一种基于自适应亮度回归矫正的水果表面缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应亮度回归矫正的水果表面缺陷检测方法。将水果RGB彩色图像转换为初始灰度图像，分割背景和目标，进行二值化处理，用二值化水果图像与初始灰度图像进行逐个像素点相乘，得到水果灰度图像，对水果灰度图像中行列像素分别用最小二乘法回归方法获得水平和垂直方向回归图像，水果灰度图像分别除以水平和垂直方向回归图像获得水平和垂直方向亮度矫正图像并进行算数平均计算获得亮度矫正图像，亮度矫正图像进行二值化并完成填洞和中值滤波获得水果表面缺陷图像。本发明克服类球体表面亮度不均匀情况下检测表面不同亮度特征缺陷；在水果及农产品品质计算机视觉在线检测方面具有应用潜力。

主权项

一种基于自适应亮度回归矫正的水果表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)获取水果RGB彩色图像，将水果RGB彩色图像转换为初始灰度图像；2)将初始灰度图像分割背景和目标，进行二值化处理得到二值化水果图像，用1表示水果目标，0表示背景；3)用步骤2)得到的二值化水果图像与步骤1)得到的初始灰度图像进行逐个像素点相乘，得到水果灰度图像；4)对水果灰度图像中每一行和每一列除去背景像素的所有像素分别进行最小二乘法二次项多项式的回归计算，分别获得水平方向回归图像和垂直方向回归图像；5)将水果灰度图像分别除以水平方向回归图像和垂直方向回归图像获得水平方向亮度矫正图像和垂直方向亮度矫正图像，将水平方向亮度矫正图像和垂直方向亮度矫正图像相加取平均获得亮度矫正图像；6)通过分割阈值对亮度矫正图像进行二值化，然后完成填洞和中值滤波获得水果表面缺陷图像。