第五章--食品无损检测：计算机视觉

食品无损检测潘磊庆南京农业大学食品科技学院2020年3月1日星期日2第五章计算机图像处理检测第一节图像处理简介一、计算机图像处理数字图像处理（digitalimageprocessing）：通俗地讲，就是用计算机对图像进行一系列的操作，从而达到某种预期效果的技术。（中国视觉网）（中国图像图形）2020年3月1日星期日3•图像按空间坐标和明暗程度的连续性可分:•模拟图像：指空间坐标和明暗程度都是连续变化的图像。•数字图像：是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散•的数字(一般用整数)表示的图像。2020年3月1日星期日4二、数字图像处理的应用领域①生物医学图像处理。各种细胞自动计数、分类，染色体分析，癌细胞识别X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面。②军事图像处理。导弹的精确制导，各种侦察照片的判读公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原等。2020年3月1日星期日5③工业图像处理邮政信件的自动分拣高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别④遥感图像处理资源调查/灾害检测/资源勘察/农业规划/城市规划⑤机器人视觉水下机器人、自动化生产线、无人驾驶汽车2020年3月1日星期日6一、图像获取设备图像处理的第一步是获取对象物的图像。所获图像的质量直接影响后续各项处理的精度。常用的图像获取装置或称图像传感器:1．摄像机和图像采集卡摄像机:目前使用最广泛的图像获取设备。2020年3月1日星期日7传感器类型：MegaSpeed黑白或彩色CMOS传感器最大分辨率：1280X1024像素尺寸：12μmX12μm光谱范围：400nm-1000nm像机尺寸：100mmX100mmX152mm像机重量：1.6KgPCI卡：标准PCI视频输出：高速数据到计算机或通过NTSC或PAL接口拍摄速度：可任意设置电源要求：6V直流或220V交流增益调节：可软件设置，图象尺寸：可软件设置采集模式：自动、手动或触发器控制文件存储：AVI或JPG、BMP图象处理：可用软件进行图象增强抗冲击：50G高速摄像机2020年3月1日星期日8图像采集卡:是支持视频信号输入输出计算机的设备。将摄像机摄取的模拟图像信号转换为数字信号，以便于计算机处理。农产品自动分级及品质检测:目前研究——绝大多数研究的对象仍是静态的农产品个体。实际生产——大多是动态的农产品图像；图像处理和分析更复杂。要适应动态需要，应选用高速图像采集装置（高速摄像头+高速采集卡/每秒几十帧到上千帧不等。2020年3月1日星期日9图象采集卡2020年3月1日星期日102．数码摄像机数码摄像机将图像采集、A/D转换等多种功能集于一体，直接输出计算机可接受的数字信号。3．扫描仪精度和分辨率中等，成本很低。但速度较慢，实时性差。4.遥感中常用的图像获取设备多光谱摄像机、红外辐射计、红外摄像仪、多通道红外扫描仪、多光谱扫描仪、微波辐射计、俯视雷达、合成孔径雷达等。2020年3月1日星期日11索尼DCR-SR62E数码摄像机爱普生PerfectionV500Photo扫描仪MCA多光谱照相机系统卫星遥感：南方积雪覆盖监测2020年3月1日星期日12二、图像存储器保存图像处理过程中有关数据和处理最终结果的装置。三、输出装置可以是图像/更高层次的理解/识别的描述或结论。输出可分为:软拷贝装置：阴极射线管显示器(CRT)、液晶显示器(LCD)、场致发光显示器(ELD)、发光二极管显示器(LED)。硬拷贝方法:激光打印、喷墨打印、胶片照相和光盘刻录等。2020年3月1日星期日13四、可见光图像采集方法图像采集是数字图像处理第一步，十分关键！组成：（1）光照系统光源：白炽灯、日光灯、汞灯、钠灯考虑要素：被测对象表面的分光反射特性；被测对象外形；被测对象在视场中的分布情况。（2）摄像机：模拟图像（3）图像采集卡：数字图像（4）图像存储（5）计算机2020年3月1日星期日142020年3月1日星期日15五、红外图像采集方法组成系统与可见光基本相同。主要区别：红外摄像机(infraredthermalimager)CCD摄像机与红外线滤镜(infraredfilter)组合有效工作波长范围：700-1100nm2020年3月1日星期日162020年3月1日星期日172020年3月1日星期日182020年3月1日星期日19第三节数字图像处理基础一、数字图像处理的基本内容①图像信息的获取。通过图像采集装置获取待研究物体图像，并借助图像处理专用硬件将其转换成适合计算机处理的数字信号。②图像信息的存储。一般作档案存储主要采用磁盘、光盘等。③数字图像处理。计算机图像处理的概念，用计算机对图像进行各种操作,包括图像增强、分割、描述、分析、识别等一系列处理。④图像信息的输出与显示。图像处理的最终信息的显示和输也是不可缺少的环节。2020年3月1日星期日20二、颜色变换1.RGB颜色模型R：红色，RED，700nmG：绿色，GREEN，546nmB：蓝色，BLUE，435.8nmR、G、B成分与人的颜色感觉无直接联系。2.HIS颜色模型H：色度，hueI：明度，intensityS：饱和度，saturation与人的颜色感觉一致，有利于图形处理。2020年3月1日星期日211.RGB模型RGB模型用三维空间中的一个点来表示一种颜色。每个点有三个分量，分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值，亮度值限定在［0,1］。在RGB模型立方体中，原点所对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为零。距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，它的三个分量值都为1。2020年3月1日星期日22从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上，该线称为灰色线。立方体内其余各点对应不同的颜色。彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。剩下的三个角对应于三基色的三个补色——黄色、青色（蓝绿色）、品红（紫色）。