边缘检测、二值化处理进行牛肉分级的应用

摘 要：采用图像处理技术自动估算牛肉眼肌横切面特征值，为基于计算机视觉的牛肉品质自动分级检测奠定基础。以牛胴体6～7肋横断面图像为试验材料，采用边缘检测、二值化处理技术等，运用VisualC++6.0编程语言，对牛肉眼肌的眼肌面积、脂肪、肌肉总面积比、脂肪分布均匀度、眼肌圆度、肌肉和脂肪色度值5个特征参数进行特征提取和检测。结果表明：经测量所得的眼肌面积越大，圆度越大，肌肉和脂肪色度值越高、大理石纹密度分布均匀的牛肉品质越好，相反，眼肌面积小、圆度小、肌肉和脂肪色度值越低、密度分布不均匀的牛肉品质低。该设计可有效计算眼肌面积和特征参数，能代替常规分级方法，实现牛肉质量等级的自动判别。

关键词：牛肉分级；边缘检测；二值化处理；自动分级

中图分类号：TS251.52 文献标志码：A文章编号：1001-8123（2013）04-0010-05

2003年10月我国农业行业标准《牛肉质量分级标准》开始实施，鉴于牛肉眼肌横切面包含了大理石纹、肉色、脂肪色、背膘厚度和眼肌面积等评定指标，所以在牛肉质量的分级标准和体系中，进行牛肉等级评定时，通常都将眼肌面积横切面作为主要的评定对象。但目前为止，国内外的牛肉分级体系采用的分级方法还是以主观的视觉评定为主，评定过程受到人为因素的干扰，不仅效率低，而且还会产生较大的误差。因此，计算机视觉、人工神经网络和图像处理技术，被认为是实现牛肉自动分级的最有效的方法。在国外，1989年Chen Shengwei等[1]首次针对美国牛肉大理石花纹标准图版，应用图像处理技术对美国牛肉的肌肉脂肪面积进行计算，用于牛肉质量分级，并将其作为判定牛肉质量等级的定量指标，在随后的相关研究中，研究学者运用图像处理方法等技术分别有效的预测大理石纹、颜色等级、脂肪面积比、脂肪颗粒分布均匀度等特征参数，探讨了基于图像处理的牛肉等级评定技术[2-5]。在国内，计算机技术在牛肉等级评定中的应用还处于初步研究阶段，主要是通过眼肌切面图像的纹理分割，通过计算脂肪面积比[6-7]的方式来计算牛肉等级[8-10]，对脂肪在肌肉中分布所形成的特征分析不够深入，对牛肉等级评定的准确性和实际应用等方面都有不足之处。本研究拟运用计算机视觉系统对牛肉眼肌的形状特征值、脂肪含量和分布进行量化，在VC++6.0的环境下自行开发适用于牛肉眼肌自动分级软件，提高分级的准确性和工作效率，为我国牛肉智能化分级技术的研究奠定理论依据[10]。

1 材料与方法

1.1 材料、软件及基本原理

采用Visual Basic6.0作为实验分析软件，利用图形处理中的二值化算法、边缘检测算法等对采集到的数字图像进行处理和分析，提取出用于牛肉眼肌自动分级的眼肌面积、圆度、大理石纹密度等重要参数，再利用模糊数学理论利用计算出的参数数据，实现对牛肉眼肌的智能自动分级。

1.2 方法

1.2.1 边缘检测法

物体图像的边缘信息特征因为颜色、纹理结构和灰度值的变化是以不连续性的形式出现，是图像最基本的特征之一。边缘检测法提取图像特征是图像识别中的一个重要属性和重要环节[11]。图像边缘检测中的经典算法SUSAN算法[12]选用放在不同5个位置上圆形模板，如图1所示。

比较模板内像素的灰度与核心的灰度，其差值在阈值内时，认为灰度相同。与核的灰度相同的像素数目之和称为模板的面积（USAN）。SUSAN算法根据USAN区的大小和矩阵特性来检测图像边缘及角点等特征的位置及方向信息[13]。由图1所示，平坦区域USAN区最大（d，e），边缘处USAN区大小降为一半（a），角点附近USAN区变得更小（c）。

