基于机器视觉的颗粒识别计数

《基于机器视觉的颗粒识别计数》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据基于机器视觉的颗粒识别计数王海燕，张瑜慧(宿迁学院计算机科学系，江苏宿迁223800)摘要：针对检测种子千粒重时种子图像在不同光照条件下的分割问题，研究了RGB空间以及HSV空间的颜色特征，并对其进行了分析对比，然后引入像素灰度级和邻域灰度级构成的二维直方图，提出了一种基于种子色调特征的自动分割算法。由于基于二维直方图的分割算法增加了各个像素点的邻域信息，从而增强了抗干扰能力，提高了分割的准确性，进而再结合极限腐蚀的方法实现对种子的计数。实验结果表明：采用本文的算法可对不同光照强度下的种子图像进行有效的分割及识别计数。关键词

2、：种子；分割；Otsu；直方图中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1009-8984(2013)04-0101-040引言千粒重是体现种子大小与饱满程度的一项重要指标，是检验种子质量和作物考种的内容，也是田间预测产量时的重要依据。目前对基于机器视觉技术的类圆物体的检测计数方法有很多，例如：Hough变换圆检测法[1]，基于数学形态学的腐蚀膨胀法和流域法[21等，但这些计数方法的准确性和实用性都是建立在对采集到的图像进行良好预处理基础之上的，由于受环境的影响，实际采集的图像往往存在较多的噪声。不能准确分割目标与背景将会严重影

3、响后续对种子计数的准确性，因此，如何准确提取种子图像是所要解决的关键问题。目前很多学者对提取目标图像口]进行了有益的探索，如司永胜等[43在提取苹果目标时利用目标与背景的颜色色差，并结合色差比的方法进行自适应阈值分割，可有效去除枝、叶的干扰，但对于苹果表面由于光照而出现的颜色失真没有很好地解决；蔡健荣等[53研究了HIS颜色空间下基于色调和饱和度的自动阈值分割，该法在处理直方图双峰不明显的图像时准确率有所下降。在此基础上，本文利用HSV空间的色调分量，收稿日期：2013—10—18基金项目：宿迁市市级项目(Z2010017；Z201

4、206)作者简介：王海燕(1975--)．女(汉)，江苏宿迁，讲师，硕士主要研究数据挖掘、图像处理。改善文献E43中处理不同颜色目标时需更换色差分量的不足，扩大适用范围，并且针对文献[-43和文献Es-I中由于光照引起的颜色失真，引入基于像素灰度级和领域像素灰度级的二维直方图，提出新的分割方法，改善分割效果。1图像分割算法1．1RGB颜色特征分析RGB彩色空间模型是根据三基色原理建立起来的，是基本的颜色表示模型，其他的颜色表示模型都可通过RGB模型转化得到。其优点是比较简单、直观，它直接面向硬件设备，在使用时无须转换。提取RGB空间

5、中颜色系统的色差分量，通过对比，发现黄豆图像1(a)的(2R—B)色差灰度值和背景的灰度值差异较明显，其直方图分布基本呈双峰状，如图1(e)所示，这样的图像用Otsu算法[63可以得到很好的分割效果。为了验证采用RGB空间色差分量进行图像分割的有效性，拍摄不同光照下的黄豆图像的图1(b)，提取其(2R—B)色差图，如图l(d)所示，可以发现其效果明显不如图1(c)，底部阴影部分以及表面的光斑没有能够消除。分析其直方图发现出现了3个波峰，且谷底也不是很明显，这将严重影响0t—su分割算法的性能。由此可以看出基于RGB空间的色差分割不能

6、很好地适应不同的光照条件，不能解决因颜色失真而引起的错误分割，而且基于色差法的分割算法有其局限性：一旦目标颜色发生变化，望黼万方数据102长春工程学院学报(自然科学版)2013．14(4)——————————————————————————————————————————————————————————————一色差分量参数也必须重新选择才能取得较好的效果。曩鬻一。▲4OO3002OO100(d)图1颜色特征分析1．2HSV颜色特征分析HSV表示色调、饱和度和亮度，这个颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应

7、于V=1。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色、绿色和蓝色分别对应角度0。，120。和240。。饱和度S取值0～1，所以圆锥顶面半径为1。由RGB模型转换到HSV模型可用如下转换公式：H=arcc。s(刁示i(R亍--Gi)+贡(iR--丽B)两)(R≠G或R≠B)s一1一南m(R，G，B)V一半在该空间中，H和S分量表示色彩信息，V分量表示亮度信息，彩色图像的每一个均匀彩色区域都对应一个相对一致的色调，这说明色调能够被用来进行独立于光影的彩色区域的分割。本文将两幅黄豆图像转换为HSV模型后提取的H分量图及其直方图如图2所示。比较两副直

8、方图可以发现H分量都集中分布在0．13附近，也即分布在47。附近，此处对应到颜色表即在黄色附近。由此说明不同的光照条件对黄豆图像的H分量影响大不，基于色调分量的分割可以更有效地消除光照的影响。聪藤(e)图2H分量及其直方图分布1．3基