2020年3月1日星期日23RGB模型单位立方体z蓝(Blue)品红(Magenta)红(Red)绿(Green)黄(Yellow)青(Cyan)xyO2020年3月1日星期日242.HSI模型反映了人的视觉系统观察彩色的方式，在艺术上经常使用HSI模型。HSI模型:H——色调(Hue);S——饱和度(Saturation);I——表示亮度(Intensity，对应成像亮度和图像灰度)。2020年3月1日星期日25这个模型的建立基于两个重要的事实：①I分量与图像的彩色信息无关；②H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法。2020年3月1日星期日26色相环：描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度表示，它反映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般假定：0°表示的颜色为红色；120°为绿色；240°为蓝色。0°到240°色相：覆盖了所有可见光谱的彩色；240°到300°之间：为人眼可见的非光谱色（紫色）。2020年3月1日星期日27饱和度是指一个颜色的鲜明程度.饱和度越高，颜色越深,如深红，深绿。饱和度参数是色环的原点（圆心）到彩色点的半径的长度。由色相环可以看出:环的边界上纯的或饱和的颜色，饱和度值为1。在中心是中性（灰色）阴影，饱和度为0。2020年3月1日星期日28H指的就是色相:红色为0度(360度)；黄色为60度；绿色为120度；青色为180度；蓝色为240度；品红色为300度。2020年3月1日星期日292020年3月1日星期日30120°绿240°蓝0°红HS色相环饱和度色相（色调）非光谱色（紫色）2020年3月1日星期日31亮度是指光波作用于感受器所发生的效应.大小由物体反射系数来决定，反射系数越大，物体的亮度愈大，反之愈小。HSI模型的三个属性定义了一个三维柱形空间。灰度阴影沿着轴线从底部的黑变到顶部的白，具有最高亮度。最大饱和度的颜色位于圆柱上顶面的圆周上。2020年3月1日星期日323.颜色空间变换（1）RGB到HIS变换]][22[cos),,(13/)(2/12221RBGBRGBGRBGRWIBGRMinSBGRI上式中：Ｈ＝ＷＢ≤Ｇ［0°,180°］；Ｈ＝２π－ＷＢ＞Ｇ［180°，360°］对任何3个［0，1］范围内的R、G、B值，其对应HSI模型中的I、S、H分量的计算公式为：2020年3月1日星期日33注：式中计算出的H值的范围为［0°,180°］，对应于Ｇ≥Ｂ。在Ｇ＜Ｂ时，Ｈ值大于180°,只要令Ｈ＝360°－H，即可把Ｈ转换到［180°，360°］区间。所以若将两种情况都考虑上，则由式算得的Ｈ是在［0°，360°］范围内。2020年3月1日星期日34（2）HIS到RGB转换)1(33])60cos()cos(1[3SIBBRIGHHSIR当0°≤H＜120°：假设H、S、I的值在［0，1］之间，R、G、B的值也在［0，1］之间，则HSI转换为RGB的公式为(分成3段以利用对称性)2020年3月1日星期日35GRIBHHSIGSIR3])180cos()120cos(1[3]1[3BGIRSIGHHSIB3)1(3])300cos()240cos(1[3当120°≤H≤240°：当240°≤H＜360°：2020年3月1日星期日36二、图像的数学模型1.图像的采样和量化1.1采样图像在空间上的离散化称为采样。用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。具体做法：先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描，取出各水平线上灰度值的一维扫描。而后再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号，即先沿垂直方向采样，再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。对于运动图像（即时间域上的连续图像），需先在时间轴上采样，再沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样由这三个步骤完成。2020年3月1日星期日37采样行采样列像素行间隔采样间隔采样示意图2020年3月1日星期日381.2量化模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。2020年3月1日星期日39•若连续灰度值用z来表示，对于满足zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。•qi称为像素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。•一般，像素值量化后用一个字节8bit来表示。•如图（b）所示，把由黑—灰—白的连续变化的灰度值，量化为0～255共256级灰度值，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。2020年3月1日星期日40连续灰度值量化值(整数值)灰度标度灰度量化Zi＋1ZiZi－1qi＋1qi－125525412812710……(a)(b)图量化示意图（a）量化；(b)量化为8bit2020年3月1日星期日41连续灰度值量化为灰度级的方法：等间隔量化；非等间隔量化。等间隔量化:简单地把采样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化。对于像素灰度值在黑—白范围较均匀分布的图像，这种量化方法可以得到较小的量化误差。该方法也称为均匀量化或线性量化。2020年3月1日星期日42非均匀量化:依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。具体做法：是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些，而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。2020年3月1日星期日432020年3月1日星期日44不同采样点数对图像质量的影响（a）原始图像(256×256)；（b）采样图像1(128×128)；（c）采样图像2(64×64)；（d）采样图像3(32×32)；（e）采样图像4(16×16)；（f）采样图像5(8×8)2020年3月1日星期日45不同量化级别对图像质量的影响（a）原始