1.2.2 二值化处理

图像二值化是指对仅含黑白二值的图像进行参数提取数据预处理的重要技术。采用直方图均衡化，同态滤波对图像进行预处理抑制外界因素提高图像质量，或者将图像划分为若干区域，分别设定阈值Tn，则：

（1）

由于所提取的大理石纹图像中，仅有肉色和脂肪色，即只有红色和白色两类颜色信息，因此在二值化处理过程中，采用第1种方法进行二值化处理。

图像分割是基于边缘检测或基于区域的分割，将同一属性但区域互不相交，均满足特定区域一致性条件的不同区域分割开来[14]。本研究采用区域生长法实现对图像的分割。

1.2.4 模糊综合评判

对模糊事物实现较合理的评价可采用模糊数学中的模糊综合评判法 [15]。设定因素集，集合中的某一元素Ui表示决定事物的第i个因素，评价集Vi表示对事物评价结果。

2 结果与分析

2.1 利用二值化算法提取大理石花纹

2.1.1 二值化算法

对大理石纹图像的特征参数提取时，均需要先对图像进行二值化处理，将彩色图像处理成只包括黑色像素点和白色像素点的图像。由于所提取的大理石纹图像中，仅有肉色和脂肪色，即只有红色和白色两类颜色信息，因此在二值化处理过程中，采用第1种方法进行二值化处理。

假定彩色图像的大小为M×N，fn其表示像素点的颜色值，f（I，j）表示像素点（I，j）的二值化结果，当f（I，j）=1时，像素点（I，j）被标记为黑色像素点，当f（I，j）=0时，像素点（I，j）被标记为白色像素点。对于某一像素点（I，j），如果该像素点的颜色值fn大于阈值T，则令f（I，j）=1，否则f（I，j）=0，实现对彩色图像的二值化处理。二值化方法如式（2）所示在二值化算法中，阈值的选取是二值化处理的关键，如何选取合适的阈值t，准确提取出不同图像中的大理石纹，是本算法的一个关键技术。本研究的所有实验，都是基于VC++6.0编程完成。在所有图像的二值化处理中，程序设计使用inputbox函数的数据输入方式，由用户根据个人经验输入某一个阈值T。

（2）

经过二值化处理后的图像，白色点表示脂肪像素点，黑色点代表肌肉像素点。本算法进行大理石纹的面积计算、圆度测量、密度分析等算法都是在图像二值化的基础上进行的，因此，图像二值化的结果将直接影响到后面参数的提取准确度问题。

2.1.2 二值化实验结果分析

图2是对原图像1采用不同阈值t的检测结果，图3是对原图像2采用不同阈值t的检测结果。从图2、3结果可以看出，对于不同亮度的图像，采用相同的阈值，如t=90时，对原图像1，可以很好的提取出二值化图像；而对原图像2，无法正常提取出所需要的区域信息。同样，对于t=160时，从图2D可以看出，对于原图像1，由于阈值太大，造成一些有用的大理石纹信息丢失，而对于原图像2，能更好的提取出需要的大理石纹信息，为后继准确的提取大理石纹信息提供保证。

本算法中，阈值的选取采用人机对话的方式选择阈值，希望后期工作中能研究出一种能自动根据图像颜色亮度特征智能选取阈值的算法。

2.2 利用区域生长算法提取有效眼肌面积

由于眼肌面积图像中仅含有白色和红色两种颜色区域，有效眼肌面积区域是一块连通区域，因此，采用种子点生长算法，可以很好的提取出和所选种子点相连通的所有连通区像素点。

有效眼肌面积的提取步骤如下：以原图像1（图3A）中眼肌面积的提取为例，先采用二值化算法，选用阈值t=90，使得眼肌内的区域为大片黑色联通区，再利用种子点生长算法，利用鼠标选取眼肌中黑色联通区中的一点作为种子点，生成的眼肌面积内的联通区，如图3所示。由于生成的联通区内存在大理石纹，所以眼肌面积是图像总面积减去灰色联通区的面积。

