一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法

2023-10-17 00:39:09 2

專利名稱：一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法
技術領域：
本發明屬於計算機數字圖像處理領域，涉及到光源基準亮度分析技術、圖像獲取技術、圖像增強技術、圖像分割技術、二值及灰度圖像處理技術、圖像存儲技術，特別涉及一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法。

背景技術：
目前，我國稻米外觀分析和評級一般採用國家標準GB/T 17891-1999規定的方法，通過人工完成。但是，人工分析的結果通常隨著年齡、性別、識別能力等的不同而存在相當大的個體差異，即使同一人員也隨其身體狀況和情緒的變化產生不同的結果，難以保持統一、客觀的標準，而且要求分析樣品不粘連擺放的限制使得工作量巨大，難以滿足稻米生產、管理和銷售等部門，以及遺傳育種中對稻米外觀品質性狀的快速分析和測定需要。


發明內容
本發明的目的在於針對現有技術的不足，提供一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，以克服人工分析所帶來的繁瑣工作，提高工作效率和評測的客觀性。
本發明的目的是通過以下技術方案來實現的一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，包括以下步驟 (1)攝或掃描獲取稻米外觀圖像； (2)二值化稻米外觀圖像； (3)分割網狀粘連稻米； (4)統計稻米總粒數； (5)獲取稻米粒形、整精米率、碎米率、堊白粒率和堊白度。
進一步地，所述二值化稻米外觀圖像具體包括以下步驟 (A)選取閾值，閾值分割得到二值圖像稻米外觀圖像經過預處理後，採用最大間類方差法來獲取閾值，或手動一次或多次點選背景或稻米目標，按圖像亮度波動範圍來確定閾值，然後進行閾值分割來將目標從背景中分出。
(B)修正二值圖像所述步驟(A)獲得的二值圖像存在孔洞和孤立的點，運用開運算來消除孤立的點，運用閉運算來消除孔洞。
進一步地，運用距離變換和分水嶺變換分割胖圓形的粳米，並通過以下步驟分割細長形的秈米 (A)去除錯誤分割線以分割線端點為圓心做圓，然後從該分割線端點出發沿著稻米的邊界按順時針方向和逆時針方向進行搜索，當碰到圓周時停止搜索，這時可以得到兩個交點，當兩個交點與稻米相交部分的弧長大於五分之三圓周長時，則認為該端點為凹角點；正確的分割線兩端均為凹角點，而錯誤的分割線至少有一個端點不是凹角點，根據該特徵來去除錯誤分割線。
(B)基於凹角點分割細長形粘連稻米，具體包括以下步驟 (a)對二值圖像進行輪廓跟蹤，輪廓曲線用鏈碼表示。
(b)沿著鏈碼用帶方向的角點檢測算法，計算粘連部位凹角的位置及方向。
(c)根據分割角點對的匹配規則，找出分割線所在的角點對。
(d)連接分割線所在的角點對，獲得分割結果。
本發明的有益效果是本發明克服了網狀粘連稻米難以自動分析的問題，去除了要求分析樣品不粘連擺放的限制。



圖1(a)網狀粘連的秈米原圖像； 圖1(b)是網狀粘連的粳米原圖像； 圖2(a)是對應圖1(a)的二值化稻米圖像； 圖2(b)是對應圖1(b)的二值化稻米圖像； 圖3是對應圖2(b)稻米圖像的分水嶺分割結果示意圖； 圖4是網狀粘連稻米的分割流程圖； 圖5(a)是對長形稻米的過分割導致結果錯誤示意圖； 圖5(b)是去除圖5(a)中錯誤分割線獲得正確結果示意圖； 圖6(a)是採用分水嶺算法後的過分割示意圖； 圖6(b)是對應圖6(a)中分割線端點的角點示意圖； 圖7(a)是角點方向定義示意圖； 圖7(b)是角點方向查找示意圖； 圖8(a)是從圖5(b)中獲得的稻米輪廓圖； 圖8(b)是根據圖8(a)獲得所有凹角點位置的結果示意圖； 圖8(c)是根據圖8(b)凹角點位置和方向進行分割的結果示意圖； 圖8(d)是將圖8(c)的分割線畫到圖5(b)上的結果示意圖； 圖9是對堊白的雙閾值分割結果示意圖； 圖10是去除圖9中牙胚和雜點後的結果示意圖； 圖11是本發明的方法流程圖。

