基于分形維數的堊白米檢測系統

[摘要] 堊白是衡量稻米品質得重要性狀之一，直接影響稻米的外觀品質和商品流通。目前，關于稻米堊白參數一般還采取人工目測的檢測方法，主觀隨意性大，不僅缺乏客觀性和可重復性，而且操作也耗時費力。近幾年，利用計算機視覺來進行稻米堊白參數測量大大提高了參數的準確率，提高了效率。在關于計算機視覺的稻米堊白檢測的已有文獻表明，堊白參數的計算一般是根據稻米堊白區域的灰度值與籽粒區域存在差異，設定它們的灰度閾值來分離堊白區域，從而可以計算出堊白大小，并判斷它是否是堊白米。然而基于堊白大小的檢測方法，識別準確率較低。因為它只能得到堊白區域的累積信息，而不能得到分布信息。因此，本文提出一種基于分形維數的堊白米檢測方法，把堊白區域在稻米籽粒表面的分布在統計意義上看成一個分形結構，用分形維數大小來描述它的復雜度，結果表明可以提高堊白米檢測的準確率。

[關鍵詞] 圖像處理 稻米堊白 分形維數

一、系統背景

1.研究背景

計算機視覺又稱為機器視覺，是指用計算機實現人類的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解，研究用計算機模擬生物外顯或宏觀視覺功能的科學和技術。計算機視覺技術是一個相當新且發展十分迅速的研究領域。近年來，它的研究與應用已擴展到了工業、農業、軍事等諸多領域，并取得了一定成果。在稻米生產、加工、儲藏和流通等各環節中，需要對稻米的品質進行各項檢測，目前相當多的指標仍需人工檢測，從而帶來了較多的問題。隨著計算機視覺技術的發展和在稻米檢測中的廣泛應用，使得稻米檢測變得更加快速、客觀和準確。

計算機視覺技術除應用稻米的上述品質指標檢測外，還可應用于稻米爆腰率的檢測，并且廣泛應用于配制米配方優化、稻米加工過程自動控制等。盡管各國在此領域已進行了不少研究，但計算機視覺技術在稻米檢測中的應用研究尚屬起步階段，仍有許多技術難題還未解決，需進一步深入研究。

2.研究目的與意義

大米品質檢測項目有水分、直鏈淀粉、堊白(包括堊白度和堊白粒率)等，其中大米堊白檢測方法還采用人工目測，不僅缺乏客觀性和可重復性，而且操作耗時費力，檢測精度低。把機器視覺技術引進大米外觀品質參數的檢測中是實現大米快速檢測的關鍵，近幾年，利用計算機視覺來進行稻米堊白參數測量大大提高了參數的準確率，提高了效率。在關于計算機視覺的稻米堊白檢測的已有文獻表明，堊白參數的計算一般是根據稻米堊白區域的灰度值與籽粒區域存在差異，設定它們的灰度閾值來分離堊白區域，從而可以計算出堊白大小，并判斷它是否是堊白米。然而基于堊白大小的檢測方法，識別準確率較低。因為它只能得到堊白區域的累積信息，而不能得到分布信息。

3.研究的主要內容

利用計算機語言建立稻米堊白檢測系統，系統的主要功能和模塊包括:

(1)圖像預處理模塊

①圖像灰度化，得到原始圖的灰度圖像。

②對灰度圖像進行閾值分割，將圖像分成物體和背景兩部分。

③對二值圖像去噪，消除其中的小斑點。

④對識別到的每顆米進行邊界跟蹤，并將邊界點的坐標保存在一個鏈表中。

(2)堊白計算模塊：

①計算堊白區域的分形維數。

②計算堊白區域的大小。

4.系統技術

VC++代表了基于Windows的C++語言產品，它完美地集成了傳統的編程工具，如編譯器、編輯器、調試器和原代碼剖析器。同時，它也集成了Windows中特殊的工具箱，如MFC(Microsoft Foundation Classes）和Windows資源編輯器(App Studio）。另外還加入了幾種新工具，如輪廓應用程序生成器(App Wizard）、C++類管理器（Class Wizard）和類瀏覽器（Class Browser），以及各種各樣為開發Microsoft Windows下的C/C++程序而設計的工具。這些工具給我們的編程帶來了極大的方便。MFC類庫為我們提供了豐富的類資源，功能非常全，為我們進行圖形處理提供了豐富的資源。

二、分形理論及其在圖象處理中的應用

分形理論是當今世界十分風靡和活躍的新理論、新學科。分形的概念是美籍數學家曼德布羅特(B.B.Mandelbort)首先提出的。1967年他在美國權威的《科學》雜志上發表了題為《英國的海岸線有多長》的著名論文。海岸線作為曲線，其特征是極不規則、極不光滑的，呈現及其蜿蜒復雜的變化。我們不能從形狀和結構上區分這部分海岸與那部分海岸有什么本質的不同，這種幾乎同樣程度的不規則性和復雜性，說明海岸線在形貌上是自相似的，也就是局部形態和整體形態的相似。在沒有建筑物或其他東西作為參照物時，在空中拍攝的100公里長的海岸線與放大了的10公里長海岸線的兩張照片，看上去會十分相似。事實上，具有自相似性的形態廣泛存在于自然界中，如：連綿的山川、飄浮的云朵、巖石的斷裂口、布朗粒子運動的軌跡、樹冠、花菜、大腦皮層等。曼德布羅特把這些部分與整體以某種方式相似的形體稱為分形(fractal)。1975年，他創立了分形幾何學(fractalgeometry)，出版了他的關于分形幾何的專著《分形、機遇和維數》。在此基礎上，形成了研究分形性質及其應用的科學，稱為分形理論(fractaltheory)。