首先采用二值化算法，对原图像进行二值化处理，然后对处理好的二值化图像，用鼠标选取属于要计算面积区域中的某一黑色像素点，采用种子点生长算法[16]，将所选取的像素点作为种子点，进行生长，识别出面积轮廓。由于图4中的面积区域，还存在白色大理石纹，不能直接计算出面积大小，因此，再对图4进行二值化处理，选取背景色中的任意1点作为种子点进行生长，然后进行背景图像区域的识别，再用总面积减去背景区域的面积，即可算出眼肌面积。对原图像1，利用本实验算法计算出的有效眼肌面积共14742个像素点。

2.3 肌肉和脂肪色度值

将图像中所有肌肉像素点采用种子点生长的算法提取出来所有的红色像素点区域，对提取出的肌肉连通区图像，遍历整个图像，计算出连通区中所有像素点的Red、Green、Blue三个颜色分量的平均值，再使用颜色公式w（x，y）=Red+Green×256+Blue×65536，计算出所有肌肉像素点的颜色平均值。同样的算法，可以提取出白色脂肪的色度值。对原图像1（图2A）进行肌肉色度和脂肪色度的计算，计算出了脂肪色度为11437206，肌肉色度为7428162，对原图像2（图3A）所示的图像，计算出的脂肪色度为11718453，肌肉色度为127466071。该颜色值越大，说明图像颜色亮度越大，色值越高。

2.4 眼肌圆度

有效眼肌面积的圆度可以采用计算其长轴的长度和短轴的长度，通过长短轴的比值来衡量眼肌面积的圆度。在一幅灰度图像中，已知中两个像素点的坐标（x1，y1）、（x2，y2），利用两点间距离的计算公式：

（3）

可以计算出某一直径，直径的大小即为长轴的长度。因此，查找到有效眼肌面积的长轴的两个像素端点是计算长轴的关键。

本算法采用种子点生长算法提取出有效眼肌面积的连通区，然后由用户利用鼠标，选取出长轴的起点，如图5B所示，设置出长轴的起点坐标（x1，y1）。然后在如图5C所示的连通区中找到离该点最远的像素点坐标值（x2，y2），利用两点间距离公式，计算长轴的长度。短轴是在长轴垂直平分线上的离长轴中点（（x1+x2）/2、（y1+y2）/2）最远的点和中点间的距离。测量结果显示，长轴215.94，短轴55.08，长短轴比率：55.08/215.94≈0.51，比值越接近于1，说明眼肌面积越趋向圆。

2.5 大理石纹密度

对大理石纹密度统计分析分为5个步骤进行：第1步，采用区域生长法或者边缘检测算法对原图像进行图像分割，将图像分割成不同的很多连通区；第2步，对所有连通区进行着手标记，同一连通区着相同的颜色，不同的连通区采用不同的颜色；第3步，统计所有连通区各自的面积大小区域；第4步，统计图像中连通区总数目；第5步，统计标记的连通区面积在0～5、5～10、10～15、15～20等范围内的连通区个数。

2.5.1 不同连通区着色

采用眼肌面积算法中的种子点生长算法，对整个图像进行遍历，识别出所有的连通区，并用不同的颜色值标记出不同的连通区。

对照高标准的密度检测结果图7和低标准的密度检测结果图8检测结果发现，相同像素点下连通区总数越多，说明大理石纹越丰富。像素点总数小于5的连通区的个数表明大理石纹的分散程度，值越大，说明越分散，密度越大。

2.6 基于模糊数学理论的牛肉大理石花纹自动分级系统

针对牛肉自动分级中大理石纹参数特征值的模糊性、相关性、多变量等特点，结合模糊数学理论，将所提取出来的所有眼肌面积、大理石纹密度，眼肌面积的圆度、色度等多个参数，采用模糊数学理论中的综合评判技术建立了基于模糊综合评判的牛肉大理石纹自动分级模型。例如：使用模糊综合评判算法记U={眼肌面积，圆度，肌肉色度，脂肪色度，大理石纹密度}，表示因素集，表示决定牛肉分级品质的所有因素。记Ã={a1，a2，a3，…，an}。取评价集V={低品质牛肉，中等品质牛肉，优质牛肉，特优级牛肉}，表示牛肉的评价结果。

