利用利用果品自身的果纹特征，构建基于果纹特征的图谱的编码方法，建立每个果品的“身份证”，进而实现果品的单果识别；设计果纹图谱获取与生成装置，用于快速获取果品表面图像、图像特征提取、生成果纹图谱。为了实现这一目标，本专利技术采取了如下的技术方案。一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法，该方法包括以下步骤：A、夹持水果并进行转动，对每个待编码水果的果蒂部分和果脐部分分别摄取一幅图像；B、分别对果蒂部分图像和果脐部分图像进行灰度化，并对图像进行归一化处理，转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像；C、分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表，对于果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表进行并操作，获得合并后的双向特征编码表；存储双向特征编码表、果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表；D、对待识别的水果进行图像特征编码，将获得的特征编码表与存储的特征编码表进行匹配，用于果纹图谱特征信息的识别。本专利技术的特点之一在于利用水果的天然纹路作为基准，将该天然纹路中提取出图像特征，并进行图像特征编码，一般说来，没有纹路完全相同的两个水果，因此只要控制果蒂部分和果脐部分图像具有足够的分辨率，可以将世上所有的水果都编出不同的特征编码出来，因此本专利技术的技术效果在于准确性、唯一性。因为水果的天然纹路不易篡改，无法复制，即使水果生长发生了形状改变也基本保持原有纹路信息，因此本专利技术具有能够防伪、便于溯源的突出优点。对于纹路比较显著的水果，例如西瓜、哈密瓜、苹果等水果的编码和识别，特别适合。另外，本专利技术的特点之一在于，分别利用了水果果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像的特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表，对于果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表进行并操作，获得合并后的双向特征编码表，因此进行特征编码表匹配以识别水果时，可以首先利用合并后的双向特征编码表进行匹配，如果合并后的双向特征编码表能匹配，则说明待识别水果与数据库中所存储的水果完全匹配，能够用于快速匹配；但如果发生了水果的局部外皮擦伤，例如水果果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像中的一个发生了形状或花纹改变，导致合并后的双向特征编码表不能匹配时，也可以考虑分别利用果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表来进行识别，当仅有一种特征编码表能够匹配并符合其他条件时，也能被视作识别成功，因此本专利技术的编码和识别方法还具有一定的容错性，能够兼容检测效率和鲁棒性。另外，所述对图像进行归一化处理，转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像的步骤包括：B1、在果蒂部分图像和果脐部分图像中，根据果蒂和果脐的灰度与外围表皮的灰度存在的差异，对果蒂和果脐核心的外边缘进行定位，并提取果蒂和果脐的中心位置；B2、分别以提取的果蒂和果脐的中心位置为圆心，以中心到边缘的预定距离R1和R2为半径绘制同心圆，提取两个同心圆之间的圆环为待处理区域；B3、对待处理区域进行归一化处理为：I(x(r,θ),y(r,θ))→I(r,θ)，其中，其中，I(x,y)表示圆环图像；(r,θ)表示归一化后的极坐标，r∈[0,1],θ∈[0°,360°]，当r＝0时，表示I(x(r,θ),y(r,θ))为圆环图像内边缘的像素点；当r＝1时，表示I(x(r,θ),y(r,θ))为圆环图像外边缘的像素点；对于待处理区域中的每一个点(xi,yi)，分别考虑与中心点(x0,y0)的关系，确定其(r,θ)，并以r和θ为直角坐标，将圆环图像变换为直角坐标下的矩形图像I(r,θ)。另外，对于转换后的果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像，分别进一步采取直方图均衡化来增强图像，用于获得更清晰的纹理；所述采取直方图均衡化为：其中N是所述待增强图像像素的总数，N(rk)为图像出现灰度级为rk的像素数，k为灰度级数，T(rk)为对于灰度级rk的转换函数，S(rk)为转换后的灰度级。另外，所述分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表的步骤包括：C1、首先用哈尔小波变换提取各通道的能量均值μ及方差σ，使用K均值聚类方法进行聚类，得到小样本集的圆环图像；C2、使用二维Gabor滤波提取圆环图像的纹理信息，得到相应的纹理特征参数；其中所述二维Gabor滤波的表达式为：其中，x1＝xcosθ+ysinθ,y1＝-xsinθ+ycosθ；波长λ以像素为单位指定，λ表示Gabor核函数中余弦函数的波长参数，以像素为单位指定，通常大于等于2，但不能大于输入图像尺寸的五分之一；而θ为方向；指定了Gabor函数并行条纹的方向，它的取值为0到360度。另外，σ表示Gabor函数的高斯因子的标准差。C3、得到纹理特征参数后，判断其系数的实部和虚部的正负进行量化编码，具体为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，该方法包括步骤：/nA、夹持水果并进行转动，对每个待编码水果的果蒂部分和果脐部分分别摄取一幅图像；/nB、分别对果蒂部分图像和果脐部分图像进行灰度化，并对图像进行归一化处理，转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像；/nC、分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表，对于果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表进行并操作，获得合并后的双向特征编码表；存储双向特征编码表、果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表；/nD、对待识别的水果进行图像特征编码，将获得的特征编码表与存储的特征编码表进行匹配，用于果纹图谱特征信息的识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，该方法包括步骤：
A、夹持水果并进行转动，对每个待编码水果的果蒂部分和果脐部分分别摄取一幅图像；
B、分别对果蒂部分图像和果脐部分图像进行灰度化，并对图像进行归一化处理，转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像；
C、分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表，对于果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表进行并操作，获得合并后的双向特征编码表；存储双向特征编码表、果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表；
D、对待识别的水果进行图像特征编码，将获得的特征编码表与存储的特征编码表进行匹配，用于果纹图谱特征信息的识别。


