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申请/专利权人：济宁医学院

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像特征的食品异物快速检测方法及系统，包括：获取待检测白芦笋的灰度图像；将待检测白芦笋的灰度图像划分为若干个图像块，获取每个图像块中每列的每个疑似阴影区域的置信度；根据每个图像块中每列的每个疑似阴影区域内每个曲线段的每个像素点调整后的灰度值，获取所有增强后图像块；根据增强后图像块对待检测白芦笋进行食品异物快速检测。本发明能够提高食品异物检测结果准确性。

主权项：1.基于图像特征的食品异物快速检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测白芦笋的灰度图像；将灰度图像划分为若干个图像块；根据每个图像块中每列的像素点的灰度值，获取每个图像块中每列的灰度曲线；根据每列的灰度曲线的极值点，获取每列的灰度曲线的曲线段；将灰度图像中具有最多像素点数量的灰度值，作为灰度图像的主要特征灰度值；根据每列的灰度曲线的极值点与主要特征灰度值的差异，获取每列的所有疑似阴影区域；根据每个疑似阴影区域内每个曲线段与其他曲线段之间的灰度值差异、斜率和像素点数量，获取每个疑似阴影区域内每个曲线段的置信度；根据每个疑似阴影区域内每个曲线段的置信度，获取每个疑似阴影区域的置信度；根据每个疑似阴影区域内每个曲线段的像素点数量、置信度和每个疑似阴影区域的置信度，获取每个疑似阴影区域内每个曲线段的像素点灰度值的调整系数；根据每个曲线段的像素点灰度值的调整系数和主要特征灰度值，获取每个曲线段的每个像素点调整后的灰度值；根据每个曲线段的每个像素点调整后的灰度值，获取增强后图像块；根据增强后图像块对待检测白芦笋进行食品异物检测；所述根据每列的灰度曲线的极值点与主要特征灰度值的差异，获取每列的所有疑似阴影区域，包括的具体方法为：对于第列的灰度曲线的任意一个极值点，将所述极值点的灰度值与主要特征灰度值的差值，作为所述极值点的第一差值；从第列的灰度曲线的第一个极值点开始依次遍历第列的灰度曲线剩下的所有极值点，将第一个灰度值大于主要特征灰度值的极值点，作为第列的灰度曲线的第一个疑似阴影区域的起点，从第一个疑似阴影区域的起点开始依次遍历第列的灰度曲线剩下的所有极值点，将第一个第一差值大于主要特征灰度值的极值点，作为第列的灰度曲线的第一个疑似阴影区域的终点，将第一个疑似阴影区域的起点对应在第个图像块中第列的像素点与第一个似阴影区域的终点对应在第个图像块中第列的像素点之间的所有像素点组成的区域，作为第个图像块中第列的第一个疑似阴影区域；从第一个疑似阴影区域的终点开始依次遍历第列的灰度曲线剩下的所有极值点，将第一个灰度值大于主要特征灰度值的极值点，作为第列的灰度曲线的第二个疑似阴影区域的起点，从第二个疑似阴影区域的起点开始依次遍历第列的灰度曲线剩下的所有极值点，将第一个第一差值大于主要特征灰度值的极值点，作为第列的灰度曲线的第二个疑似阴影区域的终点，将第二个疑似阴影区域的起点对应在第个图像块中第列的像素点与第二个疑似阴影区域的终点对应在第个图像块中第列的像素点之间的所有像素点组成的区域，作为第个图像块中第列的第二个疑似阴影区域；以此类推，直至获取第个图像块中第列的所有疑似阴影区域；所述根据每个疑似阴影区域内每个曲线段的置信度，获取每个疑似阴影区域的置信度的具体公式为： 式中，表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域的置信度；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内第个曲线段的置信度；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内所有曲线段的数量；所述根据每个疑似阴影区域内每个曲线段的像素点数量、置信度和每个疑似阴影区域的置信度，获取每个疑似阴影区域内每个曲线段的像素点灰度值的调整系数的具体公式为： 式中，表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内第个曲线段的像素点灰度值的调整系数；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内所有曲线段的数量；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内第个曲线段的所有像素点的数量；表示第个图像块中第列的所有像素点的数量；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域的置信度；表示第个图像块中第列的所有疑似阴影区域的置信度的最小值；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内第个曲线段的置信度；表示第个图像块中第列的第个疑似阴影区域内所有曲线段的置信度的最小值；表示线性归一化函数。

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