对牛肉品质等级的判定，需要综合考虑各种因素，如牛肉的大理石纹分布的密度，有效眼肌面积的圆度、色度、面积大小等。结合本系统中采用数字图像处理技术自动提取出的相关的参数信息，然后考虑所有因素对评价集V中各等级的隶属度，可得综合评判矩阵如。

3 结 论

利用了图像处理中的边缘检测技术、二值化处理和图像分割技术，先对原牛眼肌图像进行二值化处理，然后对处理好的二值化图像，采用种子点生长算法，识别出眼肌面积轮廓，进行背景图像区域识别，计算眼肌面积，并采集连通区中所有像素点的Red、Green、Blue 3个颜色分量，计算出所有肌肉和脂肪像素点的颜色平均值，并对有效眼肌区域的圆度和大理石纹分布密度进行参数提取和检测。结果证明，本实验设计的算法能够近似的估算出牛眼肌面积、脂肪比例、色度值、眼肌圆度和大理石花纹密度，是一种有效的估算方法，并通过大量实验数据和人工测量数据进行比对，证明使用图像处理技术自动估算上述5个特征参数是可行的，为基于计算机视觉的牛肉品质自动分级检测奠定基础。后期工作中希望能并结合大理石花纹的特点和特征描述以及具体牛肉图像的特点，通过大量的数据，使用模糊聚类，模糊识别、模糊综合评判等技术，给出接近现实的、准确的牛肉等级判定结果，为进一步研究基于计算机视觉的牛肉自动分级系统打下基础。

参考文献：

[1]CHEN Shengwei， SUN Xin， QIN Chunfang， et al. Color grading of beef fat by using computer vision and support vector machine[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2010， 70（1）： 27-32.

[2]YOSHIKAWA F， TORAICHI K， WADA K， et al. On a grading system for beef marbling[J]. Pattern Recognition Letters， 2000， 21（12）： 1037-1050.

[3]SHIRANITA K， HAYASHI K， OTUSBO A. Determination of meat quality using texture features[J]. The Institute of Electronics， Information and Communication Engineers Transactions on Information and Systems， 2000， 83（4）： 1790-1796.

[4]AASS L， FRISTEDT C G， GRESHAM J D. Ultrasound prediction of intramuscular fat content in lean cattle[J]. Livestock Science， 2009， 125（2/3）： 177-186.

[5]KAZUHIKO S， KENICHIRO H I， AKIFUMI O， et al. Grading meat quality by image processing[J]. Pattern Recognition， 2000， 33（1）： 97-104.

[6]CHEN Kunjie， QIN Chunfang. Segmentation of beef marbling based on vision threshold[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2008， 62（2）： 223- 230.

[7]陈坤杰， 姬长英. 牛肉自动分级技术研究进展分析[J]. 农业机械学报， 2006（3）： 159-162.

[8]陈坤杰， 孙鑫， 陆秋琰. 基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分级[J]. 农业机械学报， 2009（4）： 179-184.

[9]陈坤杰， 秦春芳， 姬长英. 牛胴体眼肌切面图像的分割方法[J]. 农业机械学报， 2006（6）： 161-164.

[10]任发政， 郑丽敏， 王桂芹， 等. 应用MATLAB图像处理技术评判牛肉大理石花纹[J]. 肉类研究， 2002（4）： 14-15.

[11]贾渊， 李振江， 彭增起. 结合LLE流形学习和支持向量机的猪肉颜色分级[J]. 农业工程学报， 2012（9）： 154-159.

[12]魏光杏， 吴锡生. 新型边缘检测法[J]. 计算机工程与设计， 2007（4）： 144-145.

[13]GE X W， FU K T. Edge detection in image method research[J]. Digital Community & Smart Home， 2007， 3（16）： 1144-1145.

[14]王文渊， 王芳梅. 改进的最大熵算法在图像分割中的应用[J]. 计算机仿真， 2011（8）： 297-300.

[15]劳丽， 吴效明， 朱学峰. 模糊集理论在图像分割中的应用综述[J]. 中国体视学与图像分析， 2006（3）： 48-53.

[16]李艳梅， 胡晓辉， 王静. 基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法[J]. 计算机系统应用， 2010（7）： 206-208.

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