【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，尤其涉及一種基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法。
技術介紹
1、蘋果是日常可見的水果，由于人們生活質量的提高，對于食物品質的要求不斷提升。人們在購買蘋果時會更傾向于品質好的蘋果，而且，品質好的蘋果的種子更大概率生長出品質較好的蘋果。因此需要對果園內的蘋果進行品質的等級進行分析評估。
2、現有技術中，對蘋果品質進行等級評估時，通過圖像分割處理技術判斷蘋果表現有無明顯瑕疵，進而根據圖像分割后的區域中的表面顏色均勻程度確定蘋果品質的等級。
3、但是由于品質好的蘋果果皮光滑無瑕疵，顏色鮮艷均勻，對應蘋果表面顏色變化較為細微，且沒有明顯邊緣點，整體灰度值十分接近，從而無法利用圖像分割的結果準確的確定其蘋果品質的等級。
4、因此，如何提高根據蘋果的表面圖像進行蘋果品質的等級劃分的準確性成為亟需解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術實施例提供了一種基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，以解決如何提高根據蘋果的表面圖像進行蘋果品質的等級劃分的準確性的問題。
2、本專利技術實施例中提供了一種基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，該方法包括以下步驟：
3、針對同一批次的蘋果，分別獲取每個所述蘋果的表面圖像，對每個所述表面圖像進行灰度化處理，得到對應的灰度圖像；
4、分別在每個所述灰度圖像中構建包含蘋果的正方形窗口，根據每個所述正方形窗口中的皮孔分布特征，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，根據所
5、針對任一正方形窗口中的任一分區，將所述分區內的像素點劃分為正常點集合和異常點集合，對所述異常點集合中的每個像素點的灰度值進行優化，對應得到優化灰度值，將所有優化灰度值和所述正常點集合中的每個像素點的灰度值按照大小排序，得到對應的灰度值優化集合，根據所述灰度值優化集合得到所述分區的灰度分布均勻指標，根據所述正方形窗口中每個分區的灰度分布均勻指標，獲取所述正方形窗口的整體顏色均勻指標；
6、獲取每個所述正方形窗口的整體顏色均勻指標，根據每個所述正方形窗口的整體顏色均勻指標，對所述同一批次的蘋果進行品質評估。
7、優選的，所述分別在每個所述灰度圖像中構建包含蘋果的正方形窗口，包括：
8、針對任一灰度圖像，對所述灰度圖像進行邊緣檢測，得到所述灰度圖像中的蘋果邊緣，分別計算所述蘋果邊緣上每兩個邊緣點之間的垂直距離，得到最大垂直距離作為初始窗口邊長，以所述初始窗口邊長的長度構建所述灰度圖像中包含蘋果的正方形窗口。
9、優選的，所述根據每個所述正方形窗口中的皮孔分布特征，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
10、針對任一正方形窗口，利用閾值分割獲取所述正方形窗口中的皮孔區域，將所述正方形窗口平分，得到初始表格，將所述初始表格中的每個單元格作為初始分區，統計每個所述初始分區中皮孔區域的數量得到皮孔數量集合，計算所述皮孔數量集合的四分位數間距，若所述四分位數間距大于預設間距，則在所述正方形窗口上任選兩個相鄰的皮孔區域，分別獲取所述兩個相鄰的皮孔區域的區域中心點，計算所述兩個相鄰的皮孔區域的區域中心點之間的距離，將所述距離作為一個單位，對所述初始分區的邊長減小所述一個單位得到新分區邊長，根據所述新分區邊長將所述正方形窗口劃分為n個新分區；
11、將所述n個新分區組成的表格作為初始表格，重復所述四分位數間距的獲取步驟，直至所述四分位數間距小于或等于所述預設間距，得到最終分區邊長；
12、以所述最終分區邊長為分母，以所述正方形窗口的邊長為分子，得到對應的邊長比值，若所述邊長比值為正整數，則根據所述最終分區邊長對所述正方形窗口進行正方形分區，得到對應的自適應正方形表格；
13、若所述邊長比值不為正整數，則將所述邊長比值向上取整，得到目標比值，根據所述目標比值對所述正方形窗口的邊長進行擴展，得到目標正方形窗口，根據所述最終分區邊長對所述目標正方形窗口進行正方形分區，得到對應的自適應正方形表格；
14、獲取每個所述正方形窗口的自適應正方形表格，根據每個所述正方形窗口的自適應正方形表格，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格。
15、優選的，所述根據每個所述正方形窗口的自適應正方形表格，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
16、統計每個所述自適應正方形表格中包含的皮孔區域總數量，將最小的皮孔區域總數量對應的自適應正方形表格作為最小表格，將最大的皮孔區域總數量對應的自適應正方形表格作為最大表格；
17、針對所述最小表格中的任一正方形分區，計算所述正方形分區中的每個皮孔區域的區域中心點分別到所述正方形分區的四條邊的距離，得到最小距離，在所述最小表格中的所有正方形分區對應的最小距離中獲取最大值；