2.根据权利要求1中所述的基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，所述对图像进行归一化处理，转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像的步骤包括：
B1、在果蒂部分图像和果脐部分图像中，根据果蒂和果脐的灰度与外围表皮的灰度存在的差异，对果蒂和果脐核心的外边缘进行定位，并提取果蒂和果脐的中心位置；
B2、分别以提取的果蒂和果脐的中心位置为圆心，以中心到边缘的预定距离R1和R2为半径绘制同心圆，提取两个同心圆之间的圆环为待处理区域；
B3、对待处理区域进行归一化处理为：
I(x(r,θ),y(r,θ))→I(r,θ)，
其中，



其中，I(x,y)表示圆环图像；(r,θ)表示归一化后的极坐标，r∈[0,1],θ∈[0°,360°]，当r＝0时，表示I(x(r,θ),y(r,θ))为圆环图像内边缘的像素点；当r＝1时，表示I(x(r,θ),y(r,θ))为圆环图像外边缘的像素点；对于待处理区域中的每一个点(xi,yi)，分别考虑与中心点(x0,y0)的关系，确定其(r,θ)，并以r和θ为直角坐标，将圆环图像变换为直角坐标下的矩形图像I(r,θ)。


3.根据权利要求2中所述的基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，对于转换后的果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像，分别进一步采取直方图均衡化来增强图像，用于获得更清晰的纹理；所述采取直方图均衡化为：



其中N是所述待增强图像像素的总数，N(rk)为图像出现灰度级为rk的像素数，k为灰度级数，T(rk)为对于灰度级rk的转换函数，S(rk)为转换后的灰度级。


4.根据权利要求1中所述的基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，所述分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征，进行图像特征编码，获得果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表的步骤包括：
C1、首先用哈尔小波变换提取各通道的能量均值μ及方差σ，使用K均值聚类方法进行聚类，得到小样本集的圆环图像；
C2、使用二维Gabor滤波提取圆环图像的纹理信息，得到相应的纹理特征参数；其中所述二维Gabor滤波的表达式为：



其中，x1＝xcosθ+ysinθ,y1＝-xsinθ+ycosθ；波长λ以像素为单位指定，θ为方向；
C3、得到纹理特征参数后，判断其系数的实部和虚部的正负进行量化编码，具体为：






其中，hRe,hIm分别表示为滤波后特征参数的实部和虚部，fft表示傅里叶变换，ifft表示为傅里叶反变换。


5.根据权利要求1中所述的基于果纹图谱信息的编码和识别方法，其特征在于，所述对于果蒂部分特征编码表和果脐部分特征编码表进行并操作，获得合并后的双...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱建平，吴文斌，史云，余强毅，杨鹏，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11