植物风险源安检图像分割与增强关键技术研究

作     者：季俊鹏 

作者单位：浙江理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：郑俊褒

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 09[农学] 0904[农学-植物保护] 0802[工学-机械工程] 

主      题：X光图像增强 粗糙集 模糊集 均值偏移 区域生长 图像局部增强 

摘      要：外来植物会破坏原地区景观的自然性,同时存在破坏原生态系统和影响遗传多样的风险。然而,由于人们日益频繁的跨国交流,使得许多植物很容易突破地理隔绝,流动至其他地区。为防止外来植物入侵,对出入境包裹进行相关排查是十分必要的。虽然X光机可以对出入境包裹进行透视检查,但由于受视觉对比度分辨能力的限制,在X光图像中发现和识别植物风险源是非常困难的,这限制了X光机在出入境植物检验检疫中的应用及发展。针对上述问题,本文设计并实现一种基于粗糙模糊集的图像分割与局部增强方法,解决出入境安检X光图像中植物风险源难以突出显示的问题,以方便海关安检人员查验,提高出入境旅客及货物的通关效率,主要工作如下:（1）根据X光植物风险源成像特点和粗糙集不可分辨关系,引入一种基于粗糙集子图分割的X光植检感兴趣区域提取算法。通过不同噪声程度下X光图像仿真实验,结果表明,该方法可以正确地划分出可能包含低密度物体的图像区域,为植物风险源增强显示处理提供感兴趣区域数据。（2）针对X光植检感兴趣区域内,建立一种基于模糊隶属度的像素定量判别方法,并以其作为像素增强显示的依据,实现植物风险源的局部增强显示。通过对含植物风险源的真实X光安检图像的增强结果表明,使用该方法,能够对植物风险源区域进行局部增强。与其他方法相比,该方法不仅在局部增强的效果上更优,且不会对图像其他区域产生影响。（3）为应对植物风险源过薄,而使造成对比度过低而难以分割的问题,在粗糙集子图分割方法的基础上,建立一种基于均值偏移和自适应阈值的X光植检感兴趣区域生长分割方法。通过实验结果表明,在植物风险源对比度过低的情况下,该方法也可靠地提取出X光植检感兴趣区域,进而实现植物检疫物的局部增强显示。