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    基于模糊聚類分析的草莓圖像分割方法研究

    2014-11-28 20:19張紅旗劉宇李海軍
    農(nóng)業(yè)科技與裝備 2014年7期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺聚類

    張紅旗 劉宇 李海軍

    摘要:為改善草莓采摘機(jī)器視覺系統(tǒng)中果實(shí)圖像的分割效果,對普通均值聚類的分割方法理論進(jìn)行分析,針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn)將模糊-均值聚類算法引入分割算法,大大改善草莓果實(shí)圖像的分割效果。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;模糊;分割算法;聚類;草莓圖像

    中圖分類號:S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-1161(2014)07-0021-03

    機(jī)器視覺技術(shù)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人的核心技術(shù)之一,而圖像分割又是機(jī)器視覺技術(shù)的前提和關(guān)鍵。對于草莓采摘機(jī)器人來講,圖像分割效果的優(yōu)劣直接影響機(jī)械手的采摘精度[1]。將自然狀態(tài)下的成熟草莓從復(fù)雜環(huán)境背景中識別出來,并準(zhǔn)確地計(jì)算其外形尺寸及形心位置,是草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行目標(biāo)空間準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)。在自然狀態(tài)下生長的草莓的植株葉子狀況和成熟度都存在差異,且采集到的圖像受拍攝距離、拍攝角度、光照條件、噪聲等因素影響,給草莓果實(shí)圖像的分割帶來了一定的困難[2]。不同類型圖像具有的圖像特征有很大差異,所以到目前為止,研究者們還沒有找到一個(gè)適合所有圖像類型的通用分割算法,使得圖像分割的新思路和新算法不斷涌現(xiàn)[3-4]。

    圖像分割通常需要進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)。聚類分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一種,是一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù),它根據(jù)一定的準(zhǔn)則把數(shù)據(jù)分成大小不同的簇,使同一簇對象之間的相似度最大,而不同簇之間的相似度最小,以便揭示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系與區(qū)別[5]。針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn),提出一種模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割方法,來改善圖像的分割效果。

    1 普通C均值聚類算法

    普通C均值聚類是一種硬劃分,具有“非此即彼”的性質(zhì)。算法把n個(gè)向量xj(j=0,1,……n)分為c個(gè)組Gi(i=0,1……c),求出每組的聚類中心v,使得具有非相似性指標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。當(dāng)選擇歐幾里德距離作為組j中向量xk與相應(yīng)聚類中心vi間的非相似性指標(biāo)時(shí),價(jià)值函數(shù)可定義為:

    J=Ji=||xk-vi||2 (1)

    定義一個(gè)c×n的二維隸屬矩陣u:

    uik=1 對每個(gè)k≠i,如果||xj-vi||2≤||xj-vk||2

    0 其它 (2)

    其中,vi為聚類中心,其值為分組i中所有向量的均值。則:

    vi=xk (3)

    其中,|Gi|=∑uij,隸屬矩陣u具有性質(zhì):uij=1,?j=1,…,n,且uij=n,普通C均值算法的性能依賴于聚類中心的初始位置,并且有較快的收斂速度,對于簡單分明的圖像具有較好的分割效果[6]。

    2 模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法

    模糊C-均值聚類算法最先由提出來的,后經(jīng)改進(jìn)。該算法是聚類分析與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物,它是依據(jù)最小二乘法原理,用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類程度的一種聚類算法。FCM把n個(gè)向量xi(i-0,1……n)分成c個(gè)模糊組,使用取值在[0 1]間的隸屬度來確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于各個(gè)組的程度,隸屬矩陣u允許取值在0,1之間的元素,一個(gè)數(shù)據(jù)集的隸屬度的和為1,即:

    模糊聚類的優(yōu)點(diǎn)是不但能明確指出每類的中心,同時(shí)還能指明類之間的銜接和離散情況,是一種非常有效的聚類方法,F(xiàn)CM計(jì)算流程如圖1所示。

    FCM算法利用兩層迭代求價(jià)值函數(shù)J(u, v1……uc)的最小值,內(nèi)層用于計(jì)算聚類中心v及更新模糊隸屬度矩陣μ,外層用于判斷算法是否收斂到預(yù)定的閾值ε。迭代結(jié)束后,從產(chǎn)生的隸屬度矩陣中,得到每個(gè)像素對某一個(gè)聚類中心的隸屬度,根據(jù)其隸屬度的大小決定該像素的歸屬。

    3 結(jié)論與討論

    分別使用普通C均值聚類算法和模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法對草莓果實(shí)圖像(圖2和圖3)進(jìn)行分割,結(jié)果如圖4和圖5所示。由分割的結(jié)果可以看出,模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法不但能明確指出每類的中心,還指明類之間的銜接和離散情況,分割效果比較滿意。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張鐵中,陳利兵.基于圖像的草莓重心位置和采摘點(diǎn)的確定[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2005,10(1):48-51.

