计量学报

作者：王迪,董素芬,程芳,赵艳,李今

单位：河北农业大学 信息科学与技术学院,河北 保定 071000

关键词：计量学; 畜肉分级; 图像分割; C均值聚类; 直觉模糊熵; HSV; 猪肉检测

基金：河北省自然科学基金(60903098)

利用计算机视觉技术对畜肉分级的方法种类繁多,但由于光照因素使前期图像预处理分割目标和背景的工作难度增大。针对传统的最大类间方差法分割图像效果不佳、噪声适应能力不强的问题,以及核磁共振、高光谱成像等无损检测方法大多存在检测仪器体积大、不便于携带、成本高等问题,提出利用色调、饱和度、明度(Hue,Saturation,Value,HSV)色彩空间结合聚类方法对图像像素点进行聚类分割。在对取自自然光照环境中的猪肉图像进行分割时,所提方法相对于传统聚类分割方法分割正确率平均提高1.46%;在对人工加入了0.1椒盐噪声和0.2椒盐噪声的图像进行分割时,该方法相对于传统方法表现出了更好的抗噪声能力,传统分割方法平均错误率分别升高了16.15%和38.28%,该方法平均错误率仅升高了1.57%和1.49%。该方法具有良好的分割准确率和噪声鲁棒性,提高了目标区域的检测精度,减少了图像预处理阶段的信息丢失,提高了畜肉分级方法的质量。

来源：2021年第8期

《计量学报》期刊编辑部

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