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申请/专利权人：绿萌科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于色值等级邻近加权状况的果蔬图像颜色检测方法，通过任意选取若干个在果蔬图像加权系数训练集中的像素点的色值等级邻近加权状况与像素点可成为聚类中心的专家评价值的差值之和来构造色值等级差异抽样状况目标函数，而后由自色值等级一致邻近环数开始向外的若干环的数值乘以色值等级一致比例后的加权值来确定不同像素点的色值等级邻近加权状况从而判断某个像素点是否成为超像素块的聚类中心，通过将被检测果蔬图像划分为不同色值等级的聚类中心对应的超像素块来完成颜色检测。

主权项：1.一种基于色值等级邻近加权状况的果蔬图像颜色检测方法，其特征在于，所述方法包括以下内容：A设果蔬图像的颜色可通过色值等级进行划分，通过将果蔬图像中的某个像素点的色值等级与该像素点的第某环的邻近像素点的色值等级进行比较，其中某个像素点的第某环指的是离该像素点相隔环数减一个像素点的邻近像素点形成的正方形环状区域，则可获取该像素点的第某环的色值等级差异数量；若处于某个像素点的第某环内的所有邻近像素点的色值等级与该像素点的色值等级一致，但处于该像素点的该环之外的环上部分邻近像素点的色值等级与该像素点的色值等级存在不一致，则可确定该像素点的色值等级一致邻近环数；设通过将某个像素点的第某环上与该像素点的色值等级一致的邻近像素点个数除以该像素点的第某环上的所有邻近像素点的个数，可确定该像素点关于第某环的色值等级一致比例；B设某个像素点的色值等级邻近加权状况可由自色值等级一致邻近环数开始向外的若干环的数值乘以色值等级一致比例后的加权值来确定；当引入拉格朗日系数和大于1的加权幂指数后，可构造色值等级差异抽样状况目标函数为任意选取若干个在果蔬图像加权系数训练集中的像素点的色值等级邻近加权状况与像素点可成为聚类中心的专家评价值的差值之和，其中像素点可成为聚类中心的专家评价值为像素点可成为聚类中心的专家评价概率乘以对应聚类中心的色值等级邻近加权状况；分别给出色值等级差异抽样状况目标函数对邻近环数加权系数的一阶导数和二阶导数；当所述一阶导数为零且所述二阶导数大于零时，则在满足邻近环数加权系数具备归一化条件下存在指定环数对应的邻近环数加权系数推荐值可使色值等级差异抽样状况目标函数趋于最小化；C将被检测果蔬图像中未完成超像素分割的部分随机划分为若干个区域，且在每个区域几何中心附近随机选取若干个像素点，使用像素点中色值等级邻近加权状况最大的那个像素点作为该区域成为超像素块的聚类中心；若该区域中像素点的色值等级与该聚类中心的色值等级一致的数量占整个区域像素点数量的比值小于等于超像素块色值等级一致比例门限，则将所述整个区域作为该聚类中心对应的超像素块，否则确定该聚类中心在该区域的最大可容忍环数，并以此环内的区域作为该聚类中心对应的超像素块；若被检测果蔬图像中还存在未完成超像素分割的部分则继续划分。

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