具體實施例方式 以下結合附圖對本發明作進一步說明。
依照本發明的技術方案，一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，分為以下幾個具體步驟完成。
1、拍攝或掃描獲取稻米外觀圖像 本發明在稻米外觀成像時，涉及到基準背光亮度的分析與構造。攝取圖像的設備可以是數位相機、數碼攝像頭、掃描儀。
2、二值化稻米外觀圖像 二值化是將圖像分成目標對象與背景兩部分的一種操作，其關鍵是分割閾值的確定。
1)選取閾值 稻米圖像經過預處理後，需要進行閾值分割來將目標從背景中分出。閾值可以人為指定，也可通過計算機自動獲取。如圖1所示，稻米圖像背景比較單一，稻米和背景容易分離。本方法採用最大間類方差法來獲取閾值，或手動一次或多次點選背景或稻米目標，按圖像亮度波動範圍來確定閾值，同時，也可以手動調整來確定閾值，以增加其靈活性。
2)修正二值圖像 經過閾值分割後，得到二值圖像，如圖2所示。但是由於噪聲的存在，二值圖像中往往會存在一些孔洞和孤立的點，影響後續處理。而這些孔洞和點可以通過數學形態學運算來消除。
數學形態學運算是圖像處理中的一種常見算法，其包括腐蝕、膨脹、開運算和閉運算4種基本運算。本方法中，採用開運算來消除孤立的點，採用閉運算來消除孔洞。
3、分割網狀粘連稻米 採集到的稻米圖像一般呈現出籽粒成片粘連的現象，如果不能把這種網狀粘連的籽粒分離開，將嚴重影響分析的後續工作。對胖圓形的粳米，本發明採用距離變換和分水嶺變換進行分割，其效果已經比較理想，如圖3所示；但對細長形的秈米，分水嶺變換會產生嚴重的過分割現象，或者有些粘連部位未被分割出來。
本發明對網狀粘連稻米的分割流程如圖4所示。
1)去除錯誤分割線 對於細長形的稻米，在進行分水嶺變換後，因為過分割會產生一些多餘的錯誤分割線，如圖5(a)所示。從圖中可以看出，細長形的稻米粘連部位有很明顯的凹角點，即正確的分割線兩端一定均為凹角點，而錯誤的分割線至少有一個端點不是凹角點，本發明正是根據該特徵來去除錯誤分割線的。在進行分水嶺變換過程中，很容易找出分割線的端點(端點與背景是相鄰的)，但是怎麼來判斷端點是凹角點呢？在本發明中，採用一個圓形模板來判凹角點，如圖6所示，圖6(a)為過分割圖像，圖6(b)為圖6(a)的二值圖像，在圖6(b)中，O為從圖6(a)中對應過來的分割線端點。以O為圓心做半徑為r的圓，然後從O點出發沿著稻米的邊界順時針方向和逆時針方向進行搜索，當碰到圓周時停止搜索，這時可以得到兩個交點，如圖6(b)中的A、B、C、D點所示。兩個交點把圓周分成兩部分，其一部分與背景相交，另一部分則與稻米相交，以與稻米相交部分的弧長來判斷端點是否為凹角點，當弧長大於五分之三圓形模板周長時，則認為該端點為凹角點。被去除錯誤分割線的結果如圖5(b)所示。
2)基於凹角點的細長形粘連稻米的分割 對於只有兩顆米粒粘連的情況，找到角點後可以直接連接角點進行分割，但對粘連米粒數目大於2的情況，則要進行分割角點對的匹配。下面先看兩個定義 如圖7(a)中，A、B為角點，定義AB或BA方向為分割線方向；從A點作米粒輪廓的切線AC、AD，構成∠CAD，然後作∠CAD的角平分線AE，定義EA的方向為角點A的方向，同理，FB為角點B的方向。
假設A的坐標為(x1，y1)，B的坐標為(x2，y2)，分割線方向可以通過下面公式得出 α＝Atan((y1-y2)/(x1-x2)) 只要稍微修改，圓形模板可以在判斷凹角點的同時，得出該角點的近似方向。前述是用與稻米相交的圓弧來判斷凹角點，這裡用與背景相交的圓弧來得出該角點的近似方向。如圖7(b)所示，假設與背景相交圓弧的中點為E，其坐標為(x1，y1)，而角點O的坐標為(x2，y2)，則角點方向EO可以通過下面公式得出 β＝Atan((y1-y2)/(x1-x2)) 在得到分割線方向和角點方向之後，根據下面規則進行分割角點對的匹配 a)兩角點方向相反，角點與分割線方向相同或相反； b)分割線之間不能相交； c)分割線不能穿過背景。
