基于边缘流的水平集牛胴体眼肌图像分割

牛肉在切割过程中常存在残留血液覆盖在脂肪表面,使得脂肪和肌肉对比减弱。针对生物体弱对比图像分割问题,采用了结合边缘流的水平集方法对牛肉眼肌图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分离出了眼肌内部脂肪与肌肉组织,准确率高。该方法避免了单纯边缘流算法提取边界不连续的问题,降低了水平集算法的迭代时间复杂度,避免了初始轮廓选取的主观性。并将实验结果与水平集方法进行了对比,基于边缘流的水平集方法避免了水平集方法在分割中小区域分割的准确性不高,不能准确分离脂肪与肌肉组织的弱点。实验结果证明,基于边缘流的水平集方法是对牛肉眼肌图像进行分割的有效新方法。

基于图像修复技术的猪肉眼肌图像反光区域复原

由于猪肉中存在水分,在光照下拍摄得到的图像会产生反光区域,导致图像部分信息丢失。为了更加精准提取图像相关特征参数,需复原反光区域原有信息。利用图像预处理方法、图像修复技术对图像复原。根据反光区域的颜色特征,用一系列图像预处理方法对反光区域进行定位和提取;对比经典图像修复技术在图像反光区域的复原效果,选择样本块图像修复算法作为最佳修补方法;对样本块修复算法进行了改进,采取反光区域依次修复的方法以减少边缘轮廓优先权计算次数,同时采用二次匹配法减少搜索最佳匹配块过程中的扫描数据量,和原算法相比节约了3/4的修复时间。实验结果表明,改进的修复算法能很好地复原图像反光区域信息,并在修复效率上优于原算法。

牛胴体眼肌切面图像的分割方法

在牛肉的计算机自动分级系统中,牛胴体眼肌图像的分割、大理石花纹的提取是利用计算机视觉评定牛肉等级的最基本及重要步骤。在简要介绍各种图像分割方法的基础上,对目前国内外应用于牛胴体眼肌图像的分割技术及各种算法进行了初步分析研究。并在此基础上,对其他学科提出的一些图像分割算法应用于牛胴体眼肌图像分割的潜力和前景进行了论述。