基于机器视觉的禽蛋图像分割方法研究
收稿日期：2010-12-07
基金项目：内蒙古自治区自然科学基金项目（2009MS0906）；内蒙古自治区高等学校科学研究项目（NJ09050）
作者简介：贾超（1984-），男，硕士研究生，研究方向为图像处理，模式识别。E-mail: helixiaoxue@126. com
*通讯作者：郁志宏，教授，研究方向为图像处理，模式识别。E-mail: yzhyq@sohu. com
贾 超，郁志宏
*
，王 亮，武智慧，温 鹿
（ 内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特 010018 ）
摘 要：探讨了一种新的图像分割算法，可对禽蛋表面图像中脏斑、血斑等信息进行高效、准确的分割。文
中将由 CCD 摄像机获取的禽蛋图像首先采用改进的中值滤波方法去除噪声，然后将去噪后的图像使用 Sobel 边缘
检测算子检测边缘，运用分裂合并算法对去噪图像进行多区域分割，从而得到较为明显的多区域图像，最后利用
图像融合技术将 Sobel 算子检测到的边缘图像和区域分裂合并算法得到的多区域图像融合为一体。与其他方法相
比，采用上述方法可以获得边缘较为清晰，脏斑、血斑等表面信息更为明显的分割图像。经试验验证该种方法实
时性较好，分割结果令人满意，可以应用于禽蛋品质的在线检测。
关键词：分裂合并算法；边缘检测；图像融合技术
中图分类号：TP391.14 文献标志码：A 文章编号：1005-9369（2011）05-0077-06
Study on egg image segmentation method based on machine vision/JIA
Chao, YU Zhihong, WANG Liang, WU Zhihui, WEN Lu(College of Mechanical and Electrical Engi-
neering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China)
Abstract: This article presented a method that could efficiently and accurately detect and
segment egg image surface information such as dirty spots, stains and so on. The image taken by CCD
camera was denoised with improved median filter. And then the denoised image was detected with
sobel operator and apparently segmented multi-regional images through splitting and merging algorithm.
Finally, the two new images were syncretized to form a new image by image fusion techniques. The
algorithm above could obtain segmented images with legible edge and clear surface information of dirty
spots and stains. The results showed that real-time of the segmentation algorithm was good and the
segmented results were satisfactory, which provided necessary pretreatment to the egg quality
detection.
Key words: splitting and merging algorithm; edge inspection; image fusion techniques
随着图像处理技术和计算机硬件的发展，机
器视觉技术越来越广泛的应用到农产品的品质检
测中。在鸡蛋品质检测方面，机器视觉技术起着
举足轻重的作用。为了能快速、准确的获取鸡蛋
表面的脏斑、血斑等信息，必须对获取的鸡蛋图
像进行分 割。 图像 分割 是由 图像 处理 到图 像识
别、分析的关键技术之一，从图像中把有关结构
区域 分离 出来 是图 像处 理与 识别 首要 解决 的问
题，同时分割效果的好坏直接影响图像处理中其
他相关技术的发展。Horowitz 和 Pavlidis 提出
[1]
，区
域的分裂合并技术是一种基于区域的串行图像分割
技术，其基本思想就是先确定一个分裂合并的准
则，即区域特征一致性的测度，当图像中某个区域
的特征不一致时就将该区域分裂成 4 个相等的子区
域，当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合
并成一个大区域，直至所有区域不再满足分裂合并
的条件为止。分裂合并算法首先要确定区域特征一
致性测度，常用的测度多是基于灰度统计特征
[2]
，
第 42 卷 第 5 期 东 北 农 业 大 学 学 报 42(5): 77~82
2011 年 5月 Journal of Northeast Agricultural University May 2011
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