    [2] 張凱良,楊麗. 草莓采摘位置機(jī)器視覺與激光輔助定位方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010,41(4):151-155.

    [3] 謝志勇,張鐵中. 基于RGB彩色模型的草莓圖像色調(diào)分割算法[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,11(1):8486.

    [4] 金立左,夏良正,楊世周.圖象分割的自適應(yīng)模糊閾值法[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2000,5(5):217-220.

    [5] 楊勇,鄭崇勛,林盤.基于改進(jìn)的模糊c均值聚類圖像分割新算法[J].光電子,2005,16(9):111-112.

    [6] 李云松,李明.基于灰度空間特征的模糊C均值聚類圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(6):1 358-1 363.

    摘要:為改善草莓采摘機(jī)器視覺系統(tǒng)中果實(shí)圖像的分割效果,對普通均值聚類的分割方法理論進(jìn)行分析,針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn)將模糊-均值聚類算法引入分割算法,大大改善草莓果實(shí)圖像的分割效果。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;模糊;分割算法;聚類;草莓圖像

    中圖分類號:S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-1161(2014)07-0021-03

    機(jī)器視覺技術(shù)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人的核心技術(shù)之一,而圖像分割又是機(jī)器視覺技術(shù)的前提和關(guān)鍵。對于草莓采摘機(jī)器人來講,圖像分割效果的優(yōu)劣直接影響機(jī)械手的采摘精度[1]。將自然狀態(tài)下的成熟草莓從復(fù)雜環(huán)境背景中識別出來,并準(zhǔn)確地計(jì)算其外形尺寸及形心位置,是草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行目標(biāo)空間準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)。在自然狀態(tài)下生長的草莓的植株葉子狀況和成熟度都存在差異,且采集到的圖像受拍攝距離、拍攝角度、光照條件、噪聲等因素影響,給草莓果實(shí)圖像的分割帶來了一定的困難[2]。不同類型圖像具有的圖像特征有很大差異,所以到目前為止,研究者們還沒有找到一個(gè)適合所有圖像類型的通用分割算法,使得圖像分割的新思路和新算法不斷涌現(xiàn)[3-4]。

    圖像分割通常需要進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)。聚類分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一種,是一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù),它根據(jù)一定的準(zhǔn)則把數(shù)據(jù)分成大小不同的簇,使同一簇對象之間的相似度最大,而不同簇之間的相似度最小,以便揭示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系與區(qū)別[5]。針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn),提出一種模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割方法,來改善圖像的分割效果。

    1 普通C均值聚類算法

    普通C均值聚類是一種硬劃分,具有“非此即彼”的性質(zhì)。算法把n個(gè)向量xj(j=0,1,……n)分為c個(gè)組Gi(i=0,1……c),求出每組的聚類中心v,使得具有非相似性指標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。當(dāng)選擇歐幾里德距離作為組j中向量xk與相應(yīng)聚類中心vi間的非相似性指標(biāo)時(shí),價(jià)值函數(shù)可定義為:

    J=Ji=||xk-vi||2 (1)

    定義一個(gè)c×n的二維隸屬矩陣u:

    uik=1 對每個(gè)k≠i,如果||xj-vi||2≤||xj-vk||2

    0 其它 (2)

    其中,vi為聚類中心,其值為分組i中所有向量的均值。則:

    vi=xk (3)

    其中,|Gi|=∑uij,隸屬矩陣u具有性質(zhì):uij=1,?j=1,…,n,且uij=n,普通C均值算法的性能依賴于聚類中心的初始位置,并且有較快的收斂速度,對于簡單分明的圖像具有較好的分割效果[6]。

