2.3.1 图像灰化 8

2.3.2 去除噪声 8

2.3.3 图像增强 9

2.3.4 图像复原 11

2.3.5 图像分割 12

2.3.6 图像形态学 14

2.3.7 图像分析 15

3 对于啤酒杂质图像的预处理选择 16

3.1 原图像灰度化 16

3.2 时域图像增强 18

3.2.1 线性增强 18

3.2.2 直方图均衡化与规定化 19

3.3 频域图像增强 21

3.3.1 同态滤波 21

3.4 图像预处理选择 24

4 利用MATLAB实现啤酒中杂质图像识别分析 25

4.1 方案设计 25

4.2 使用的图像处理技术及其原理说明 25

4.2.1 边缘检测 25

4.2.2 图像特征描述 27

4.3 过程实现 28

4.3.1 图像预处理 28

4.3.2 透明溶液中杂质检测的实现 29

4.4 总结 28

致谢 40

参考文献 41

附录 42

1 绪论

1.1 课题背景

啤酒中杂质的检测在啤酒的合格检测中占有重要的地位，目前多采用人工检测或高效液相色谱技术进行检测。论文运用数字图像处理的原理，利用MATLAB软件的图像处理工具箱对杂质图像进行处理，完成对于光线不足、外界环境干扰、图像变形等不同情况下啤酒溶液中杂质的识别并编程实现。由于图像增强、边缘检测的首要条件是图像为灰度图像，所以首先要将数字图像转换为灰度图像。为了尽可能的消除拍照设备和周围环境对于采集到的图像所造成的影响，运用图像灰度增强、图像去噪处理等对啤酒图像进行处理，为杂质分析做充分的准备。课题选取边缘检测的方法对啤酒中杂质图像进行识别和分析，然后运用检测梯度的最大值的方法实现杂质的检测。

在现代社会中，对信息的获得、加工、处理和应用等都有了飞速发展。20世纪60年代数字技术和微机技术的迅猛发展给数字图像处理技术提供了先进的技术手段，计算机图像处理技术从信息科学、控制理论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，并迅速发展形成新的学科，它是旨在研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示理解与综合利用的崭新学科”[ ]。