代英鵬 王昱潭 薛君蕊 高垚垚 劉博瀚 馬程浩

(寧夏大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 寧夏 銀川 750021)

活立木圖像分割算法研究

代英鵬 王昱潭*薛君蕊 高垚垚 劉博瀚 馬程浩

(寧夏大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 寧夏 銀川 750021)

為了更好地避免圖像過分割的缺陷，提高機(jī)器識別的準(zhǔn)確度，提出一種基于分水嶺算法的活立木圖像分割算法。通過分析分水嶺算法在實際分割中存在缺陷的原因，使用前處理與后處理相結(jié)合的方法克服過分割的缺陷。使用形態(tài)學(xué)重建技術(shù)進(jìn)行圖像前處理；使用分水嶺算法對圖像進(jìn)行分割，并且利用標(biāo)記對象法對圖像進(jìn)行標(biāo)記；利用目標(biāo)對象的色彩信息進(jìn)行區(qū)域合并以及去除多余水壩，最終得到分割圖像。針對10幅活立木圖像，通過與人工分割的方法進(jìn)行比較，所提出的基于分水嶺算法的活立木圖像分割算法能夠有效地提取活立木的目標(biāo)區(qū)域，分割的正確率達(dá)到88.42%。

圖像處理 特征提取 活立木 分水嶺算法

0 引 言

人工駕駛采育機(jī)進(jìn)行林間作業(yè)具有很多的弊端[1]。對此，諸多國家很早就對林業(yè)自主機(jī)器人進(jìn)行了研究[2-3]。近年，我國在農(nóng)林業(yè)自動化方面的發(fā)展也較為迅速[3-6]。他們都以機(jī)器視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)，檢測辨識前方的物體以及測定物體的尺寸等。這些研究為自主機(jī)器人的研制提供理支持。

對于林木綜合采育機(jī)自動識別活立木的過程中，林間活立木圖像的實時處理與識別是其關(guān)鍵技術(shù)。而對活立木的特征提取又是圖像處理與識別的關(guān)鍵點與難點。在圖像中提取目標(biāo)物的關(guān)鍵問題是圖像分割，圖像分割的準(zhǔn)確程度直接決定了目標(biāo)物提取的準(zhǔn)確度，也影響著機(jī)器自動識別活立木的準(zhǔn)確度。目前，圖像分割的方法多種多樣[7-9]。其中，分水嶺算法的應(yīng)用非常廣泛。但由于直接使用分水嶺算法，往往會出現(xiàn)嚴(yán)重的過分割現(xiàn)象，所以本文對分水嶺算法進(jìn)行改進(jìn)，使其能夠很好地克服這種缺陷。

1 概 述

傳統(tǒng)的分水嶺算法常使被分割圖像出現(xiàn)過分割的缺陷，從而難以對物體的特征進(jìn)行有效的提取。為消除這一缺陷，目前主要的解決方法是將其與前處理方法結(jié)合使用。對于簡單的前處理方法，抑制過分割的效果不夠明顯，而復(fù)雜的前處理方法又不能滿足實時處理的要求。本文提出基于梯度分水嶺的活立木圖像分割算法，采用前處理與后處理相結(jié)合的方法，首先對圖像進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)重建技術(shù)的前處理，達(dá)到減輕或抑制過分割的目的。隨后利用標(biāo)記提取以及統(tǒng)計學(xué)原理對圖像進(jìn)行合并的后處理，最大程度、準(zhǔn)確地提取活立木的目標(biāo)區(qū)域。

2 材料與方法

2.1 活立木的圖像采集

圖像采集系統(tǒng)硬件設(shè)備為聯(lián)想手機(jī)與惠普PC機(jī)。手機(jī)型號為Lenovo P700手機(jī)，800萬像素，PC機(jī)型號為HP Pavilion g series，Inter(R) Core(TM) i3-2310M CPU @ 2.10 GHz，內(nèi)存2.00 GB，Windows 7旗艦版32位操作系統(tǒng)。在晴天自然光源下進(jìn)行采集，以JPG格式儲存。為方便實驗，將圖像裁剪為650×900大小，如圖1所示。

圖1 原圖像

2.2 圖像的預(yù)處理

在圖像獲取或傳輸?shù)倪^程中，可能會被高斯噪聲[10]、椒鹽噪聲[11]以及混合噪聲[12]等污染。本文圖像預(yù)處理方法是3×3均值濾波處理[13]。

對圖像采用3×3均值濾波，則在像素(i,j)處，其鄰域Z像素分布如表1所示。

表1 像素的鄰域分布

以g(i,j)代替原像素(i,j)處的像素值：

(1)

其對應(yīng)的3×3卷積模板為：

在RGB顏色空間，用3×3均值濾波對有噪聲的圖像進(jìn)行濾波，由于其對R、G、B顏色通道使用相同的模板進(jìn)行處理，所以對通道之間相互聯(lián)系的影響較小，有效地避免了因忽略各通道之間的聯(lián)系而使圖像失真而導(dǎo)致圖像分割不準(zhǔn)確的后果。圖2為預(yù)處理結(jié)果。

