案例背景

食品检测在国家粮食安全中拥有举足轻重的地位。随着经济全球化程度的深入，中国巨大的市场消费力将吸引越来越多的国际米类品牌的进入，国内粮食市场的竞争将会日趋激烈，人们越来越注重粮食的安全和品质问题，粮食质量检测的市场潜力和发展空间日益显著。在粮食工业生产过程中，视觉检测可以代替人工检测，视觉检测方法即能够准确识别有质量问题的产品，又能够减轻操作者劳动强度，提高检测效率和准确率，对完善“精细农业”具有重要意义。

预处理

由于拍摄背景会受到光照影响而深浅不一，因此先要对图像进行预处理，为后面米粒图像分割、特征提取、分类检测做准备。预处理主要包括的内容为：背景处理、图像灰度化、图像二值化、图像去噪、图像孔洞填充。

为了使二值化后的图像能够清楚地显示出黑白的位置，需要将图片背景色的亮度调整到相同颜色。观察原图，可以发现图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度。因此需要先提取背景图像，再从原图中减去背景图像，以得到背景均匀的图像。

Matlab程序

图像读取的Matlab程序代码

Img0 = imread('mi.jpg');

figure, imshow(Img0);

title(‘原图’);

图像背景提取的Matlab代码 

Se = strel(‘disk’,35);
Background = imopen(Img0,se);
Figure,imshow(background);
Title(‘背景图像');

案例图像

米粒原图 

提取的背景图像