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猪肉是我国居民的主要肉食品种,虽然政府付出了大量的人力物力来对猪肉生产的各个环节进行监管,但是近年来还是出现了一系列严重的猪肉食品安全事故。目前我国猪肉的追溯主要依靠猪皮上的合格印章和各个环节工作人员进行的信息记录,并没有依靠猪肉自身的特征来实现猪肉的追溯。毛孔作为带皮猪肉自身所具备的特征在猪皮上是普遍存在的,并且在流通过程中能够基本保持性状的不变。本研究致力于探索和提取猪皮图像中毛孔所携带的具有唯一性的特征信息,并基于此来进行局部猪皮图像与总体猪皮图像的匹配从而实现带皮猪肉的追溯。本文的主要研究内容和结论如下。(1)对高清猪皮图像的毛孔特征提取的研究。针对本研究的目标应用场景到市场上购买猪皮样本,并进行高清猪皮图像的采集。将采集的高清猪皮图像作为研究对象,对猪皮图像中的猪皮毛孔进行建模。根据猪皮图像的毛孔特性和目标应用场景,本研究在毛孔特征提取算法PSIFT(Pore Scale Invariant Feature Transform)的基础上提出了多方向的毛孔特征提取算法MPSIFT(Multi-orientation Pore Scale Invariant Feature Transform),使得最终所提取的毛孔特征具有一定的旋转不变性。利用MPSIFT算法对猪皮图像的毛孔进行检测和特征提取,最终为每一个毛孔特征点至少生成一个特征点描述向量。(2)局部猪皮图像与总体猪皮图像的匹配研究。基于MPSIFT算法提取的高清猪皮图像的毛孔尺度特征,本文进行了局部猪皮图像与总体猪皮图像的匹配研究。本研究利用特征点描述向量的夹角作为猪皮图像毛孔特征点的相似度度量,利用不同特征点描述向量与被匹配特征点描述向量夹角大小的比值来衡量特征点之间的匹配度。在两张猪皮图像的毛孔特征匹配完成之后,本文利用离群点检测的方法对匹配成功的特征点对进行筛选,剔除错误匹配的特征点对,从而保证匹配成功的毛孔特征点对的质量。(3)基于局部猪皮图像与总体猪皮图像的匹配研究本文提出了基于毛孔尺度特征分析的带皮猪肉追溯技术,并给出了带皮猪肉的追溯原理与该技术的应用场景。(4)猪皮图像毛孔特征提取与匹配的实验与分析。本研究通过实验探明了不同数据特性对局部猪皮图像与总体猪皮图像匹配效果的影响,并最终在所采集的全部猪皮图像中实现了94.14%的局部猪皮图像与总体猪皮图像的匹配正确率,在保证追溯成功结果的可靠性情况下实现了局部猪皮图像86.73%的追溯成功率。