1.分形定義

所謂分形是指具有下列性質的點集:它具有精細的結構，即有任意小比例的細節。它是如此的不規則，以致于它的整體與局部都不能用傳統的幾何語言來描述。一般，它具有某種自相似的形式，也可能只是近似的或是統計的。分形的維數小于它所占的空間的維數，大于它的拓撲維數。可以以非常簡單的方法來定義，由迭代產生。

2.分形維數的定義

分形的主要研究工具是它的維數，分形維數定量地表述了分形物體的形狀和復雜性。目前，有多種分形維數的定義方法，如Hausdorff維數、信息維數、盒子維數等，其中盒子維數是最常用的一種分形維數，它的定義為:取邊長為r的小盒子（可以理解為拓撲維數為d的小盒子），把分形覆蓋起來，由于分形內部有各種層次的空洞或縫隙，所以，有些小盒子是空的，所得的非空盒子數計為N(r)。然后縮小盒子的尺寸r，所得N(r)自然要增大，當r→0時，得到數盒子法定義的維數:。

《分形幾何──數學基礎及應用》給出:設F是Rn上的非空的有界子集，Nδ(F)是直徑最大為δ，可以覆蓋F的集的最少個數，則F的下、上計盒維數分別定義為:，。如果這兩個值相等，則稱這個共同的值為F的計盒維數或盒維數。記為.此書指出:Nδ(F)可以是下列五個數中的任一個:

(1)覆蓋F的半徑為δ的最少閉球數

(2)覆蓋F的邊長為δ的最少立方體數

(3)與F相交的δ網立方體的個數

(4)覆蓋F的直徑最大為δ的集的最少個數

(5)球心在F上，半徑為δ的相互不交的球的最多個數

《分形幾何學》指出：在實際應用中只能取有限的r0，通常作法是求一系列的r和N(r)，然后由雙對數坐標中1gN-1gr的直線的斜率求D0. 顯然，在實際應用中對r的取法是人為的，那么對r的選取方式也是多樣的，這里的r與前面的δ的含義是相同的。

分形理論雖然十分風靡，并得到了廣大關注，但在實際應用方面仍不是很成熟。1988年M.F.Barnsley提出了利用分形理論和方法進行圖像壓縮的思想。這種方法在美國的迭代系統過程中得到了廣泛的應用，并申請了專利，不久就被應用于圖像的壓縮方面，1992年以后美國微軟公司的每年出版的萬花筒光盤就采用了這種數據壓縮技術。這種方法極大的促進了分形理論在實際應用方面的發展。

三、基于分形維數的堊白米檢測法

堊白是衡量大米品質的重要指標之一，它不僅直接影響大米的外觀品質，而且還影響大米的加工品質和蒸煮食味品質。對堊白和堊白大小的定義如下：

堊白：米粒胚乳中的白色不透明部分，包括腹白、心白和背白。

堊白大?。簣装酌琢Ｆ椒?，米粒中堊白面積占該整粒米投影面積的百分率。

在優質大米檢測指標中，堊白指標有堊白度和堊白粒率。如何有效判定堊白米，是檢測這2個指標的第一步。目前對堊白米的檢測還停留在人工目測的方法上，客觀性和可重復性差。

利用機器視覺技術進行大米堊白的檢測是一個、行之有效的方法，具有客觀性、準確性、快速性和可重復性的特點。

基于堊白大小的堊白米檢測方法，這種方法的基本思想是：對于一幅大米圖像，首先通過閾值化處理，去除背景區域的灰度圖像，計算出大米區域的總像素數T；然后根據堊白的灰度值范圍再對大米區域進行二次閾值化處理，把堊白區域從大米區域中提取出來，計算堊白區域的總像素數T，它們的像素數比(C=N/T)即為堊白大小。

設定堊白大小閾值Cthd，則：如果C≥值Cthd，是堊白米；如果C<值Cthd，不是堊白米。

實際上，這種方法的適用前提是堊白區域的灰度分布與大米非堊白區域的灰度分布無重疊。對于采集的大米圖像，由于籽粒的表面反光、殘留的胚芽等原因，采集到的標準米圖像也往往會出現高灰度區域，這部分區域與堊白區域的灰度范圍是重合的。對于堊白米堊白區域能夠被有效分離出來；但是對于標準米，有‘假’的堊白區域出現這些區域，實際上就是由于籽粒表面反光和存在胚芽產生的。無法通過閾值法區分出來。這種情況并不是偶然現象，試驗中會經常出現，影響識別精度。

基于堊白大小的方法，實際上只能得到堊白區域的累計信息，不能得到分布信息。在累計信息相同的情況下，可以有不同的分布信息。所以只用累計信息分類，其分類特征是不夠充分的，應同時考慮堊白區域在空間上的分布信息。

另一方面，考慮到堊白在自然形成過程中，是受到遺傳和環境因素共同影響的，空間分布情況復雜，具備獨特的紋理特征。從這兩個方面來考慮，為精確地描述大米堊白區域的特點，應該引用分形的思想。把堊白區域在大米籽粒表面的分布在統計意義上看成一個分形結構，用其分形維數大小描述它的復雜性。

四、實驗結果分析

基于分形維數的堊白米檢測法與基于堊白大小的檢測算法進行了試驗對比分析。下面對10幅大米的圖象進行了測試對比，如下表。

利用visualc++6.0開發工具實現了分別計算每個籽粒的堊白大小和分形維數，可以有效地識別堊白米。如表所示:通過結合肉眼的分辨結果，用分形維數計算出的結果準確，而用堊白大小檢測的時候，對于兩粒堊白區域差不多大小的米就會出現偏差。由此可見，基于分形維數的稻米堊白檢測系統相對與堊白大小計算出的結果對堊白米的檢測準確率較高，該系統可行，值得推廣。

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