基于顏色信息的藍(lán)莓熟果的估計(jì)

李志鵬 郭艷玲 楊鳳英

摘要 主要是利用圖像技術(shù)，根據(jù)成熟藍(lán)莓顏色與背景顏色的明顯差別評(píng)估當(dāng)前藍(lán)莓植株的熟果量，估計(jì)單株成熟藍(lán)莓的多寡，能夠?yàn)樗{(lán)莓采摘機(jī)采摘參數(shù)的調(diào)整和確定自動(dòng)采摘策略提供基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 藍(lán)莓熟果；圖像分割；圖像提取

中圖分類號(hào) S126 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼

A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）26-09218-04

Estimation for Ripe Blueberry Fruit Based on Color Information

LI Zhi-peng et al （Northeast Forestry University， Harbin， Heilongjiang 150040）

Abstract By using image technology， according to the significant differences of ripe blueberry color and background color， the amount of ripe fruit was evaluated， which will lay a foundation for adjusting picking parameters and determining automatic picking strategy.

Key words Blueberries ripe fruit； Image segmentation； Image extraction

圖像識(shí)別系統(tǒng)要根據(jù)獲得的原始圖像建立目標(biāo)的參數(shù)模型，即選取目標(biāo)的特征，然后依據(jù)參數(shù)模型對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行分析和判斷，從而解譯出圖像中所包含的目標(biāo)信息。首先通過(guò)圖像采集設(shè)備得到藍(lán)莓樹冠的原始圖像，再對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)原始圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、圖像變換、圖像增強(qiáng)和圖像恢復(fù)，最終得到單株藍(lán)莓輪廓及成熟果實(shí)所占的大致比例。

1 成熟藍(lán)莓圖形提取步驟

復(fù)雜背景圖像中圖形的提取一般由特征提取、特征分類、特征聚集、候選文本區(qū)域提取和文本區(qū)域驗(yàn)證等5個(gè)步驟組成，成熟藍(lán)莓圖形提取步驟如圖1所示。

2 藍(lán)莓果實(shí)圖像特征

2.1 成熟藍(lán)莓的特征

2.1.1 顏色特征。

顏色特征對(duì)圖像本身的尺寸、方向和視角的依賴性較小，具有較高的魯棒性。藍(lán)莓果實(shí)的顏色與背景的顏色共同組成一個(gè)復(fù)雜顏色的圖像，形成了圖像的不同特征，包括輻射特征、幾何特征和噪聲特征。只有了解和掌握這些特征，才能進(jìn)行有針對(duì)性的圖像處理，從而對(duì)圖像信息作出正確的分析和判斷。

2.1.2 形狀特征。

形狀特征只能用于某些特殊應(yīng)用，通常來(lái)說(shuō)，形狀特征有兩種表示方法，一種是輪廓特征的，一種是區(qū)域特征的。單個(gè)藍(lán)莓近圓形，一般4～5個(gè)藍(lán)莓果實(shí)形成1串。多個(gè)藍(lán)莓在一起的時(shí)候，就會(huì)造成圖形的重疊，因此依靠顏色分割后的圖形是不規(guī)則的。而檢測(cè)的目標(biāo)只是成熟藍(lán)莓，非成熟藍(lán)莓即使形狀與成熟藍(lán)莓相似，也是需要被忽略和剔除的，因此形狀特征不能單獨(dú)被使用。

2.2 色彩模式 色彩模式是數(shù)字世界中表示顏色的一種算法。常用的色彩模式有以下幾種。

2.2.1 RGB色彩模式。3種基本色即紅（Red）、綠（Green）、藍(lán)（Blue）3原色，RGB是3原色的簡(jiǎn)稱。因?yàn)?種顏色都各有256個(gè)亮度級(jí)，所以3種色彩疊加后就形成1 670萬(wàn)種顏色，這就是真彩色。其缺點(diǎn)是將RGB模式用于打印一幅真彩色的圖像時(shí)會(huì)引起失真。原因是在打印時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將RGB模式轉(zhuǎn)換為CMYK模式。

2.2.2 CMYK色彩模式。

與RGB模式的根本不同，CMYK色彩模式是一種減色色彩模式。當(dāng)陽(yáng)光照射到一個(gè)物體上時(shí)，這個(gè)物體將吸收一部分光線，并將剩下的光線進(jìn)行反射，反射的光線就是人們看見的物體顏色。在紙上印刷時(shí)應(yīng)用的就是這種減色模式。