圖2 預(yù)處理結(jié)果

2.3 基于分水嶺算法的前處理

對圖像進(jìn)行分水嶺分割的前處理，在一定程度能夠減少過分割現(xiàn)象，有利于目標(biāo)區(qū)域的提取。算法需要將前景對象與背景對象分開并進(jìn)行標(biāo)記，在此將使用形態(tài)學(xué)重建技術(shù)、歐式距離變換等。

算法需要將圖像的背景對象與前景對象區(qū)別，可以通過形態(tài)學(xué)重建技術(shù)來完成。形態(tài)學(xué)重建技術(shù)通過對原始圖像進(jìn)行濾波，可以在保護(hù)重要輪廓信息的同時起到消除噪聲的作用。經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理的圖像，通過控制結(jié)構(gòu)元素的大小，可以使不同區(qū)域之間的灰度差變大以及消除區(qū)域內(nèi)部的部分極值，以此來區(qū)別前景與背景對象，并使前景與背景對象內(nèi)部的灰度值變化趨于平緩。經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理的圖像如圖3(a)。尋找分水嶺的谷底與邊界，分別通過尋找局部最大值與歐式距離變換實現(xiàn)，結(jié)果如圖3(b)。經(jīng)過以上技術(shù)對圖像進(jìn)行前處理，進(jìn)而使用分水嶺算法進(jìn)行圖像的分割，結(jié)果如圖3(c)。

2.4 基于特征參數(shù)法的后處理

通過前處理的圖像消除了大部分過分割，但是依然存在圖像分割不準(zhǔn)確等問題。對分割圖像進(jìn)行合并的后處理分為不同區(qū)域的合并以及對合并區(qū)域水壩的去除。

根據(jù)圖像的顏色信息，活立木灰度圖像的灰度值整體比較高，則首先計算通過標(biāo)記的每個區(qū)域的灰度的平均值：

(2)

式中：P(t)為t區(qū)域的灰度平均值，I(i,j)為t區(qū)域的(i,j)處的灰度值，area(t)為t區(qū)域的面積(或像素數(shù))。設(shè)定合并閾值T，t區(qū)域的灰度值I(t)：

(3)

通過每個區(qū)域平均灰度值與閾值的比較，對不同區(qū)域進(jìn)行合并，如圖4(a)。

劃分區(qū)域的水壩為單像素值，利用形態(tài)學(xué)開啟與閉合去除水壩。

開啟：X°B=(XΘB)⊕B

閉合：X·B=(X⊕B)ΘB

式中：X表示形態(tài)學(xué)處理圖像；B表示結(jié)構(gòu)元素；此處結(jié)構(gòu)元素使用半徑為1的圓盤；Θ表示形態(tài)學(xué)腐蝕；⊕表示形態(tài)學(xué)膨脹。通過開啟與閉合操作，可以有效去除區(qū)域之間的水壩，結(jié)果如圖4(b)。

圖4 分水嶺分割的后處理

3 算法步驟

本文為分割活立木圖像，綜合利用了分水嶺算法基于標(biāo)記提取的前處理以及對分割圖像進(jìn)行合并的后處理，分割出最終的目標(biāo)區(qū)域，算法流程圖如圖5所示。

圖5 算法流程圖

算法關(guān)鍵步驟：

步驟1對原圖像進(jìn)行預(yù)處理并將原圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

步驟2使用形態(tài)學(xué)重建技術(shù)區(qū)分前景與背景對象，并尋找局部最大值與進(jìn)行歐式距離變換。

步驟3分水嶺分割圖像。

步驟4標(biāo)注分割圖像的區(qū)域，通過計算的每個區(qū)域的平均灰度與閾值比較，進(jìn)行區(qū)域的合并，閾值設(shè)為圖像的平均灰度值。

步驟5使用形態(tài)學(xué)的開啟與閉合操作消除水壩，最終獲取活立木的目標(biāo)區(qū)域。

4 實驗結(jié)果與分析

本文對類似圖1的10幅900×650像素的活立木圖像進(jìn)行分割，通過錯誤分割率來檢測本文算法的可靠性。人工分割活立木像素數(shù)是指通過Photoshop軟件對活立木目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行提取而后計算出的像素數(shù)目；錯誤分割數(shù)為人工分割活立木像素數(shù)與本文算法正確提取的像素數(shù)的差值；錯分?jǐn)?shù)是錯誤分割數(shù)除以人工分割活立木的像素數(shù)，統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，錯分率為11.58%，即正確分割率為88.42%。本文算法圖像與人工分割圖像分別如圖6(a)和圖6(b)。

表2 活立木分割數(shù)據(jù)

