一种基于马尔科夫随机场的粘连物分割方法技术

本发明专利技术公开了质量监测技术领域，特别涉及一种基于马尔科夫随机场的粘连物分割方法。本发明专利技术将粘连物图像分割为正确分割区域和过分割区域；然后计算所述过分割区域和该所述过分割区域的八联通区域之间的紧密度，根据所述紧密度对所述过分割区域进行合并，得到粘连物的分割结果。本发明专利技术利用粘连物图像的面积和相对高度作为二维观测数据，结合图像的二维空间特征相关性，将过分割问题转化为求解图像区域标记场问题；引入分水岭变换解决过分割问题的基础上，依据邻域间的二维空间关系赋予不同势能，以抑制噪声影响，最后计算过分割区域与邻域的紧密度，选择紧密度最大的邻域并与之合并，解决过分割问题，从而实现粘连果蔬合格率的在线监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及质量监测
，特别涉及。
技术介绍
果蔬质量控制技术是指在不接触、不破坏鲜切果蔬的前提下，对果蔬的颜色、尺寸、形状等外部品质特征进行检测，其中的一个难点问题是果蔬之间的粘连导致的误判。最近20年来，随着计算机技术的不断进步，机器视觉已经成为果蔬合格率在线监测的一种有效方法，但是大部分果蔬合格率在线监测研究建立在人为的将粘连果蔬分离的基础上，这是一个非常浪费时间的过程。因此，自动分割粘连图像是果蔬合格率在线监测的基础。针对果蔬粘连问题，国内外学者提出了多种粘连图像分割方法，如数学形态学方法，分水岭方法，傅里叶级数近似算法，基于曲率的算法，椭圆拟合方法等。以上方法能在某些特定的场景中有好的应用，但是对于果蔬流水线上存在大量粘连的图像来说，有的由20个以上的果蔬粘连在一起，用上述方法很难得到满意的分割结果。因此，需要一种新的果蔬分级方法，以能够有效地对粘连果蔬进行分割，并进行合格率无损监测。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何实现快速、准确、自动、无损地分割粘连果蔬。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本专利技术提供，其特征是，该方法包括以下步骤S1:将粘连物图像分割为正确分割区域和过分割区域；S2:计算所述过分割区域和该所述过分割区域的八联通区域之间的紧密度，根据所述紧密度对所述过分割区域进行合并，得到粘连物的分割结果。所述步骤SI具体为Sll :将粘连物图像转换为距离灰度图像；S12 :对所述距离灰度图像进行处理得到初始分水岭；S13 :通过所述初始分水岭得到所述距离灰度图像的分割区域；S14:通过所述分割区域的二维观测特征将所述分割区域划分为正确分割区域或过分割区域。所述步骤S12具体为通过分水岭法对所述距离灰度图像进行处理得到初始分水岭。所述步骤S14具体为S141 :获取所述分割区域的二维观测特征；S142 :根据所述二维观测特征将所述分割区域划分为标记区域；S143:根据所述标记区域内的区域的观测特征数据计算所述标记区域内的区域的倉;S144 :重复执行步骤S141至S143，分别比较相邻两次得到的所述标记区域内的区域的能量之间的差；S145:若所述能量之间的差小于设定阈值，则将该所述标记区域划分为正确分割区域或过分割区域。所述标记区域内的区域的能量的计算公式为E=El+Ef其中E为标记区域内的区域的能量；Elj为标记区域内的区域标记势能；Ef为标记区域内的区域标记场能量。所述的El计算公式为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于马尔科夫随机场的粘连物分割方法，其特征是，该方法包括以下步骤：?S1：将粘连物图像分割为正确分割区域和过分割区域；?S2：计算所述过分割区域和该所述过分割区域的八联通区域之间的紧密度，根据所述紧密度对所述过分割区域进行合并，得到粘连物的分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫随机场的粘连物分割方法，其特征是，该方法包括以下步骤 S1:将粘连物图像分割为正确分割区域和过分割区域； S2 :计算所述过分割区域和该所述过分割区域的八联通区域之间的紧密度，根据所述紧密度对所述过分割区域进行合并，得到粘连物的分割结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述步骤SI具体为 S11:将粘连物图像转换为距离灰度图像； S12:对所述距离灰度图像进行处理得到初始分水岭； S13:通过所述初始分水岭得到所述距离灰度图像的分割区域； S14:通过所述分割区域的二维观测特征将所述分割区域划分为正确分割区域或过分割区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述步骤S12具体为通过分水岭法对所述距离灰度图像进行处理得到初始分水岭。4.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述步骤S14具体为 S141:获取所述分割区域的二维观测特征； ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王开义，张水发，刘忠强，杨锋，潘守慧，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：