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基于顏色特征與直方圖閾值相結(jié)合的田間青椒圖像分割算法

作者: 時間:2010-05-05 來源:網(wǎng)絡 收藏
隨著農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展,自動化是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的一個首要標志。在采摘機器人的研制中,果實與其背景的分離是首要的任務。由于機器人采集的受到自然光的影響,果實表面與其周圍葉片等環(huán)境存在一定的差別, 目前常用的方法有兩種:利用進行以及利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像進行。本文經(jīng)過對青椒果實的因子和青椒葉子的因子分析發(fā)現(xiàn),通過RGB顏色因子G與B的差值和G與R的差值的疊加可以將青椒從其背景中有效分割出來。
1 圖像的采集
(1)采集時間:圖像獲取的時間,應根據(jù)青椒作物的生長狀況和生長規(guī)律而定,選擇青椒有較明顯時進行拍攝。
(2)采集地點:東北農(nóng)業(yè)大學園藝田。
(3)所用儀器:SONY彩色數(shù)碼照相機。
(4)采集方法:用數(shù)碼相機在園藝田中拍攝青椒作物圖片,選擇具有典型代表的圖片進行處理,獲取的圖像以JPG格式存儲在存儲卡中,在并行口與計算機相連,將圖像存儲于硬盤中并轉(zhuǎn)成BMP格式的24位真彩圖。
在實際應用系統(tǒng)中可考慮采用CCD攝像機動態(tài)采集圖像,通過圖像采集卡將圖像實時地傳入到控制臺的計算機內(nèi)。由于數(shù)字圖像處理具有數(shù)據(jù)量大、處理費時的特點,考慮到實際操作時,青椒識別系統(tǒng)的實時性要求高,因而要求計算機的性能較高,尤其是處理速度要高,在滿足識別系統(tǒng)要求的情況下,選擇性價比高的硬件配置。
2 青椒圖像顏色的分析
顏色是自然界中一種常見的物理現(xiàn)象,是外界的光刺激引起人的顏色視覺細胞的感應。目前,用于定量地描述顏色的模型有許多種,在與數(shù)字圖像處理有關(guān)的研究中使用得最多的顏色模型是RGB模型和HIZ模型。RGB顏色模型人類視覺的三基色原理,是最基本的一種顏色模型,因此本文采用此顏色模型進行分析研究。在這種顏色模型中,彩色圖像中每個像素的顏色都能用三維空間中第一象限的一個點來表示,如圖1所示。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/166717.htm

所謂的顏色特征提取方法是從彩色圖像中獲取三基色(R、G、B)的原始數(shù)據(jù),或經(jīng)一定數(shù)學處理的算子(顏色因子),對果實與周圍背景進行顏色區(qū)分。在采集的圖像中,其豐富的色彩信息為青椒圖像的分割提供了便利。在顏色特征提取分析過程中,利用 Photoshop圖像處理軟件對圖像中各對象(青椒、青椒葉)的感興趣區(qū)域ROI(Region of Interest)進行分析和比較, 圖2是ROI的選取示意圖。


  表1、表2是圖像中各對象(青椒、葉子)顏色特征的R、G、B值和顏色因子G-R、G-B、|G-R|+|G-B|的值,共有30組。


在提取各對象R、G、B成份值后,用Excel對數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析,比較了青椒和青椒葉兩者間的G-R、G-B、|G-R|+|G-B|的顏色因子。通過表1和表2的對比發(fā)現(xiàn),青椒與葉子G-R、G-B顏色因子的值都比較接近,而青椒和青椒葉|G-R|+|G-B|顏色因子的值存在較大的差別,因此,可以利用顏色因子|G-R|+|G-B|將青椒果實與其背景的差別顯現(xiàn)出來。對圖像G-R顏色因子處理后的圖像如圖3所示。


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