從表中可以看出，針對不同的相類似的圖像，得到的結(jié)果不盡相同。最高的錯分率可以達(dá)到17.94%，而最小的錯分率只有5.13%。對于2號、7號和9號等活立木圖像，其錯分率均達(dá)到15%以上，最主要的原因有兩個：一是其活立木圖像的前景對象與背景對象在分界線附近的灰度值很接近；二是活立木圖像的前景對象中混雜著灰度值較低的像素，尤其在分界處存在大量灰度較低的像素，其與背景對象難以區(qū)別。如4號與7號等活立木圖像，其活立木目標(biāo)區(qū)域占圖像的比例近似，但是分割結(jié)果卻有很大差別，其原因也在于此。對于1號、4號等活立木圖像，其前景對象與背景對象在分界處灰度值有較大差別，前景對象中摻雜的灰度值較低的像素少且分散，并且基本沒有分布在邊界處，所以其分割效果較好。

圖6 分割結(jié)果的比較

由6(a)和圖6(b)，本文算法分割的圖像與人工分割的圖像相比較，其分割的效果大致相同，在局部出現(xiàn)很小的誤差，達(dá)到減小過分割以及正確提取目標(biāo)區(qū)域的要求。而傳統(tǒng)分水嶺算法將前景圖像、背景圖像分割為多個部分，不能正確地將活立木分割出來。

5 結(jié) 語

傳統(tǒng)的分水嶺算法，其過分割現(xiàn)象嚴(yán)重，對目標(biāo)區(qū)域的提取非常困難，甚至不能進(jìn)行特征區(qū)域的辨別。解決分水嶺過分割的方法分為基于標(biāo)記提取的前處理以及利用對分割圖像進(jìn)行合并的后處理兩類。針對本文中提取活立木中高灰度值中摻雜著聚集的低灰度值區(qū)域，并且背景中灰度值變化復(fù)雜，尤其在前景對象與背景對象的分界處，前景對象的灰度值與背景對象的灰度值之間的關(guān)系比較復(fù)雜，對提取目標(biāo)區(qū)域有很大的影響。如果單純利用前處理或后處理，其最終分割的效果不佳。

雖然本文算法較好地解決了活立木圖像的過分割問題，但圖像消除過分割的效果依賴于形態(tài)學(xué)重建技術(shù)中對結(jié)構(gòu)元素的參數(shù)選取。對結(jié)構(gòu)元素選取較小的參數(shù)，能夠較好地保證圖像輪廓的信息，但是對前景對象或是背景圖像內(nèi)部局部極值的消除效果不好，對分水嶺分割中過分割現(xiàn)象的抑制作用極大削弱。對結(jié)構(gòu)元素選取較大的參數(shù)，雖然能夠?qū)D像局部極值有較好的消除效果，但是對于圖像輪廓的定位就變得不準(zhǔn)確，可能造成圖像分割的錯誤。

本文針對活立木的過分割問題，分析了活立木的形態(tài)、紋理與色彩特征之間的規(guī)律，先探索灰度圖像的分割，進(jìn)而研究彩色圖像的分割算法，提出了一種基于分水嶺算法的活立木圖像特征提取算法。本文綜合利用了分水嶺算法基于標(biāo)記提取的前處理以及對分割圖像進(jìn)行合并的后處理，較好地抑制了活立木圖像的過分割問題。通過對10幅類似的活立木圖像的測試，傳統(tǒng)分水嶺算法的運行時間為2.142 0 s，本文算法平均運行時間為2.721 9 s。雖然本文算法在運行速度上較之慢0.579 9 s，但是傳統(tǒng)分水嶺算法不能將圖像正確地分割出來，而本文分割正確率達(dá)到88.42%，達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，為研制智能林木綜合采育機(jī)提供理論依據(jù)。

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RESEARCHONTHEMETHODOFSEGMENTATIONONCOLORIMAGEOFSTANDINGTREES

Dai Yingpeng Wang Yutan*Xue Junrui Gao Yaoyao Liu Bohan Ma Chenghao

(SchoolofMechanicalEngineering,NingxiaUniversity,Yingchuan750021,Ningxia,China)

In order to avoid the defects of image segmentation and improve the accuracy of machine identification, a new algorithm of segmentation image based on watershed algorithm is proposed. By analyzing the causes of the defect in the actual segmentation, the method of combining pre-treatment and post-processing was used to overcome the shortcomings of over-division. Firstly, the image pre-processing was carried out by using the morphological reconstruction technique. Then the watershed algorithm was used to segment the image, and the image was marked by the marker object method. Finally, the color information of the target object was used to merge the area and removed the redundant dam, and finally the segmented image was obtained. According to the method of artificial segmentation, the proposed algorithm based on watershed algorithm can effectively extracted the target area of living wood, and the correct rate of segmentation was 88.42%.

Image processing Feature extraction Standing tree Watered algorithm

2017-03-07。寧夏大學(xué)自然科學(xué)研究基金(ZR1409)。代英鵬，碩士生，主研領(lǐng)域：機(jī)械制造及其自動化。王昱潭，副教授。薛君蕊，本科生。高垚垚，碩士生。劉博瀚，碩士生。馬程浩，碩士生。

TP391

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10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.043