霍志林,吳洪潭,華 享,徐遠(yuǎn)揚(yáng),張亞雄

(1.中國(guó)計(jì)量學(xué)院 質(zhì)量與安全工程學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.杭州市商貿(mào)綜合監(jiān)察中心,浙江 杭州 310006)

灰度共生矩陣在蔬菜種類識(shí)別中的應(yīng)用研究

霍志林1,吳洪潭1,華 享2,徐遠(yuǎn)揚(yáng)2,張亞雄1

(1.中國(guó)計(jì)量學(xué)院 質(zhì)量與安全工程學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.杭州市商貿(mào)綜合監(jiān)察中心,浙江 杭州 310006)

針對(duì)我國(guó)蔬菜類食品安全追溯系統(tǒng)中有關(guān)種類信息采集存在的一些問題,提出了一種利用圖像紋理分析技術(shù)對(duì)多種蔬菜進(jìn)行識(shí)別分類,進(jìn)而提高信息采集的準(zhǔn)確性與高效性.實(shí)驗(yàn)中分別用灰度共生矩陣算法(GLCM)、高斯馬爾可夫模型法(GMRF)和Gabor法分別對(duì)蔬菜的紋理進(jìn)行特征提取,并通過支持向量機(jī)(SVM)分類對(duì)比.結(jié)果證明，由灰度共生矩陣對(duì)蔬菜種類識(shí)別可以得到較好的分類結(jié)果.

食品安全追溯;紋理分析;特征提取;灰度共生矩陣;支持向量機(jī)

在經(jīng)濟(jì)全球化和食品貿(mào)易全球化的大背景下,食品安全問題已經(jīng)成為各國(guó)重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)之一,尤其在國(guó)內(nèi)外食品安全事件頻繁發(fā)生的情況下,食品安全更是成了各國(guó)首要控制和解決的問題,因此各國(guó)政府紛紛采取了相應(yīng)的措施來加大食品質(zhì)量安全的監(jiān)管力度.我國(guó)于2009年8月起,由商務(wù)部主導(dǎo),開始在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)行肉菜流通追溯體系建設(shè)的試點(diǎn)工作.但目前我國(guó)對(duì)食品安全可追溯系統(tǒng)的研究和開發(fā)主要限于動(dòng)物及其產(chǎn)品領(lǐng)域,而對(duì)蔬菜的質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)由于在種植環(huán)節(jié)中仍存在一些問題,所以尚未完善.

對(duì)于食品安全追溯體系來說,最關(guān)鍵的問題在于溯“源”,即農(nóng)產(chǎn)品的種植環(huán)節(jié).此環(huán)節(jié)主要是對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的種類、生長(zhǎng)環(huán)境、農(nóng)藥使用情況以及種植者的信息進(jìn)行采集,但由于員工長(zhǎng)時(shí)間的勞動(dòng),而且大部分員工是知識(shí)水平相對(duì)較低的農(nóng)民,在對(duì)產(chǎn)品信息進(jìn)行采集時(shí),很容易導(dǎo)致其信息在源頭上的錯(cuò)誤與不統(tǒng)一,從而大大影響整個(gè)供應(yīng)鏈進(jìn)行追溯的準(zhǔn)確性與一致性.所以，針對(duì)這些問題,提出了以圖像識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ),通過采集蔬菜圖片信息對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分類.