CMYK模式是最佳的打印模式，用戶可以先用RGB模式進(jìn)行編輯工作，再用CMYK模式進(jìn)行打印工作，但這并不是避免圖像損失的最佳途徑，最佳方法是將Lab模式和CMYK模式結(jié)合使用，這樣可最大程度地減少圖像失真。

2.2.3 Lab色彩模式。Lab模式既不依賴光線，也不依賴于顏料，它是一個(gè)理論上包括了人眼可以看見的所有色彩的色彩模式，彌補(bǔ)了RGB和CMYK兩種色彩模式的不足。

Lab模式由3個(gè)通道組成，一個(gè)通道是亮度，即L，另外兩個(gè)是色彩通道，用A和B來(lái)表示。Lab模式所定義的色彩最多，且與光線及設(shè)備無(wú)關(guān)，處理速度比CMYK模式快很多，與RGB模式同樣快。在表達(dá)色彩范圍上， Lab模式處于第1位， RGB模式第2位， CMYK模式第3位。

2.3 藍(lán)莓顏色分布 根據(jù)藍(lán)莓果實(shí)不同成熟度，考慮青果和成熟果在RGB、Lab顏色空間中的分布情況，如圖2所示。

3 藍(lán)莓圖像識(shí)別與分割模型

3.1 圖像的干擾

由于圖像識(shí)別具有復(fù)雜多變性，對(duì)藍(lán)莓果樹圖像的濾波是必不可少的步驟。為提高系統(tǒng)的處理精度，首先要排除噪聲的干擾，因此需要對(duì)其進(jìn)行去噪處理。圖像噪聲的表現(xiàn)形式一般是脈沖噪聲和高斯白噪聲的混合噪聲，表現(xiàn)為各種亮點(diǎn)和暗點(diǎn)，圖像的像素也受到不同程度的干擾。

3.2 噪聲抑制方法 目前，圖像濾波算法非常多，例如郭睿等提出的“散射特性的極化SAR圖像濾波方法^[1]”，滿玉春等提出的“移相數(shù)字莫爾條紋圖像濾波方法”^[2]，姚芮芮等提出的 “自適應(yīng)條紋圖像濾波方法”^[3]，高磊等提出的“一種基于Wiener濾波的數(shù)字X線圖像濾波方法”^[4]，樊秋月等提出的“基于雙正交小波域的SAR圖像濾波方法”^[5]等。

非線性濾波技術(shù)一般利用原始信號(hào)與噪聲信號(hào)特有的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行除噪，它必須用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)研究，用離散數(shù)學(xué)方法來(lái)表示。非線性濾波方法有以

中值濾波方法和自適應(yīng)濾波方法

為代表的新型濾波方法，其中，中值濾波方法又包含加權(quán)中值濾波、中心加權(quán)中值濾波、方向中值濾波和開關(guān)中值濾波，這幾年自適應(yīng)濾波方法也被廣泛的應(yīng)用。

這幾年隨著數(shù)學(xué)和其他科學(xué)的研究和應(yīng)用的不斷深入，又出現(xiàn)了很多新的濾波方法，如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法^[6-8]、基于小波變換的濾波器^[9-13]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波器^[14-16]、層疊濾波器^[17-18]、基于遺傳算法的濾波方法^[19-20]和其他濾波形式。

4 藍(lán)莓圖像分割試驗(yàn)

4.1 不同顏色空間的分割試驗(yàn)

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別在不同顏色空間下進(jìn)行分割試驗(yàn)，分別在RGB顏色空間、HSI顏色空間以及Lab顏色空間進(jìn)行。通過(guò)測(cè)試結(jié)果比較，該研究中顏色空間都選擇Lab顏色空間，圖3所示為針對(duì)同一圖像進(jìn)行分割的效果比較。

5 結(jié)論

該研究首先確定了先識(shí)別藍(lán)莓植株、再定位熟果的識(shí)別策略；然后研究了藍(lán)莓圖像分割去噪、濾波、二值化等具體方法；最后利用顏色信息和邊緣信息識(shí)別、分割藍(lán)莓植株和藍(lán)莓熟果，得到藍(lán)莓植株相對(duì)尺寸和熟果的相對(duì)面積，并建立藍(lán)莓采摘中心的算法模型，可為選擇采摘機(jī)采摘參數(shù)提供依據(jù)。

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