基於角點的長形粘連稻米分割步驟如下，分割中間過程及結果如圖8所示。
第一步對二值圖像進行輪廓跟蹤，輪廓曲線用鏈碼表示，見圖8(a)。
第二步沿著鏈碼用帶方向的角點檢測算法，計算粘連部位凹角的位置及方向，見圖8(b)。
第三步根據分割角點對的匹配規則，找出分割線所在的角點對，見圖8(c)。
第四步連接分割線所在的角點對獲得分割結果，見圖8(d)。
4、計算稻米總粒數 稻米被分割好之後，需要統計稻米總粒數。本發明採用連通域標記法進行，其處理過程如下 第一步尋找起始點。從上到下、從左至右掃描整幅圖像，遇到的第一個對象點即為跟蹤起點； 第二步用漫水填充算法將該區域標記為背景，同時記下該區域的面積，且稻米總數增加1； 第三步繼續重複第一步、第二步，直到整圖掃描完畢。
稻米總數計算結果如圖9所示，輸入該批米粒的重量後，便換算出千粒重。
5、計算稻米粒形 目前，我國糧食行業是按照國家標準GB/T 17891-1999的人工方法進行粒形測定，即用直尺測量10粒稻米的總長度和總寬度，從而計算出粒形的基本參數。本發明是利用稻米輪廓最小外接矩形(MER)來求取單粒稻米尺寸，從而計算出對應的稻米粒形。其步驟如下 第一步對二值圖像進行輪廓追蹤，得到一系列封閉區域，計算每個封閉區域輪廓的外接矩形面積，並記錄外接矩形長度、寬度和面積； 第二步圖像逆時針旋轉1度～3度後，重複第1步；對應旋轉90度後，轉入第三步； 第三步統計每次旋轉後封閉區域的矩形面積，求取封閉區域的最小外接矩形，記錄最小外接矩形的長度(粒長)和寬度(粒寬)； 第四步，計算最小外接矩形的長寬比(籽粒長寬比)。
6、求取整精米率和碎米率 根據國家標準GB 1350-1999中的3.7、3.8節規定，糙米碾磨成精度為國家標準一等大米時，米粒產生破碎，其中長度仍達到完整精米粒平均長度的五分之四以上(含五分之四)的米粒定義為整精米；而整精米率為整精米佔淨稻穀試樣質量的百分率。
整精米率計算的是無量綱的質量百分率，因此，本發明用面積百分率代替質量百分率。由於米粒的破碎，面積百分率計算結果會大於質量百分率計算結果。但是，大量實驗結果表明，面積百分率的誤差隨著整精米率的提高而提高，呈較強相關性，可以通過一個經驗線性函數來分多檔進行對應矯正。
整精米率計算的方法步驟如下 第一步用滑鼠手動選取一部分完整精米粒，取其平均長度(計算米粒的長寬比時已經得到每顆米粒的長度)，記為L； 第二步記所有稻米目標的總面積為S1，整精米麵積為S2，遍歷每顆米粒，將當前米粒的面積加到S1，當前米粒的長度大於等於L的五分之四時，S2加上當前米粒的面積； 第三步利用下面公式計算整精米率，碎米率(％)＝1-整精米率(％)。

其中，k為按面積大小，分多檔來表示與體積關係的矯正係數。
用不同的色調著色完整精米、碎米、以及長度處於臨界區的米粒。還可分不同的大小來分別統計對應的碎米率。
7、求取稻米的堊白粒率及堊白度 根據國家標準GB 1350-1999中的3.3、3.5、3.6節規定，堊白是米粒胚乳中的白色不透明部分，包括腹白、心白和背白。堊白大小是將堊白米粒平放，米粒中堊白面積佔該整粒米投影面積的百分率。
由於堊白是白色不透明的，其反射強於非堊白部分，在圖像中表現為堊白部分的亮度高於非堊白部分。因此，可以利用兩個閾值將圖像分割成三個部分(背景部分、堊白部分和非堊白部分)，分割算法如下
在具體操作中，先將已被分割好的粘連米粒二值圖像與原圖像進行「與」操作，恢復圖像的灰度信息，再用雙閾值對圖像進行分割。