圖像識(shí)別技術(shù)一般通過對(duì)目標(biāo)的形狀、顏色、紋理進(jìn)行特征提取,并利用分類器進(jìn)行訓(xùn)練判決,最后再進(jìn)行識(shí)別分類.本文將采用紋理分析對(duì)蔬菜進(jìn)行識(shí)別分類.其中灰度共生矩陣算法是紋理分析技術(shù)中常用的一種統(tǒng)計(jì)法[1],是一種全局特征,不依賴于物體表面的色調(diào)或亮度,而是反映圖像灰度(或色彩)的空間排列分布模式[2].文獻(xiàn)[3]中提到Dubes和Ohanian對(duì)多通道濾波表示法、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(GMRF)表示法、灰度共生矩陣(GLCM)表示法和分形表示法四種方法進(jìn)行評(píng)估和比較,結(jié)果證明灰度共生矩陣方法性能最優(yōu).如謝菲[4]等采用灰度共生矩陣算法對(duì)紋理圖像進(jìn)行特征提取,并用支持向量機(jī)對(duì)其分類,測(cè)試證明該算法可以達(dá)到良好的圖像分類效果.郭德軍[5]等借助灰度共生矩陣算法對(duì)三種紋理圖像進(jìn)行特征提取,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類器設(shè)計(jì),同樣取得了良好的分類效果.高程程[6]等對(duì)物種木材紋理提出了用灰度共生矩陣的方法提取紋理特征,結(jié)果提取的四種紋理特征值能有效地描述木材的紋理特征,具有較好的鑒別能力.本文采用灰度共生矩陣方法對(duì)三種蔬菜的紋理進(jìn)行特征提取,并進(jìn)行結(jié)果分析.

1 灰度共生矩陣原理分析

灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix)算法是利用圖像空間中相隔一定距離的兩個(gè)像素的空間相關(guān)性提出的.它反映了圖像灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息,為分析圖像的局部模式和排列規(guī)則奠定了基礎(chǔ)[7].

假設(shè)待分析的紋理圖像是一個(gè)M×N的矩形窗口.Pφ,d(a,b)表示灰度級(jí)分別為a,b,方向?yàn)棣?、間隔距離為d的兩個(gè)像素,出現(xiàn)在窗口中的頻率.φ一般取0°、45°、90°、135°等方向,則灰度級(jí)分別為a,b的兩個(gè)像素在四個(gè)方向上共生矩陣的定義[8]如下:

P0°,d(a,b)=|{[(k,l),(m,n)]∈D:

k-m=0,|l-n|=d

f(k,l)=a,f(m,n)=b}|;

(1)

P45°,d(a,b)=|{[(k,l),(m,n)]∈D:

(k-m=d,l-n=0)or(k-m=-d,

l-n=d)f(k,l)=a,f(m,n)=b}|;

(2)

P90°,d(a,b)=|{[(k,l),(m,n)]∈D:

|k-m|=d,l-n=0

f(k,l)=a,f(m,n)=b}|;

(3)

P135°,d(a,b)=|{[(k,l),(m,n)]∈D:

(k-m=d,l-n=d)or(k-m=-d,

l-n=-d)f(k,l)=a,f(m,n)=b}|.

(4)

其中D=(M×N)×(M×N).

如圖1是灰度共生矩陣算法的實(shí)現(xiàn),其中(a)是一個(gè)灰度級(jí)為4的4×4圖像,(b)為設(shè)d=1,φ=135°時(shí)計(jì)算得到的共生矩陣.

0011001102222233

(a) 4×4圖像

(b) 共生矩陣

圖1 灰度共生矩陣算法

Figure 1 GLCM algorithm

如元素P135°,1(0,2)表示具有灰度級(jí)0和2的兩個(gè)像素在方向135°上間隔為1的出現(xiàn)的次數(shù).

2 紋理特征值描述

由于灰度共生矩陣不能直接描述圖像的紋理信息,所以人們通過共生矩陣計(jì)算一些相應(yīng)的特征值,以此來描述圖像的紋理信息.Haralick一共提出14種特征值,在文獻(xiàn)[9]中證明其中幾個(gè)特征值之間存在一致性,在計(jì)算過程中存在冗余性,所以一般只采用四個(gè)特征值來進(jìn)行分析計(jì)算,即對(duì)比度Con、熵Ent、相關(guān)性Cor和能量Asm.

