一種基於模擬退火算法的圖像處理方法與流程
2023-10-07 17:13:24
本發明屬於色選機的圖像處理技術領域，特別是一種基於模擬退火算法的圖像處理方法。
背景技術：
光電色選機綜合利用了現代光學、電子學和生物學等新技術,是典型的光、機、電一體化的高新技術設備。色選是大米精加工中最終質量控制和質量強化的一道工序，由此去除黃色、黑、紅、腹白等異色粒和微小病斑等瑕疵米粒，以提高大米的純度，增強產品的質量和競爭力。通過剔除大米中的黃米、病斑米等異色雜質，首先可以在感官上提升大米的競爭力，刺激人們的購買慾望，其次雜質的剔除有效地降低了大米的黃麴黴素等有害物質，實實在在地提升大米的質量，提升人們的消費品位。因此，色選機成為大米加工企業提高產品質量和衡量企業實力的關鍵設備，越來越多的企業選擇並應用它，色選機具有很好的發展前景，市場發展逐步成熟。
隨著色選機在大米加工企業中應用的推廣，人們對色選機的要求也越來越高，既要求色選機具有良好的色選效果，又要求色選機的產量大。色選效果包括兩個方面：色選精度和帶出比。色選精度是指色選後成品的質量，以成品中好料佔總重量百分比來衡量；帶出比是指色選時選出的廢料中壞料與好料的比例，色選精度高、帶出比低而且產量大的色選機才是先進的色選機。同時新興的雜糧領域異軍突起，為色選機提供了新的應用平臺，現在色選機已經應用在了葵花籽、枸杞、白瓜子、葡萄乾等領域，它們對色選機的要求更高，這些應用領域使用的色選機價格相對較高，利潤相對較大，使色選機即面臨機遇，又面臨新的挑戰。除了在農業方面的應用外，色選機也在工業領域得到了應用，如色選機在塑料和礦石等領域得到了應用。色選機技術的發展水平越來越高，市場競爭也越來越激烈，色選機的競爭將是高新技術和低成本的較量。
色選機的競爭力主要體現在色選的精度高，識別率高，而色選機的圖像處理方法是其能夠提高色選效率的關鍵因素。目前色選機技術領域還沒有一種通過模擬退火算法對圖像進行處理色選的方法。
技術實現要素：
為解決上述技術問題，本發明提供了一種基於模擬退火算法的圖像處理方法，其包括以下步驟：
S1：獲取原始圖像，將原始圖像通過分成若干個像素，提取每個像素的灰度值，並將所述灰度值作為初始最優點X0；
S2：以該點作為當前最優點XO＝X0，並計算其目標函數值f(XO)；
S3:設置初始溫度T＝T0，其中T0應充分大，降溫次數n＝0；
S4：設置循環計數器的初值k＝1，以及最大循環步數LOOPmax；
S5：對當前最優點X0作一個隨機變動產，產生一個新的最優點XN，計算新的目標函數值f(XN)，並計算目標函數值的增量Δf＝f(XN)-f(XO)；
S6：如果Δf≤0，則接受該新產生的最優點XN為當前最優點XO＝XN；如果
Δf＞0，計算p＝exp(-Δf/T)，如果p＞rand(0，1)，則接受該新產生的最優解XN為當前最優點XO＝XN；否則X0不改變；
S7：如果k＜LOOPmax，則k＝k+1，轉向第四步；
S8:如果不滿足收斂準則，則根據溫度更新函數更新溫度：T＝T(n)，降溫次數n＝n+1，轉向第三步；如果滿足收斂準則，則輸出當前最優點，計算結束。
本發明具有以下有益效果：
本發明提供的基於模擬退火算法的圖像處理方法，通過對圖像的每個像素的灰度使用模擬退火算法進行更新優化，為一種全新的圖像優化方法，特別針對一些圖像像素較低，圖像質量不清晰的圖像識別。
當然，實施本發明的任一產品並不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例對本發明中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬於本發明保護的範圍。
本發明實施例提供了一種基於模擬退火算法的圖像處理方法，其包括以下步驟：
S1：獲取原始圖像，將原始圖像通過分成若干個像素，提取每個像素的灰度值，並將所述灰度值作為初始最優點X0；
S2：以該點作為當前最優點XO＝X0，並計算其目標函數值f(XO)；
S3:設置初始溫度T＝T0，其中T0應充分大，降溫次數n＝0；
S4：設置循環計數器的初值k＝1，以及最大循環步數LOOPmax；
S5：對當前最優點X0作一個隨機變動產，產生一個新的最優點XN，計算新的目標函數值f(XN)，並計算目標函數值的增量Δf＝f(XN)-f(XO)；
S6：如果Δf≤0，則接受該新產生的最優點XN為當前最優點XO＝XN；如果
Δf＞0，計算p＝exp(-Δf/T)，如果p＞rand(0，1)，則接受該新產生的最優解XN為當前最優點XO＝XN；否則XO不改變；
S7：如果k＜LOOPmax，則k＝k+1，轉向第四步；
S8:如果不滿足收斂準則，則根據溫度更新函數更新溫度：T＝T(n)，降溫次數n＝n+1，轉向第三步；如果滿足收斂準則，則輸出當前最優點，計算結束。
本發明提供的基於模擬退火算法的圖像處理方法，通過對圖像的每個像素的灰度使用模擬退火算法進行更新優化，為一種全新的圖像優化方法，特別針對一些圖像像素較低，圖像質量不清晰的圖像識別。
以上公開的本發明優選實施例只是用於幫助闡述本發明。優選實施例並沒有詳盡敘述所有的細節，也不限制該發明僅為所述的具體實施方式。顯然，根據本說明書的內容，可作很多的修改和變化。本說明書選取並具體描述這些實施例，是為了更好地解釋本發明的原理和實際應用，從而使所屬技術領域技術人員能很好地理解和利用本發明。本發明僅受權利要求書及其全部範圍和等效物的限制。