經過閾值處理後得到如圖9所示圖像，雖然三部分被分割出來了，但還存在一些問題。米粒中的牙胚和由噪聲引起的雜點亮度跟堊白相近，被分割到了堊白部分，為了更精確地計算堊白度，有必要去除牙胚和雜點的幹擾。從圖9中可以看出，牙胚和雜點的面積一般遠小於堊白部分的面積，因此，可根據該特徵來去除幹擾，其具體步驟如下 第一步對分割好的圖像用連通域標記法對堊白部分進行追蹤，得到一系列封閉區域的面積； 第二步對封閉區域進行判斷，如果封閉區域面積低於面積限制閾值，則認為該區域為牙胚或雜點，轉入第三步進行處理；如果封閉區域面積高於面積閾值，則認為該區域為正常稻米區域，轉入第四步； 第三步用非堊白部分灰度值對區域進行填充； 第四步轉入第二步，對下一封閉區域進行判斷，直至所有區域判斷完畢。
去除了牙胚和雜點的幹擾後(如圖10所示)，接下來進行堊白粒率和堊白度的計算。根據國家標準GB 1350-1999中的3.4、3.6節規定，堊白粒率是有堊白的米粒佔整個米樣粒數的百分率。而堊白度是堊白面積總和佔試樣米粒面積總和的百分比。
計算堊白粒率需要知道堊白米粒數和整個米樣粒數，而計算堊白度需要知道堊白總面積和試樣米粒總面積(即堊白部分總面積與非堊白部分總面積之和)。本發明中，對連通域標記法稍作修改來獲取以上各項參數，其步驟如下 第一步尋找起始點。自上而下、從左至右掃描整幅圖像，遇到的第一個目標對象點(非背景)即為跟蹤起點； 第二步用漫水填充算法將該區域標記為背景。修改的地方就在於該步中加入了以下操作 a)開始標記時，Sum1＝Sum1+1，S1＝0； b)標記過程中，如果當前點為堊白，則S1＝S1+1；否則，S2＝S2+1； c)標記完成後，當S1＞0時，Sum2＝Sum2+1，S3＝S3+S1。
Sum1整個米樣粒數； Sum2堊白米粒數； S1當前米粒堊白面積； S2非堊白部分總面積； S3堊白部分總面積。
第三步繼續重複第一步、第二步，直到整圖掃描完畢，用不同色調來著色背景、堊白； 第四步按照下面公式計算堊白粒率及堊白度。



權利要求
1.一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，包括以下步驟
(1)拍攝或掃描獲取稻米外觀圖像。
(2)二值化稻米外觀圖像。
(3)分割網狀粘連稻米。
(4)統計稻米總粒數。
(5)獲取稻米粒形、整精米率、碎米率、堊白粒率和堊白度。
2.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(2)將稻米外觀圖像分成目標對象與背景兩部分，具體包括以下步驟
(A)選取閾值，閾值分割得到二值圖像稻米外觀圖像經過預處理後，採用最大間類方差法來獲取閾值，或手動一次或多次點選背景或稻米目標，按圖像亮度波動範圍來確定閾值，然後進行閾值分割來將目標從背景中分出。
(B)修正二值圖像所述步驟(A)獲得的二值圖像存在孔洞和孤立的點，運用開運算來消除孤立的點，運用閉運算來消除孔洞。
3.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(3)中，運用距離變換和分水嶺變換分割胖圓形的粳米，並通過以下步驟分割細長形的秈米
(A)去除錯誤分割線以分割線端點為圓心做圓，然後從該分割線端點出發沿著稻米的邊界按順時針方向和逆時針方向進行搜索，當碰到圓周時停止搜索，這時可以得到兩個交點，當兩個交點與稻米相交部分的弧長大於五分之三圓周長時，則認為該端點為凹角點；正確的分割線兩端均為凹角點，而錯誤的分割線至少有一個端點不是凹角點，根據該特徵來去除錯誤分割線。
(B)基於凹角點分割細長形粘連稻米，具體包括以下步驟
(a)對二值圖像進行輪廓跟蹤，輪廓曲線用鏈碼表示。
(b)沿著鏈碼用帶方向的角點檢測算法，計算粘連部位凹角的位置及方向。
(c)根據分割角點對的匹配規則，找出分割線所在的角點對。
(d)連接分割線所在的角點對，獲得分割結果。
4.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(4)包括以下步驟
(A)尋找起始點從上到下、從左至右掃描經過所述步驟(3)分割後的圖像，遇到的第一個對象點即為跟蹤起點。
(B)用漫水填充算法將該區域標記為背景，記下該區域的面積，同時稻米總數增加1。