在計(jì)算紋理特征值時(shí),為減少計(jì)算量,通常會(huì)在計(jì)算灰度共生矩陣前對(duì)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行壓縮,以減小計(jì)算時(shí)間.同時(shí)在進(jìn)行特征值提取前,需對(duì)灰度共生矩陣進(jìn)行正規(guī)化處理,公式如下:

(5)

其中:R—正規(guī)化常數(shù).

四個(gè)特征值定義如下:

1)對(duì)比度Con

(6)

對(duì)比度反映了圖像的清晰度和紋理的溝紋深淺.對(duì)比度越大,溝紋越深,圖像越清晰;反之,對(duì)比度越小,溝紋越淺,圖像越模糊.

2)熵Ent

(7)

熵是度量圖像紋理的隨機(jī)性,反映圖像紋理的復(fù)雜程度.當(dāng)熵取最大值時(shí),共生矩陣中所有的值幾乎相等,則圖像中分布著細(xì)紋理;反之,當(dāng)熵取最小值時(shí),共生矩陣中所有的值極不均勻,則圖像中分布著極少的細(xì)紋理.

3)相關(guān)性Cor

(8)

式中：μx,μy—均值;σx,σy—標(biāo)準(zhǔn)差.

(9)

(10)

(11)

(12)

相關(guān)性反映了圖像紋理的一致性.當(dāng)共生矩陣中元素值均勻相等時(shí),相關(guān)值較大;反之,共生矩陣中元素值存在較大差異時(shí),相關(guān)值較小.

4)能量Asm(或角度二階距)

(13)

能量是圖像均勻性的測(cè)度,反映圖像灰度分布的均勻性和紋理的粗細(xì)程度.若圖像越均勻,即粗紋理時(shí),其值越大;反之,圖像越不均勻,即細(xì)紋理時(shí),其值就越小.

利用其進(jìn)行紋理分析時(shí)有三個(gè)重要影響因素[10]:1)移動(dòng)窗口大小;2)移動(dòng)步長(zhǎng);3)灰度級(jí)量化.文獻(xiàn)[11]中通過改變?nèi)齻€(gè)因素的值對(duì)提取到的紋理特征值進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并證明,選擇合適的移動(dòng)窗口取決于圖像紋理結(jié)構(gòu)本身,即較小的窗口表征細(xì)微紋理特征,較大的窗口表征粗糙的紋理特征;合適的步長(zhǎng)可以減少像元之間像素信息的丟失,從而提高紋理特征的準(zhǔn)確性;灰度級(jí)太大,會(huì)增加共生矩陣的計(jì)算量,所以一般在計(jì)算共生矩陣前,在保證不影響紋理特征的前提下,首先對(duì)灰度圖進(jìn)行灰度級(jí)量化,取合適的灰度級(jí)進(jìn)行計(jì)算,從而提高檢索速度.

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)選取合適的移動(dòng)窗口、移動(dòng)步長(zhǎng)以及灰度級(jí)等參數(shù),利用灰度共生矩陣算法對(duì)三種蔬菜進(jìn)行紋理特征提取.

3.1 彩色圖像灰度化

用攝像頭采集了三種蔬菜(黃瓜、普通白菜、皺葉萵苣)的彩色圖像作為研究對(duì)象.由于灰度共生矩陣是基于對(duì)灰度圖像紋理進(jìn)行特征值提取的一種算法,所以首先要對(duì)采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換.如圖2分別為三種蔬菜紋理的灰度圖.

圖2 三種蔬菜紋理樣本Figure 2 Three kinds of vegetables texture sample

3.2 灰度共生矩陣算法參數(shù)設(shè)定

原圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換后得到的灰度圖的灰度級(jí)一般為256,實(shí)驗(yàn)中將灰度級(jí)量化為16.設(shè)定步長(zhǎng)為1,移動(dòng)窗口為128×128,并通過移動(dòng)窗口的掃描計(jì)算得到四個(gè)方向的灰度共生矩陣,再進(jìn)行歸一化處理.最后利用特征值公式計(jì)算各個(gè)方向上的特征參數(shù),以供數(shù)據(jù)分析.

