基于图像分析技术评价面包纹理结构的研究

来源 :郑州工程学院 河南工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yidao
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为提高面包纹理结构评分的科学性和准确性,该论文应用计算机图像分析技术,在建立客观、定量的描述面包纹理结构的方法方面进行了初步地探讨.确定面包纹理结构观测区域(FOV)的大小为2.12cm×4.23cm,对于扫描分辨率为600DPI的图像来说,FOV的总像素数为500×1000.每个面包样选取中间两个切片的四个断面图像(即4个FOV)来进行分析.实验结果表明:在RGB色彩模式下,面包纹理彩色图像的B 值(蓝值)是对不同纹理结构的面包样区分度最大的一个单色值;图像B 值的标准偏差可以将面包纹理结构大致区分开;通过固定阈值方法所建立的面包图像孔洞率值参量与面包纹理结构感官得分线性相关,相关系数为0.81;在所选用的四种图像分割算法中,最大熵阈值分割算法不能满足对面包孔部分评价的需要,最大类间方差(Otsu)阈值分割算法、2-均值聚类分割算法和边缘检测分割算法所得图像孔密度值与面包纹理结构感官得分之间的线性相关系数分别为0.93、0.85、0.89.并且,利用Otsu算法分割图像所计算出的孔与总面积的比值、平均孔面积和孔间方差参量可以对面包纹理结构进行很好的解释和理解.
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