(C)重複所述步驟(A)和(B)，直到整張圖掃描完畢。
5.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(5)中，通過以下步驟獲取稻米粒形
(A)對分割後的圖像進行輪廓追蹤，得到一系列封閉區域，獲取每個封閉區域輪廓的外接矩形面積，並記錄外接矩形長度、寬度和面積；
(B)圖像逆時針旋轉1～3°度後，重複步驟(A)；對應旋轉90°後，轉入下一步驟；
(C)統計每次旋轉後封閉區域的矩形面積，獲取封閉區域的最小外接矩形，記錄最小外接矩形的長度和寬度；
(D)獲取最小外接矩形的長寬比。
6.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(5)中，通過以下步驟獲取整精米率和碎米率
(A)用滑鼠手動選取一部分完整精米粒，取其平均長度，記為L；
(B)記所有稻米目標的總面積為S1，整精米麵積為S2，遍歷每顆米粒，將當前米粒的面積加到S1，當前米粒的長度大於等於L的五分之四時，S2加上當前米粒的面積；
(C)利用下面公式計算整精米率，碎米率(％)＝1-整精米率(％)
其中，k為按面積大小，分多檔來表示與體積關係的矯正係數。
7.根據權利要求1所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，所述步驟(5)中，利用兩個閾值將分割後的圖像分割成背景部分、堊白部分和非堊白部分，去除牙胚和雜點的幹擾後計算堊白粒率及堊白度。
8.根據權利要求7所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，通過以下步驟去除牙胚和雜點的幹擾
(A)對分割後的圖像用連通域標記法對堊白部分進行追蹤，得到一系列封閉區域的面積。
(B)對封閉區域進行判斷，如果封閉區域面積低於面積限制閾值，則認為該區域為牙胚或雜點，轉入步驟(C)進行處理；如果封閉區域面積高於面積限制閾值，則認為該區域為正常稻米區域，轉入步驟(D)；
(C)用非堊白部分灰度值對區域進行填充；
(D)轉入步驟(B)，對下一封閉區域進行判斷，直至所有區域判斷完畢。
9.根據權利要求7所述的對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法，其特徵在於，通過以下步驟計算堊白粒率及堊白度
(A)尋找起始點自上而下、從左至右掃描分割後的圖像，遇到的第一個目標對象點即為跟蹤起始點；
(B)用漫水填充算法將該區域標記為背景開始標記時，Sum1＝Sum1+1，S1＝0；標記過程中，如果當前點為堊白，則S1＝S1+1；否則，S2＝S2+1；標記完成後，當S1＞0時，Sum2＝Sum2+1，S3＝S3+S1；其中，Sum1整個米樣粒數；Sum2堊白米粒數；S1當前米粒堊白面積；S2非堊白部分總面積；S3堊白部分總面積。
(C)重複步驟(A)和(B)，直到整圖掃描完畢，用不同色調來著色背景、堊白；
(D)按照下面公式計算堊白粒率和堊白度。
全文摘要
本發明公開了一種對網狀粘連稻米的圖像式自動分析方法。該方法首先是在基準背光亮度等級下來成像稻米，通過自動分割使得網狀粘連稻米分別屬於不同的局部區域。其次是自動分割包括對胖圓形的粳米採用距離變換和分水嶺變換進行分割，以及對細長形的秈米在分水嶺變換後用圓形模板來判出凹角點，根據凹角點來判定分割線和去除錯誤分割線。用不同的色調著色完整精米、碎米、以及長度處於臨界區的米粒，用不同色調來著色背景、堊白，最終算出籽粒數，每粒粒長、粒寬、籽粒長寬比，以及整精米率、碎米率、堊白度、堊白粒率，並形成分析報表。本發明克服了網狀粘連稻米難以自動分析的問題，去除了要求分析樣品不粘連擺放的限制。
文檔編號G01B11/02GK101281112SQ200810061439
公開日2008年10月8日 申請日期2008年4月30日 優先權日2008年4月30日
發明者平 周, 鍾取發 申請人:浙江理工大學