Digital Image Filtering Optimization Supporting Iberian Ham Quality Prediction

Digital images of food for later analysis tend to be heterogeneous in terms of color and luminosity. Improving these images by using filters is necessary and crucial before further processing. This paper compares the non-use of filters and the use of high-pass filters in the images of hand-cut Iberian ham that will be used in a multifractal analysis for the study of fat and its infiltration. The yielded results show that with the use of a high-pass filter, more accurate fractal dimensions were obtained, which can be featured in predictive techniques of Iberian ham quality

Caracterización de productos del cerdo ibérico mediante el análisis multifractal de imágenes

La presente tesis doctoral se presenta como compendio de publicaciones en las que se propone una metodología no destructiva para la obtención de indicadores que pueden ser usados en métodos predictivos de la calidad de productos cárnicos derivados del cerdo ibérico. Para ello se ha aplicado el análisis multifractal de imágenes digitales de esos productos. Dada la importancia del sector porcino en nuestro país resulta necesario la investigación de nuevas metodologías para el estudio de las características intrínsecas de la raza ibérica como es la infiltración grasa intramuscular que viene determinada por factores genéticos y de alimentación. A su vez, los competitivos precios sumados a la existencia de fraudes en las denominaciones comerciales hacen necesario que en este sector se desarrollen métodos de predicción que de manera rápida y barata ayuden a afrontar estos problemas. El análisis multifractal de imágenes cumple con estas dos características y actualmente está surgiendo como un método innovador en estudios relacionados con la determinación de la calidad y características de diferentes alimentos. Con esta premisa, en una primera publicación se aborda la naturaleza multifractal de la infiltración grasa de solomillo de cerdo blanco y solomillo de cerdo ibérico. Así, se diseñó y se desarrolló el sistema y condicionantes técnicos de obtención de imágenes, el sistema informático de procesado de las imágenes y la metodología del análisis multifractal. El procedimiento general consiste en la obtención de imágenes a color en condiciones homogéneas, tratamiento de las imágenes para obtener una muestra de la región de interés y posterior transformación a blanco (tejido grasoconectivo) y negro (magro), binarización de la imagen a un archivo txt y tratamiento mediante algoritmos para determinar los parámetros multifractales. Mediante este procedimiento, se determinaron los parámetros multifractales comprobando la existencia de autosemejanza en la distribución del tejido graso-conectivo y logrando, gracias a este hecho, la distinción de muestras de ambas razas. El contenido de la segunda publicación se centró en constatar la naturaleza multifractal de la infiltración grasa muestras de jamón de las cuatro denominaciones de cerdo ibérico cortadas a mano y a máquina. Se comprobó la naturaleza multifractal del tejido graso-conectivo de las muestras y la capacidad de distinción entre denominaciones para ambos tipos de corte. En la tercera publicación se propone una optimización en el procesado de las imágenes. Para ello se hace uso de un filtrado homomórfico de paso alto en las regiones de interés de los cortes de jamón ibérico cortado a mano mediante el uso de dos radios de filtro distintos, comparando los resultados del análisis multifractal de estas imágenes con los resultados de las imágenes sin filtro. El estudio llevado a cabo permite apreciar una notable mejora de los resultados para los cortes a mano de las cuatro denominaciones de jamón de cerdo ibérico. Los resultados obtenidos sugieren la idoneidad de la metodología propuesta para generar parámetros descriptores de la distribución caótica del tejido graso-conectivo que pueden ser usados para la predicción de la calidad de la carne del cerdo ibérico.This doctoral thesis is presented as a compendium of publications in which a non-destructive methodology is proposed to obtain indicators that can be used in predictive methods of the quality of meat products derived from Iberian pigs. For this aim, the use of multifractal analysis of images has been applied. Due to the importance of the Iberian pig sector in our country, it is necessary to investigate new methodologies for the study of the intrinsic characteristics of the Iberian breed such as intramuscular fat infiltration that is determined by genetic and feeding factors. At the same time, the competitive prices added to the existence of fraud in the commercial denominations make it necessary for this sector to develop prediction methods that quickly and cheaply help to face these problems. Multifractal image analysis meets these two characteristics and is currently emerging as an innovative method in studies related to the determination of the quality and characteristics of different foods. With this premise, the first study faces the multifractal nature of fatty infiltration of white pork tenderloin and Iberian pork tenderloin. In this study, the system and technical conditions for obtaining images, the computer system for image processing and the methodology of multifractal analysis were designed and developed. The general procedure consists in obtaining color images in homogeneous conditions, treatment of the images to obtain a sample of the region of interest and subsequent transformation to white (fatty-connective tissue) and black (lean), binarization of the image in a txt file and processing using algorithms to determine multifractal parameters. Through this procedure, the multifractal parameters for both pieces were determined by checking the existence of self-similarity in the distribution of fatty-connective tissue and achieving, thanks to this fact, the distinction of samples of both races. The content of the second publication focused on verifying the multifractal nature of the fatty infiltration of ham samples of the four denominations of Iberian pigs cut by hand and by machine. The multifractal nature and the ability to classify between denominations for both types of cut were checked. The third article discusses an optimization in image processing. For this purpose, a high-pass homomorphic filtering is used in the regions of interest of the Iberian ham cuts cut by hand using two different filter radii, comparing the results of the multifractal analysis of these images with the results of the unfiltered images The study results in a remarkable improvement of the results for the hand cuts of the four designations of Iberian pork ham. The results obtained suggest the suitability of the proposed methodology to generate parameters that describe the chaotic distribution of fatty-connective tissue that can be used to predict the quality of Iberian pig meat