18、針對所述最大表格中的任一正方形分區，計算所述正方形分區中的每個皮孔區域的區域中心點分別到所述正方形分區的四條邊的距離，得到最大距離，在所述最大表格中的所有正方形分區對應的最大距離中獲取最小值；
19、將所述最大值和所述最小值組成分區邊長區間，若所述最大表格中的正方形分區的邊長處于所述分區邊長區間內，則將所述最大表格作為最佳表格；
20、若所述最大表格中的正方形分區的邊長不在所述分區邊長區間內，則將所述最大值作為最大邊長，根據所述最大邊長對所述最大表格對應的正方形窗口進行正方形分區得到目標表格，將所述目標表格作為初始表格，重復所述四分位數間距的獲取步驟，直至所述四分位數間距小于或等于所述預設間距，得到最佳分區邊長，根據所述最佳分區邊長對所述最大表格對應的正方形窗口進行分區，得到最佳表格。
21、優選的，所述將所述分區內的像素點劃分為正常點集合和異常點集合，包括：
22、根據所述分區中的每個像素點的灰度值和預設數量的灰度值區間，分別獲取每個所述灰度值區間對應的灰度值頻數；
23、針對所述分區中的任一像素點，在預設鄰域范圍內獲取所述像素點的鄰域像素點，分別計算所述像素點的灰度值與每個所述鄰域像素點的灰度值之間的差值絕對值，對每個所述差值絕對值進行歸一化處理，得到對應的歸一化值；
24、將每個所述鄰域像素點的灰度值所屬的灰度值區間的灰度值頻數作為權重，對所有歸一化值進行加權后取均值，得到所述像素點的加權差均值；
25、計算每個所述鄰域像素點的灰度值所屬的灰度值區間的灰度值頻數的平均值作為頻數均值，將所述像素點的灰度值所屬的灰度值區間的灰度值頻數與所述頻數均值之間的差值絕對值作為第一變量，將所述像素點的加權差均值與所述第一變量的乘積作為所述像素點的異常程度；
26、獲取所述分區中每個像素點的異常程度，對每個所述異常程度進行歸一化處理，得到對應的異常程度歸一化值，若所述分區中的任一像素點的異常程度歸一化值大于預設異常值，則將所述像素點標記為異常點，得到異常點集合；本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述分別在每個所述灰度圖像中構建包含蘋果的正方形窗口，包括：
3.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據每個所述正方形窗口中的皮孔分布特征，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
4.根據權利要求3所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據每個所述正方形窗口的自適應正方形表格，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
5.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述將所述分區內的像素點劃分為正常點集合和異常點集合，包括：
6.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述對所述異常點集合中的每個像素點的灰度值進行優化，對應得到優化灰度值，包括：
7.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根
8.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據所述正方形窗口中每個分區的灰度分布均勻指標，獲取所述正方形窗口的整體顏色均勻指標，包括：
9.根據權利要求8所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據所述所有行的曲線平滑度得到所述正方形窗口的整體顏色均勻指標，包括：
10.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據每個所述正方形窗口的整體顏色均勻指標，對所述同一批次的蘋果進行品質評估，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述分別在每個所述灰度圖像中構建包含蘋果的正方形窗口，包括：
3.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據每個所述正方形窗口中的皮孔分布特征，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
4.根據權利要求3所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述根據每個所述正方形窗口的自適應正方形表格，獲取用于劃分所有正方形窗口的最佳表格，包括：
5.根據權利要求1所述的基于圖像識別的蘋果品質分析評估方法，其特征在于，所述將所述分區內的像素點劃分為正常點集合和異常點集合，包括：
6.根據權利要求1所述的基于圖像...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張田龍，張子怡，欒洲棟，路萍，賀劉永，
申請(專利權)人：陜西美好家園農業科技發展股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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