基于HSI颜色空间的小麦粉精度自动识别研究

2016-05-19 13:38王铁建刘艳丽张艳琴
电脑知识与技术 2016年7期
关键词:means算法

王铁建++刘艳丽++张艳琴

摘要:小麦粉和大众生活息息相关,我国目前的小麦粉精度检测方法以目测为主,耗时长,且容易受到主观因素的影响。本文以图像处理和模式识别为基础,提取小麦粉的颜色特征和麸星含量,设计小麦粉分类器,对小麦粉精度进行自动识别,实验结果表明,该分类器对小麦粉精度的识别达到了理想的分类效果。

关键词:HSI颜色空间;OTSU算法;K-means算法;欧式距离

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)07-0169-02

小麦粉制品在居民的日常生活中占据很重要的地位,小麦的应用的范围也远远超过其他农作物产品。所以在现代农产品加工业中小麦制粉业不容小觑。在小麦加工的过程中,出粉率和小麦加工的精度成反比,出粉率越低,小麦麸皮(麸星)含量就越少,则小麦加工精度就越高;反之,小麦加工精度越低。所以,加工精度直接影响小麦粉的质量和价格。我国现行的 “GB/T 5504-2011小麦粉加工精度检验标准[1]”是一种目测的感官检测方法,这种检测小麦粉加工精度的方法,不但过程复杂、耗时,而且受到检测人员个人因素的影响,容易产生偏差。随着科学技术的进步,各种小麦粉检测仪器相继出现,如色度计、色泽等级仪等等,但由于价格、技术等方面的原因,未能普及应用。为了减少小麦制粉企业的生产成本,并提高经济效益,同时与国际先进的检测技术接轨,研究方便、快捷的小麦粉加工精度识别方法是迫切的。

在本实验中,北方小麦粉来自于新乡新良粮油加工有限公司,南方小麦粉来自于张家港市面粉食品有限公司。使用佳能扫描仪获得北方各等级小麦粉图像各取40幅图像,南方各等级小麦粉也各取40幅图像。因为小麦粉比较明显的特征是粉色和麸星含量,本文以此为基础对小麦粉的颜色特征进行提取,并结合K-means算法[2]和欧式距离设计小麦粉分类器。

1 小麦粉颜色特征提取

颜色特征空间的选取,不仅要满足人的视觉感知特点,还要便于计算机对其进行图像处理的相关操作。本实验获取的图片主要是以RGB颜色模型表示,而RGB颜色模型中各颜色间的距离与人眼睛感知的颜色距离有很大的偏差。但根据人的视觉特性,眼睛对颜色和亮度比较敏感, HSI颜色空间[3]中色度H代表颜色,饱和度S代表颜色深浅,亮度I代表颜色明暗程度,另外,在HSI颜色空间中图像处理和计算机视觉的算法都可以方便使用,并在很大程度上减少了图像分析和处理的工作量,所以HSI颜色空间比RGB颜色空间更合适。因此本实验使用HSI颜色空间来提取小麦粉的颜色特征。HSI颜色空间与RGB颜色空间转换关系如下:

5 结论

本实验根据小麦粉的特点,利用图像处理中的HSI颜色空间提取小麦粉的颜色特征和OTSU算法提取小麦粉的麸星含量,基于K-means聚类算法和欧式距离设计小麦粉分类器,实验结果表明,利用HIS颜色空间和OTSU算法可以有效地提取小麦粉的特征,使得该小麦粉分类器的识别正确率达到80%,测试平均时间为5秒。从而使小麦粉精度识别不再受人为因素的影响,实现了检测过程的客观、科学和高效。本实验利用图像处理设计的小麦粉分类器达到了理想的分类效果。

参考文献:

[1] 中华人民共和国国家标准.小麦粉加工精度检测GB/T 5504—2011[S].

[2] 赵蔷.基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术[J]. 微电子学与计算机,2012,29(10):64-68.

[3] 庞晓敏.基于HIS和LAB颜色空间的彩色图像分割[J]. 广西大学学报,2011,36(6):976-980.

[4] 范九伦.灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法[J]. 电子学报,2007(4):757-755.

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