一种用于面粉麸星检测的图像增强方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种用于面粉麸星检测的图像增强方法。

背景技术：

1、面粉、调料、咖啡粉等碾磨而成的碾磨物中，可能存在异常颗粒，比如面粉中的麸星、调料中比较的大的调料颗粒。为了保证碾磨物的口感以及外观，需要对碾磨物中的异常颗粒进行筛除。目前通常通过图像处理方式，对碾磨物的图像进行分析，定位碾磨物中的异常颗粒，从而进行异常颗粒的筛除。

2、全局滤波是图像处理的常用方式，通过滤除图像中的噪声信息来实现图像增强。碾磨物的图像中包含了碾磨物堆叠形成的阴影、不规则区域以及异常颗粒特征，碾磨物中异常颗粒分布不规律，同时碾磨物堆叠效果不同，利用单一的全局滤波参数对碾磨物的图像进行滤波，会造成碾磨物图像中部分位置碾磨物堆叠形成的阴影以及不规则区域特征模糊不够，或碾磨物图像中部分位置的异常颗粒特征过模糊，难以达到较好的增强效果，增强图像中局部模糊不够的碾磨物堆叠形成的阴影、不规则区域特征以及过模糊的异常颗粒特征均会对异常颗粒的检测造成干扰，影响碾磨物中的异常颗粒检测的准确性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，该方法包括以下步骤：

2、获取碾磨物的灰度图像；将灰度图像划分为多个图像块，根据多个图像块的灰度分布确定多个图像块中的标准块；

3、利用预设滤波参数序列对标准块进行滤波，根据滤波参数序列中每个滤波参数对应的滤波图像确定标准块的最优滤波参数；

4、利用标准块的最优滤波参数确定其余每个图像块的最优滤波参数；根据其余每个图像块的最优滤波参数对其余每个图像块进行滤波，得到其余每个图像块的最优滤波参数对应的滤波图像；

5、将所有图像块的最优滤波参数对应的滤波图像合并得到增强图像。

6、优选的，所述根据多个图像块的灰度分布确定多个图像块中的标准块，包括：

7、根据每个图像块与灰度图像之间灰度分布的相似性确定相似性最大的图像块为标准块。

8、优选的，所述相似性的计算公式如下：

9、

10、其中，表示多个图像块中的第个图像块与灰度图像之间灰度分布的相似性，取遍[1,]中的整数，表示多个图像块的个数；表示第个图像块中边缘像素点的个数；表示第个图像块中灰度值为的频数；表示灰度图像中灰度值为的频数；表示第个图像块中包含的像素点个数；表示灰度图像中包含的像素点个数；为以自然常数为底的指数函数。

11、优选的，所述根据滤波参数序列中每个滤波参数对应的滤波图像确定标准块的最优滤波参数，包括：

12、对于每个滤波参数对应的滤波图像，统计该滤波图像中出现的每个灰度值的频率，根据每个灰度值的频率获取该滤波图像的信息熵；

13、根据滤波参数序列中相邻滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率确定标准块的最优滤波参数。

14、优选的，所述根据滤波参数序列中相邻滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率确定标准块的最优滤波参数，包括：

15、获取滤波图像的信息熵之间的变化率最小的相邻滤波参数中第一个滤波参数作为标准块的最优滤波参数。

16、优选的，所述利用标准块的最优滤波参数确定其余每个图像块的最优滤波参数，包括：

17、利用标准块的最优滤波参数对其余每个图像块进行滤波，得到其余每个图像块的第一滤波图像；根据其余每个图像块与其第一滤波图像的差异以及标准块的最优滤波参数获取其余每个图像块的最优滤波参数。