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示:

圖3 灰度共生矩陣的特征值

為了進(jìn)一步分析本方法的可行性,分別單獨(dú)使用高斯馬爾可夫模型法(GMRF)、Gabor能量法和本文方法對(duì)上述三種蔬菜進(jìn)行識(shí)別分類實(shí)驗(yàn).馬爾科夫模型法(GMRF)是一個(gè)平穩(wěn)自回歸過程,用來表達(dá)空間上的相關(guān)隨機(jī)變量之間的相互作用的模型,其所產(chǎn)生的參數(shù)可以描述紋理在不同方向、不同形式的集聚特征.實(shí)驗(yàn)中將采用4階GMRF模型,其得到的模型特征向量作為提取的紋理特征值.Gabor能量法具有良好的多尺度特性和方向特性,兼顧信號(hào)在時(shí)域和頻域上的分辨能力.試驗(yàn)中根據(jù)紋理的不同頻率和帶寬設(shè)計(jì)一組Gabor濾波器對(duì)紋理圖像進(jìn)行濾波,從各濾波器的輸出結(jié)果中分析和提取紋理特征,并將濾波后紋理圖像的均值和能量作為蔬菜種類識(shí)別的紋理特征值.最后將得到的特征值利用分類器進(jìn)行分類識(shí)別.

一般在模式分類問題中,對(duì)數(shù)據(jù)的分類精度與訓(xùn)練速度有較高的要求,為了滿足這些要求,本文采用主成分分析法(PCA)與支持向量機(jī)結(jié)合的方法對(duì)提取到的蔬菜紋理特征值進(jìn)行分類決策.因?yàn)橹鞒煞址治龇梢蕴崛颖炯髟?從而降低樣本的維數(shù),兩者結(jié)合使用能充分利用各特征值對(duì)區(qū)分不同類別的有效性,從而提高分類器的分類能力,進(jìn)而能夠較準(zhǔn)確地對(duì)蔬菜進(jìn)行了分類識(shí)別.

實(shí)驗(yàn)中選取上述三種蔬菜的紋理圖像作為樣本,每類蔬菜選取訓(xùn)練樣本50個(gè),測(cè)試樣本25個(gè),分別用上述三種方法進(jìn)行分類比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示,其數(shù)據(jù)表示識(shí)別率.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié) 語

實(shí)驗(yàn)證明采用灰度共生矩陣較其它方法更能有效地對(duì)蔬菜種類進(jìn)行識(shí)別.但由于灰度共生矩陣為稀疏矩陣,在計(jì)算特征值時(shí)會(huì)有大量的冗余,造成存儲(chǔ)空間的浪費(fèi),所以對(duì)灰度共生矩陣的算法改進(jìn)將是下一步的研究?jī)?nèi)容.

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Application of gray level co-occurrence matrix in vegetable species recognition

HUO Zhilin1, WU Hongtan1, HUA Xiang2, XU Yuanyang2, ZHANG Yaxiong1

(1. College of Quality and Safety Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China; 2. Hangzhou Comprehensive Trading Monitoring Center, Hangzhou 310006, China)

Aimed at the problem of the acquisition of vegetable information, we proposed a texture analysis technique to identify and classify the variety of vegetables so as to improve the efficiency and accuracy of information acquisition. Vegetable texture features were extracted with the methods of gray level co-occurrence matrix (GLCM), Gauss-Markov random field (GMRF) and Gabor,respectively, and were compared with that of the support vector machine (SVM). It is found that vegetable recognition with the method of gray level co-occurrence matrix is the optimum.

food safety traceability; texture analysis; feature extraction; GLCM; SVM

1004-1540(2015)01-0105-05

10.3969/j.issn.1004-1540.2015.01.019

2014-10-17 《中國(guó)計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào)》網(wǎng)址：zgjl.cbpt.cnki.net

TP391

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