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食品质量计算机图像分析方法(一)
【来源/作者】周世红 【更新日期】2018-07-08

从一个复杂的图像中分割出物体之后,接着就要着重解决物体的度量问题,通过测量达到识别物体、理解物体性质的目的。

一、物体尺寸分析

首先,选用像素数量表示空间尺度,从灰度级计算光量度,然后对实际物体进行标定。数字化仪中的光量度校准曲线提供了一种将灰度级转换为光量度单位的方法。

通常,这是一个简单的线性方程。对图像进行的任何点运算也必须使用光量度校准。

(一)面积和周长

面积是物体总尺寸中一个比较方便的度量。面积只与该物体的边界有关,而与其内部灰度级的变化无关。物体的周长在区别具有简单或复杂形状物体时特别有用,面积和周长可以很容易地从已分割的图像提取物体的过程中计算出来。

最简单的面积计算方法是统计边界内部(也包括边界上)的像素的数目。与这个定义相对应,周长就是围绕所有这些像素的外边界长度。通常测量这个距离时包含了许多900的转弯,从而夸大了周长值。

(1) 多边形的周长

一个让人更满意的测量物体周长的方法是将物体边界定义为以各边界像素中心为顶点的多边形,而相应的周长就是一系列横竖向(卸△p=1)和对角线方向的间距之和。一个物体的周长可表示为:

(2-28)

其中Ne和N。分别是边界链码中走偶步与走奇步的数目。周长也可以简单地从物体分块文件中通过计算边界上相邻像素的中心距的和得到。

(2)多边形的面积按像素中心定义的多边形的面积等于所有像素点的个数减去边界像素点数目的一半加1,即:

(2-29)

Na和Nb分别是物体的边界内像素数目和边界上像素的数目。这种以像素点计数法表示面积的修正方法是基于这样的认识。在通常情况下,一个边界像素的一半在物体内而另一半在物体外;而且,绕一个封闭曲线一周,由于物体总的说来是凸的,相当于一半像素的附加面积是落在物体外的。换句话说,我们可以通过减去周长的一半来近似地修正这种由像素点计数导出的面积。

1、计算面积和周长

有一种简单的计算方法,可在对多边形的一次巡查中算出其面积和周长。图2-9表明一个多边形的面积等于由各顶点与内部任意一点的连线所组成的全部三角形的面积之和,不失一般性,我们可以令该点为图像坐标系的原点。由图2-10可建立一个公式来计算有一个顶点在原点的三角形的面积。图中的水平和垂直线将区域划分为若干个矩形,其中有些以三角形的边作为其对角线,因而,这种矩形有一半面积落在三角形之外,因此有:

(2-30)

展开并整理该式可简化为:

而整个多边形的面积是:

(2-32)

需注意的是,如果原点位于物体之外,任意一个特定的三角形都包含了一些不在多边形内的面积。还应注意一个特定三角形的面积可以为正或负,它的符号是由巡查边界的方向来决定的。当对边界作了一次完整的巡查后,落在物体之外的面积都已被减去。

相应的周长等于多边形各边长之和。如果该多边形的所有边界点都用作顶点,周长将成为前面所得出的所有横竖向和对角线方向测量值之和。

2、边界平滑

通常,由于图像噪声和边界点被限制在矩形采样网格内,周长的测量值人为地偏高。因此,边界需要进一步平滑。可以在只用边界像素的一个子集作为顶点来计算面积和周长时实现,尤其是在曲率很小的区域上,可以简单地跳过一些边界像素。但是,过分使用这样的处理会使物体的真实形状受损而且会降低测量的精确性。

参考资料:现代食品检测技术


【关键词】食品质量,计算机图像,食品检测国家标准物质网 

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