18、优选的，所述其余每个图像块的最优滤波参数的数值小于标准块的最优滤波参数的数值。

19、优选的，所述根据其余每个图像块与其第一滤波图像的差异以及标准块的最优滤波参数获取其余每个图像块的最优滤波参数，包括：

20、

21、其中，表示其余所有图像块中第个图像块的最优滤波参数，取遍[1,]中的整数，表示其余所有图像块的个数；表示其余所有图像块中第个图像块中灰度值为的频数；表示其余所有图像块中第个图像块的第一滤波图像中灰度值为的频数；表示其余所有图像块中第个图像块中包含的像素点个数；表示标准块的最优滤波参数；为超参数；为以自然常数为底的指数函数。

22、优选的，所述获取碾磨物的灰度图像，包括：

23、采集碾磨物的rgb图像，构建加权灰度化公式，利用加权灰度化公式将rgb图像转换为灰度图像；

24、所述加权灰度化公式为：

25、

26、其中，表示像素点的灰度值，、以及分别表示像素点的通道、通道以及通道的像素值；以及分别表示通道、通道以及通道的权重，当所述碾磨物为面粉时，和相差不超过0.1，为0。

27、优选的，所述滤波参数序列中相邻滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率的获取方法如下：

28、

29、其中，为滤波参数序列中第个滤波参数对应的滤波图像的信息熵和第个滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率，取遍[1,-1]中的整数，为滤波参数序列中滤波参数的个数；表示第个滤波参数对应的滤波图像的信息熵；表示第个滤波参数对应的滤波图像的信息熵；表示滤波参数序列中第个滤波参数；表示滤波参数序列中第个滤波参数。

30、本发明的技术方案的有益效果是：本发明将碾磨物的灰度图像划分为多个图像块，分别获取每个图像块的最优滤波参数，确保了每个图像块中碾磨物堆叠造成的阴影以及不规则区域特征都可被模糊去除，同时使得异常颗粒特征尽可能保留，避免了现有技术对整个灰度图像采用同一滤波参数进行全局滤波而导致局部模糊不够或过模糊造成异常颗粒特征检测困难的现象。

31、进一步的，本发明设置了标准块，根据标准块的最优滤波参数确定其余每个图像块的最优滤波参数，大大缩减了其余每个图像块的最优滤波参数的计算量，提高了最优滤波参数的确定效率，进而提高了碾磨物的灰度图像的增强效率。

技术特征：

1.一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述根据多个图像块的灰度分布确定多个图像块中的标准块，包括：

3.根据权利要求2所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述相似性的计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述根据滤波参数序列中每个滤波参数对应的滤波图像确定标准块的最优滤波参数，包括：

5.根据权利要求4所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述根据滤波参数序列中相邻滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率确定标准块的最优滤波参数，包括：

6.根据权利要求1所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述利用标准块的最优滤波参数确定其余每个图像块的最优滤波参数，包括：

7.根据权利要求6所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述其余每个图像块的最优滤波参数的数值小于标准块的最优滤波参数的数值。

8.根据权利要求6所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述根据其余每个图像块与其第一滤波图像的差异以及标准块的最优滤波参数获取其余每个图像块的最优滤波参数，包括：

9.根据权利要求1所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述获取碾磨物的灰度图像，包括：

10.根据权利要求4所述的一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，其特征在于，所述滤波参数序列中相邻滤波参数对应的滤波图像的信息熵之间的变化率的获取方法如下：

技术总结
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于面粉麸星检测的图像增强方法，包括：获取碾磨物的灰度图像，将灰度图像划分为多个图像块，根据多个图像块的灰度分布确定多个图像块中的标准块，利用不同的滤波参数对标准块进行滤波，根据每个滤波参数对应的滤波图像确定标准块的最优滤波参数，利用标准块的最优滤波参数确定其余每个图像块的最优滤波参数，将所有图像块的最优滤波参数对应的滤波图像合并得到增强图像。本发明实现了碾磨物堆叠造成的阴影以及不规则区域的模糊处理，同时使得碾磨物的灰度图像中的异常颗粒特征尽可能保留，使得异常颗粒检测更加准确。

技术研发人员：刘明光,刘明洋
受保护的技术使用者：巨野县龙祥面粉有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19