基于OpenCV的牛乳头图像预处理工程化方案

摘要

随着我国奶牛养殖规模化与智能化水平不断提升，智能挤奶技术对牛乳头图像的质量提出了更高要求。针对牛舍复杂环境下的图像噪声、光照不均和细节模糊问题，以及现有算法在处理效果与轻量化部署之间难以兼顾的局限，本文设计并验证了一套面向牛乳头图像的轻量化图像预处理方案。该方案通过灰度化、高斯滤波、CLAHE增强、自适应二值化与多通道融合，实现了图像的噪声抑制与细节增强。实验结果表明，该方法可使图像平均梯度提升10.31%，信息熵提升6.05%。此外，该方案计算资源消耗低、适配性强、易于部署，可满足智慧牧场嵌入式设备的实际应用需求。

关键词

数据预处理 / 奶牛养殖 / 图像降噪 / 细节增强

基金资助

哈尔滨信息工程学院校级自然科学基金（XZRJJ2025002,XZRJJ2026001）;哈尔滨信息工程学院高年级课题（2526130103052、2526130103053）