基于红外和可见光图像融合技术的苹果早期瘀伤检测研究

摘要

近年来，我国苹果产量不断创新高，达世界产量的1/3之多，稳居世界之首，但由于苹果品质检测技术相对比较落后，在国际市场缺乏竞争力，损失比较严重，因而迫切需要提高我国苹果品质检测技术，提高产业的竞争力及出口量，这对于提高国民经济的发展有着重要的意义。在苹果品质检测中，瘀伤是影响检测精度的一个重要因素，影响分级效果。针对可见光下苹果初期瘀伤的难检测性，本课题应用苹果红外图像和可见光图像的融合技术寻求较好的解决方式。
　　 本课题主要的研究内容和结论归纳如下：
　　 (1)图像采集系统。本课题将红外热像仪与数码相机固定于同一位置，同一俯视角度，对于红外图像的采集，根据红外热像仪的成像原理，分别提出加热、冷却两种实验方法获得苹果红外图像，并对其进行分析比较，最终选择在70％相对湿度，26℃环境中，风扇加热过程中，30秒到180秒内采集苹果红外图像。
　　 (2)苹果红外图像与可见光图像融合。本课题对现有的融合算法--简单的融合算法、主成分变换法、小波变换法以及区域特性选择的加权平均融合算法进行了对比试验，通过主观和客观的基于熵、清晰度和标准差等几个方面进行了评价。主观方面，基于区域特性选择的加权平均融合后的图像，苹果瘀伤相对清晰，给后续的瘀伤识别打下了良好的基础。客观方面，基于区域特性选择的加权平均融合得到的图像具有较大的熵、清晰度和标准差，因此本课题最终选用区域特性选择的加权平均融合方法来实现苹果红外图像与可见光图像的融合。
　　 (3)基于红外图像与可见光图像的融合技术的苹果早期瘀伤检测的系统。该系统主要包括四个部分：红外图像处理部分，可见光图像处理部分，图像融合及融合后图像处理检测识别部分。融合前需要对苹果红外图像与可见光图像进行灰度、锐化、滤波等系列的预处理，对基于区域特性选择的加权平均融合后得到的图像进行增强、滤波、背景纯化、阈值分割、区域标记、灰度统计等系列处理识别苹果瘀伤，且效率达96％以上.

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题的来源及研究的内容、目的和意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 课题研究内容、目的和意义

1.2 图像融合的发展现状

1.3 本课题的主要工作

第二章 苹果红外与可见光图像采集

2.1 图像采集试验设计

2.1.1 可见光图像采集

2.1.2 红外图像采集

2.2 红外图像采集试验方案选择

2.2.1 试验原理

2.2.2 试验方案

2.2.3 试验结果分析

2.3 本章小结

第三章 红外与可见光图像融合的算法研究

3.1 图像融合理论

3.1.1 图像融合技术与原理

3.1.2 图像融合的层次

3.1.3 图像融合的目的和方法

3.1.4 图像融合方法的性能评价

3.2 苹果红外图像与可见光图像特征分析

3.3 图像融合算法

3.3.1 简单图像融合算法

3.3.2 主分量融合法

3.3.3 基于小波的图像融合算法

3.3.4 基于区域特性选择的加权平均融合算法研究

3.4 苹果红外与可见光图像融合试验及结果评价

3.4.1 融合试验

3.4.2 融合结果评价分析

3.5 本章小结

第四章 基于图像融合的苹果早期疼瘀伤识别系统

4.1 苹果红外与可见光图像的预处理

4.2 苹果红外与可见光图像的配准

4.3 苹果红外与可见光图像的融合

4.3.1 图像融合设计

4.3.2 基于区域特性选择的加权平均融合实验

4.3.3 基于区域特性选择的加权平均融合的C++核心程序实现

4.4 瘀伤的识别过程

4.4.1 瘀伤识别步骤

4.4.2 苹果融合图像的瘀伤识别核心程序

4.4.3 识别结果与分析讨论

4.5 本章小结

第五章 全文工作总结与展望

5.1 全文工作总结

5.2 展望

参考文献

致谢

研究生期间撰写发表的论文