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基于ISODATA算法的草莓圖像分割

2016-12-08 18:53趙玲周桂紅
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年18期
關(guān)鍵詞:合并

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):

[1] 王麗麗,郭艷玲,王 迪.果蔬采摘機(jī)器人研究綜述[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備,2009,37(1):10-14.

[2] 宋 健,張鐵中,徐麗明.果蔬采摘機(jī)器人研究進(jìn)展與展望[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2006,37(5):158-162.

[3] 張廣華,葛會波,張進(jìn)獻(xiàn).草莓果實(shí)軟化機(jī)理及調(diào)控研究進(jìn)展[J].果樹學(xué)報(bào),2001,18(3):172-176.

[4] 林開顏,吳軍輝,徐立鴻.彩色圖像分割方法綜述[J].中國圖像圖形學(xué)報(bào),2005,10(1):1-10.

[5] 黃長專,王 彪,楊 忠.圖像分割方法研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2009,19(6):76-80.

[6] 萬 建,王繼成.基于ISODATA算法的彩色圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程,2002,28(5):135-137.

[7] 龔雪晶,慈林林,姚康澤.分裂合并算法的優(yōu)化及并行化方案[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2007,27(9):801-806.

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