趙玲++周桂紅
摘要:應(yīng)用ISODATA算法對成熟草莓圖像進(jìn)行分割,該方法具有迭代自組織性,通過預(yù)先設(shè)定的迭代參數(shù),在隨機(jī)選定初始聚類中心的基礎(chǔ)上,使用分裂與合并的機(jī)制。結(jié)果表明,該算法應(yīng)用于成熟草莓圖像的分割效果較好。
關(guān)鍵詞:ISODATA算法;草莓圖像分割;分裂;合并
中圖分類號:TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:0439-8114(2016)18-4812-02
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.18.046
目前,中國草莓種植面積和產(chǎn)量均居世界第1位。草莓果實(shí)具有不定期成熟特點(diǎn),需要人工不定時地進(jìn)行判斷和收獲,可見,草莓采摘的勞動強(qiáng)度和作業(yè)量非常大。近年來,對草莓采摘機(jī)器人的研究越來越多,其可以幫助人們識別、采摘成熟草莓,大大節(jié)省勞動力[1-3]。機(jī)器人采摘草莓的關(guān)鍵在于將成熟的草莓果實(shí)從復(fù)雜的背景中分割出來,因此,有效的分割算法應(yīng)用于成熟草莓圖像的分割十分必要。
現(xiàn)有的圖像分割方法[4,5]主要有:基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法和基于邊緣的分割方法等。其中,基于閾值的分割方法一般僅考慮像素本身的灰度值,不考慮空間特征,因而對噪聲和亮度都很敏感,不適合自然光條件下成熟草莓圖像的分割;區(qū)域生長法需要人為確定種子點(diǎn),對噪聲敏感,可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)有空洞;基于邊緣的分割方法可以提取出整幅圖像的輪廓,但是草莓圖像背景復(fù)雜,這種方法不能區(qū)分出成熟草莓部分。
本研究應(yīng)用ISODATA算法[6]對成熟草莓圖像進(jìn)行分割。該方法使用歸并與分裂的機(jī)制,當(dāng)某兩類聚類中心距離小于某一閾值時,將它們合并為一類;當(dāng)某類標(biāo)準(zhǔn)差大于某一閾值或其樣本數(shù)目超過某一閾值時,將其分為兩類;在某類樣本數(shù)目少于某閾值時,將其取消,最終得到理想的分類結(jié)果。
1 試驗(yàn)環(huán)境
試驗(yàn)采用保定市農(nóng)業(yè)生態(tài)園草莓種植園實(shí)地拍攝的草莓圖像,條件為自然光下數(shù)碼相機(jī)拍攝。試驗(yàn)結(jié)果均在MatlabR2013a中實(shí)現(xiàn)。采集的草莓圖像均會存在一定程度的噪聲干擾,噪聲使圖像模糊,圖像分析困難,所以分割前首先采用中值濾波法對采集的圖像進(jìn)行去噪。本研究采用Lab色彩模型,優(yōu)點(diǎn)在于其彌補(bǔ)了RGB色彩模型色彩分布不均的不足。RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間公式如下:
L*=116(0.299R+0.587G+0.114B)1/3-16a*=500[1.006(0.607R+0.174G+0.201B)1/3- (0.299R+0.587G+0.114B)1/3]b*=200[(0.299R+0.587G+0.114B)1/3- 0846(0.066G+1.117B)1/3]
2 ISODATA算法
2.1 基本原理
ISODATA全稱是Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique,即迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)。在兩次迭代之間對上一次迭代的聚類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)統(tǒng)計(jì)參數(shù)對已有類別進(jìn)行取消、分裂、合并處理,并繼續(xù)進(jìn)行下一次迭代,直至超過最大迭代次數(shù)或者滿足分類參數(shù),完成分類過程。
區(qū)域的分裂合并是先確定一個分裂合并的準(zhǔn)則,即區(qū)域特征一致性的測度,當(dāng)圖像中某個區(qū)域的特征不一致時就將該區(qū)域分裂成4個相等的子區(qū)域,當(dāng)相鄰的子區(qū)域滿足一致性特征時則將它們合成一個大區(qū)域,直至所有區(qū)域不再滿足分裂合并的條件為止[7]。
3 結(jié)果與分析
使用ISODATA算法分別對兩幅草莓圖像樣本分割并與人工分割結(jié)果進(jìn)行對比,如圖1和圖2所示。
結(jié)果表明,ISODATA算法分割出成熟的草莓圖像,雖然沒有達(dá)到人工分割的程度,但是也取得了良好的分割效果,對于草莓采摘機(jī)器人具有巨大的實(shí)用價值。另外,由于光照影響,分割出的草莓圖像存在細(xì)小孔洞,對其進(jìn)行腐蝕膨脹處理即可。圖2c中草莓成熟部分比例較小,采摘機(jī)器人無法確定其是否成熟,可見草莓成熟度判別還有待研究。
4 結(jié)論
應(yīng)用ISODATA算法分割成熟草莓圖像,計(jì)算效率高、適應(yīng)性強(qiáng),取得良好的分割效果。該算法分割之前可以人為地確定要分成的類別數(shù),類內(nèi)至少包含樣本數(shù)和最大迭代次數(shù)等參數(shù),利用已有知識和專家經(jīng)驗(yàn),在某種程度上減少了聚類的盲目性,有利于取得更好的分割效果。
參考文獻(xiàn):
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