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申请/专利权人：济宁职业技术学院

摘要：本发明涉及区域划分技术领域，具体涉及基于图像数据的脱水蔬菜质量快速检测方法。本发明首先获取蔬菜表面灰度图像中的低灰度区域并确定主峰灰度级和次峰灰度级；通过预设灰度级范围内灰度级的灰度分布差异和次峰灰度级的分布偏移，以及与主峰的差异获得阴影权重；在低灰度区域中，根据预设灰度级范围内所有灰度级的灰度分布，结合阴影权重获得调整数量，通过调整数量结合低灰度区域中所有灰度级的分布，得到调整灰度均值；通过调整灰度均值进行迭代获得较为准确的最终分割阈值，根据最终分割阈值进行质量检测。本发明通过降低阴影部分像素点的干扰，提高分割效果，使通过分割结果更准确，进而进行质量检测的效果更优。

主权项：1.一种基于图像数据的脱水蔬菜质量快速检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取蔬菜表面灰度图像；根据蔬菜表面灰度图像中的灰度值确定初始阈值，获得低灰度区域；根据蔬菜表面灰度图像对应的灰度直方图中的灰度级变化确定主峰灰度级和次峰灰度级；次峰灰度级位于低灰度区域中；在次峰灰度级的预设灰度级范围中，基于每个灰度级对应像素点的局部灰度分布差异情况，结合低灰度区域中像素点的数量，获得次峰灰度级的预设灰度级范围内的差异占比；根据次峰灰度级的差异占比和次峰灰度级的局部灰度分布偏移情况，以及次峰灰度级和主峰灰度级之间的差异情况，获得次峰灰度级的阴影权重；根据次峰灰度级的预设灰度级范围中每个灰度级与次峰灰度级的差异情况和每个灰度级在低灰度区域中的分布情况，以及阴影权重获得预设灰度级范围中每个灰度级的调整数量；基于次峰灰度级的预设灰度级范围中每个灰度级的调整数量，结合低灰度区域中每个灰度级的数量分布情况，获得低灰度区域的调整灰度均值；根据低灰度区域的调整灰度均值调整初始阈值，获得新的低灰度区域进行迭代分割，直至初始阈值的变化程度小于预设阈值时停止，获得最终分割阈值；根据最终分割阈值对蔬菜表面灰度图像划分进行质量检测；所述差异占比的获取方法包括：获取蔬菜表面灰度图像中所有像素点的梯度方向的均值，将均值对应直线方向作为检测方向；依次将预设灰度级范围中灰度级对应的每个像素点作为检测像素点，将检测像素点在检测方向上左右各预设像素数量个像素点，作为检测像素点的分析像素点；计算检测像素点与每个分析像素点之间的灰度值差异的累加值；当累加值大于预设差异阈值时，将检测像素点作为差异像素点；统计次峰灰度级的预设灰度级范围中所有差异像素点的数量，作为差异数量；将差异数量与低灰度区域中所有像素点总数量的比值，作为次峰灰度级的预设灰度级范围内的差异占比；所述阴影权重的获取方法包括：计算次峰灰度级的预设灰度级范围的偏度，作为次峰灰度级对应的偏移指标；将次峰灰度级与主峰灰度级之间对应的像素点数量的差异，作为次峰灰度级对应的数量差异指标；根据次峰灰度级对应的偏移指标、数量差异指标和差异占比，获得次峰灰度级的阴影权重；偏移指标和差异占比均与阴影权重呈正相关关系，数量差异指标与阴影权重呈负相关关系；所述调整数量的获取方法包括：依次将次峰灰度级的预设灰度级范围内的灰度级作为目标灰度级，计算目标灰度级与次峰灰度级之间对应灰度级大小的差异，并进行负相关映射并归一化处理获得目标灰度级的调整权重；将目标灰度级中像素点数量与低灰度区域中像素点总数量的比值，作为目标灰度级的调整占比；将目标灰度级的调增权重、调整占比和次峰灰度级的阴影权重的乘积进行负相关映射并归一化处理，获得目标灰度级的调整度；计算目标灰度级中像素点数量与调整度的乘积，获得目标灰度级的调整数量；所述调整灰度均值的获取方法包括：计算次峰灰度级的预设灰度级范围中每个灰度级的调整数量与对应灰度级的乘积，获得预设灰度级范围中每个灰度级的调整灰度值；将预设灰度级范围中所有灰度级的调整灰度值相加，获得第一灰度累加值；将低灰度区域中除预设灰度级范围外的每个灰度级与对应像素点数量的乘积作为每个灰度级的未调整灰度值；将所有灰度级的未调整灰度值的相加，获得第二灰度累加值；将第一灰度累加值与第二灰度累加值的和值作为低灰度区域的灰度总值；计算灰度总值与低灰度区域中像素点总数量的比值，获得低灰度区域的调整灰度均值。

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