吕小莲;吕小荣;张祖立
【摘 要】图像分割是实现田间番茄机器识别的关键部分.根据采摘番茄目标与背景在颜特征上的差异性,对田间采摘番茄的图像分割算法进行了研究.通过分析比较各种方法的分割效果和所耗费的时间可知,大律分割法具有较好的分割效果,但其在实际应用过程中却存在着一定的问题.针对出现的问题,对该方法进行了相应的改进.研究表明,改进后的大律分割法能较好地处理田间采摘番茄的图像,为进一步采摘识别提供了条件. 【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2010(032)001
【总页数】4页(P30-32,36)
阿西莫夫最新科学指南【关键词】番茄识别;图像分割;算法
【作 者】吕小莲;吕小荣;张祖立
【作者单位】滁州学院,安徽,滁州,239000;四川农业大学,四川,雅安,625014;沈阳农业大学,沈阳,110161
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391.41
0 引言
将田间成熟的番茄果实从图像背景中分离出来是实现番茄自动化收获的关键一步。因此，如何对采集的番茄图像进行有效分割，对自动化收获具有重要的意义。要准确采集田间番茄的图像信息，并对其进行合理分割，需要在现有的基础上进行深入研究。现有的大多数图像分割方法主要针对灰度图像，这些方法对有复杂物体组成的复杂场景的分割或者对自然景物的分割等这些先验知识不足的图像分割，具有较理想的分割效果。本文进行图像分割的番茄图像，在较好地保留了采摘番茄与背景间的颜差异的信息基础上，按照颜特征量的分布将彩图像转化为了灰度图像。因此，下面仅对灰度图像的分割方法进行研究，确定一种能够较好满足田间番茄图像分割的方法，为采摘番茄的机器识别提供条件。
1 分割方法的初步选取及程序实现
贝叶斯定理由采摘番茄灰度化图像的直方图可知，目标与背景通常对应不同的峰值，这有利于选取阈值将目标与背景分开。从分割效果、实时性以及分割图像的特点考虑，初步选取阈值分割算法。 阈值分割算法的关键在于阈值的确定，通过相关研究并结合本研究分割图像的实际情况，初步选取直方图双峰法、迭代阈值法、Otsu法、Kirsh算子、最大熵和法这几种阈值分割法进行研究，通过选取不同颜指标与分割算法的组合进行图像分割，比较其分割效果，最终确定最佳的分割算法。采用VC++6.0编辑软件对选取的分割方法进行程序设计，完成不同分割算法的程序实现，算法的基本思想分别如下。
1.1 直方图双峰法
该方法的基本思想是，当图像中目标与背景的灰度值有明显差别时，其灰度直方图的分布呈双峰状，波峰分别与图像中的目标和背景相对应，波谷与图像边缘相对应，选取双峰之间的谷底对应的灰度值作为阈值T进行分割。
1.2 迭代法
迭代法是基于逼近的一种思想方法，选择一个T的初始估计值；用T将图像分割生成两组像素，G1由所有灰度值大于T的像素点组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素点组成；分别计算出区域G1和G2中所有像素点的平均灰度值u1和u2；通过计算新的阈值；重复上述过程，直到逐次迭代所得到的T值之差小于事先设定的值，然后结束运算。
1.3 Otsu法
Otsu法是基于分割出的目标与背景之间的差距应最大的思想确定阈值。该算法是，令σW2， σB2，σT2分别为类内方差、类间方差、总体方差，阈值T把图像分割为目标类A0与背景类A1，最佳的阈值T由最大的σB2确定。由于方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
1.4 Kirsh算子
其是一种基于熵的方法，该算法是对数字图像的每个像素i，考虑它的8个邻点的灰度值，
以其中3个相邻点的加权和减去剩下5个邻点的加权和得到差值，令3个邻点绕该像素点不断移位，取此8个差值的最大值作为Kirsh算子。设Si为3邻点之和，Ti为5邻点之和，则Kirsh算子定义为
K(i)=max{1,max(5Si-3Ti)}
如果取阈值T，则当K(i)>T时，像素i为阶跃边缘点。
1.5 最大熵和法
该方法把信息论中“熵”的概念用于图像分割，设图像的灰度范围为{0，1，…，L-1}，在图像中灰度值为i的概率为Pi，取阈值T将图像分割为目标类O={0，1，…，T}及背景类B={T+1，T+2，…，L-1}，则目标O与背景B的概率分布相关的熵可定义为
定义准则函数为ψ(t)，使ψ(t)最大的灰度级T为所求出的最优阈值，即
ψ(t)=H(O)+H(B)=
2 颜指标初始阈值的确定
职业指导与服务
好爱情就是要算计
在初步选用的分割方法中，有些算法(如直方图双峰法、迭代法)需要人为地确定初始阈值。在园艺技术员的指导下随机选取不同环境条件下的超级金鹏1号成熟果100枚，分别采集图像。将采集的图像拼凑成不同成熟果组成的合成图，并将合成图灰度化。对获取的灰度化图像分别进行颜指标OUT_H，OUT_I2的直方图统计，可获得田间成熟果的颜指标的分布范围，如图1所示。
统计结果表明：成熟果的颜指标OUT_H基本分布在0～30之间，颜指标OUT_I2基本分布在0～115之间；由此可初步确定成熟果的颜指标OUT_H的初始阈值T=30，颜指标OUT_I2的初始阈值T=115。
图1 不同颜指标灰度化直方图
3 分割效果的对比试验
3.1 试验条件
为了最终获取分割效果及环境适应能力最佳的分割算法，在不同颜指标下对选取的不同分割方法进行图像分割的对比试验。试验对象为不同光照条件下获取的包含成熟果的静态
采集图像，试验采集的图像尺寸为640×480像素，选用颜指标OUT_H，OUT_I2。将不同光照条件下采集的图像分为：自然光线条件下、顺光条件下(包括果实反射较强的条件下、背景反射较强的条件下)、逆光条件下，每种条件下采集静态图像各50幅。
河北农业大学学报3.2 结果分析
八大山人传
通过上述对比试验结果分析可知：采用直方图双峰法基本上能够较好地进行图像分割，且处理速度最快；但初始阈值是根据统计分析人为确定的，该值受人为及统计样本的影响较大，对于有些图像容易造成过度分割或引入较多的噪声。迭代法也是利用人为确定初始阈值进行分割的，阈值结果与初始阈值的选择有关，从分割效果来看，通常情况下其对成熟果的图像能较好的分割，分割效果优于直方图双峰法。但是该方法仅仅考虑到像素本身的灰度，而忽略了其领域的空间信息，当目标灰度值分布离散，或有较多的噪声时，效果不好。与迭代法相比，Otsu法一定程度上消除了环境光线变化的影响，分割较为稳定，在试验中发现，当图像中目标与背景差异显著时，一般均能较好地将目标分割出来，当目标与背景较为复杂或目标物与背景差异不明显时，会出现较为严重的过度分割或大块黑区域。Kirsh算子、最大熵和法在进行图像分割时，其计算获取的阈值一般偏大，使分割结果中目标比较完整，但却引入了较多的干扰信息且计算时间较长。
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