基于多模态光学特征融合的稻谷爆腰率检测方法及系统

本发明公开了基于多模态光学特征融合的稻谷爆腰率检测方法及系统，方法包括：控制上、下光源在图像采集周期内执行三阶段光源照射方案，并采集图像；具体为：在T1阶段仅开启上光源；在T2阶段仅开启下光源；在T3阶段，上、下光源同时开启；对T1阶段采集的反射图像实施自适应伽马校正；对T2阶段采集的透射图像进行边缘保留降噪；对T3阶段采集的融合图像进行多光谱纹理特征提取；构建融合特征；采用卷积网络进行爆腰判别，并计算爆腰率。本发明通过动态调节三阶段光源参数，结合自适应伽马校正算法使裂纹的可见度大幅提升，各向异性扩散滤波提高了纹理噪声信噪比，多光谱Gabor滤波有效分离裂纹与米粒固有纹理，配合卷积网络可兼顾检测准确度与效率。