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1、第27卷第6期大连海洋大学学报Vol.27No.62012年12月JOURNALOFDALIANOCEANUNIVERSITYDec.2012文章编号:2095-1388(2012)06-0578-05基于图像处理技术的扇贝尺寸及位置自动识别郭常有,曹广斌,韩世成,蒋树义(中国水产科学研究院黑龙江水产研究所,黑龙江哈尔滨150070)摘要:准确识别扇贝的大小和位置是实现扇贝自动化分级操作的首要条件。本研究中,应用图像处理技术对扇贝进行定位和识别,首先将采集到的扇贝彩色图像转换为灰度图,并通过阈值分割转变为二值图像,再通过滤波减少图像噪声,然后采用改进的OPT
2、A算法和边界追踪算法提取扇贝图像边界,最后通过计算扇贝图像边界各点相对距离的最大值识别其尺寸,通过计算中心点得到位置坐标。实验结果表明,将图像处理技术用于扇贝的自动分类时,能够有效地完成扇贝的定位和尺寸识别,且计算量小,易于实现。关键词:图像处理;改进的OPTA算法;中点法;扇贝中图分类号:TP241郾2摇摇摇摇文献标志码:A摇摇随着中国水产养殖业的快速发展,贝类养殖已通过Ostu自适应阈值算法完成了自然场景下成熟形成一定规模,仅辽宁省虾夷扇贝增养殖面积就已柑橘的识别,然而由于处理过程较繁琐,降低了系2[7]达4万hm,年产量10余万t,产值15亿元以统的处
3、理速度,实时性较差;2009年马先英等[1]上。贝类水产品在生产销售过程中,需要将其利用图像识别技术设计了一套自动分级与计数系按大小和品质进行分级,传统的分拣方法以手工操统,通过海参在传送带上投影面积大小实现其等级作为主,属于劳动密集型工作,生产条件恶劣,劳分选与计数,但该系统仅限于对单体海参进行操[8]动强度高,效率低,易导致贝类新鲜程度下降,甚作,实际应用受限;2010年钟取发等为了定量至会出现大量死亡的情况,直接影响经济效益;而评估农作物的虫害程度,提出基于典型叶片模板自机械分拣当前采用的主要是滚筒式分级设备,其原动匹配的叶片虫损面积的测量方法,但由于
4、模板选理是通过滚筒的翻滚,将不同大小的贝类从相应的取的不确定性以及叶片本身形状的复杂度,实际应[2][9]筛孔中筛出,实现分级,这种设备极易使贝类用受到较大限制;2012年郭显久等采用最大类受到撞击、震动或因壳体边缘互插而致死。大连某间方差法和形态学的开运算对微藻图像进行分割,渔业集团曾花费巨资从日本引进了一套滚筒式扇贝实现了海洋微藻数量的自动统计,但是由于微藻自分选设备,但由于损伤率太大而不得不将其闲置。身的半透明性、个体重叠以及图像某部分过细导致水产养殖企业急需一种无损分拣的自动化装统计结果出现误差。备,而视觉伺服控制技术是实现贝类自动化无损分研究虾夷扇
5、贝的图像处理方法,是实现其自动[3]拣的关键技术。在国外,Mikami于1981年研究化识别与分拣的核心技术。本研究中,作者采用改了栉孔扇贝的外部形态后,开发了机械化分级技进的OPTA算法提取扇贝的边界,避免了特征提取术,并在此基础上,于2006年实现了依据图像处过程中毛刺的出现,提高了系统运行速度,最后通[4]理的无接触栉孔扇贝分拣技术;戸田勝善等应过中点法确定扇贝的精确坐标,解决虾夷扇贝自动用图像处理和自动控制技术,实现了栉孔扇贝翻转分拣设备研究的图像处理技术问题,旨在为开发虾的有效控制。国内的相关研究起步较晚,2006年夷扇贝自动分拣设备奠定技术基础。
6、[5]尹建军等利用计算机视觉技术研究了不同生长1摇图像处理方案状态下多目标番茄图像的自动分割方法,实现了对多目标番茄图像的有效分割,但实际效果并不理本研究中对固定放置的3个不同大小的扇贝进[6]想;2008年蔡健荣等采用2R-G-B色差分量,行图像处理,图像处理流程如图1所示。首先用图摇收稿日期:2012-05-11摇基金项目:国家农业行业专项(201003055)摇作者简介:郭常有(1984-),男,硕士,助理研究员。E-mail:gcylxp923525@126郾com第6期摇摇摇摇摇摇摇摇郭常有,等:基于图像处理技术的扇贝尺寸及位置自动识别579像采集
7、设备获得目标图像,通过对图像灰度化处理系统先读取调色板中的R、G、B,然后根据下式得到扇贝的灰度图像,然后进行阈值选取对图像进计算出亮度值:行二值化处理,并对获得的二值图像进行黑白噪声摇摇摇摇Y=0郾299R+0郾587G+0郾114B。(1)点滤波,消除干扰点,最后通过改进的OPTA算法扇贝图像灰度化处理结果如图2所示。确定扇贝的边界,利用目标图像长度作为条件计算扇贝的大小,并运用中点法输出扇贝的二维坐标。2摇图像的灰度化处理和二值化通过视频采集技术得到的图像通常为彩色图像,为了减少计算机处理的信息量,加快其处理速度,需要把彩色图像转化为灰度图。灰度化处理
8、是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过[10