    2 模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法

    模糊C-均值聚類算法最先由提出來的,后經(jīng)改進(jìn)。該算法是聚類分析與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物,它是依據(jù)最小二乘法原理,用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類程度的一種聚類算法。FCM把n個(gè)向量xi(i-0,1……n)分成c個(gè)模糊組,使用取值在[0 1]間的隸屬度來確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于各個(gè)組的程度,隸屬矩陣u允許取值在0,1之間的元素,一個(gè)數(shù)據(jù)集的隸屬度的和為1,即:

    模糊聚類的優(yōu)點(diǎn)是不但能明確指出每類的中心,同時(shí)還能指明類之間的銜接和離散情況,是一種非常有效的聚類方法,F(xiàn)CM計(jì)算流程如圖1所示。

    FCM算法利用兩層迭代求價(jià)值函數(shù)J(u, v1……uc)的最小值,內(nèi)層用于計(jì)算聚類中心v及更新模糊隸屬度矩陣μ,外層用于判斷算法是否收斂到預(yù)定的閾值ε。迭代結(jié)束后,從產(chǎn)生的隸屬度矩陣中,得到每個(gè)像素對某一個(gè)聚類中心的隸屬度,根據(jù)其隸屬度的大小決定該像素的歸屬。

    3 結(jié)論與討論

    分別使用普通C均值聚類算法和模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法對草莓果實(shí)圖像(圖2和圖3)進(jìn)行分割,結(jié)果如圖4和圖5所示。由分割的結(jié)果可以看出,模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法不但能明確指出每類的中心,還指明類之間的銜接和離散情況,分割效果比較滿意。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張鐵中,陳利兵.基于圖像的草莓重心位置和采摘點(diǎn)的確定[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2005,10(1):48-51.

    [2] 張凱良,楊麗. 草莓采摘位置機(jī)器視覺與激光輔助定位方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010,41(4):151-155.

    [3] 謝志勇,張鐵中. 基于RGB彩色模型的草莓圖像色調(diào)分割算法[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,11(1):8486.

    [4] 金立左,夏良正,楊世周.圖象分割的自適應(yīng)模糊閾值法[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2000,5(5):217-220.

    [5] 楊勇,鄭崇勛,林盤.基于改進(jìn)的模糊c均值聚類圖像分割新算法[J].光電子,2005,16(9):111-112.

    [6] 李云松,李明.基于灰度空間特征的模糊C均值聚類圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(6):1 358-1 363.

    摘要:為改善草莓采摘機(jī)器視覺系統(tǒng)中果實(shí)圖像的分割效果,對普通均值聚類的分割方法理論進(jìn)行分析,針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn)將模糊-均值聚類算法引入分割算法,大大改善草莓果實(shí)圖像的分割效果。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;模糊;分割算法;聚類;草莓圖像

    中圖分類號:S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-1161(2014)07-0021-03

    機(jī)器視覺技術(shù)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人的核心技術(shù)之一,而圖像分割又是機(jī)器視覺技術(shù)的前提和關(guān)鍵。對于草莓采摘機(jī)器人來講,圖像分割效果的優(yōu)劣直接影響機(jī)械手的采摘精度[1]。將自然狀態(tài)下的成熟草莓從復(fù)雜環(huán)境背景中識別出來,并準(zhǔn)確地計(jì)算其外形尺寸及形心位置,是草莓采摘機(jī)器人進(jìn)行目標(biāo)空間準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)。在自然狀態(tài)下生長的草莓的植株葉子狀況和成熟度都存在差異,且采集到的圖像受拍攝距離、拍攝角度、光照條件、噪聲等因素影響,給草莓果實(shí)圖像的分割帶來了一定的困難[2]。不同類型圖像具有的圖像特征有很大差異,所以到目前為止,研究者們還沒有找到一個(gè)適合所有圖像類型的通用分割算法,使得圖像分割的新思路和新算法不斷涌現(xiàn)[3-4]。

    圖像分割通常需要進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)。聚類分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一種,是一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù),它根據(jù)一定的準(zhǔn)則把數(shù)據(jù)分成大小不同的簇,使同一簇對象之間的相似度最大,而不同簇之間的相似度最小,以便揭示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系與區(qū)別[5]。針對草莓果實(shí)圖像的特點(diǎn),提出一種模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割方法,來改善圖像的分割效果。

    1 普通C均值聚類算法

    普通C均值聚類是一種硬劃分,具有“非此即彼”的性質(zhì)。算法把n個(gè)向量xj(j=0,1,……n)分為c個(gè)組Gi(i=0,1……c),求出每組的聚類中心v,使得具有非相似性指標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。當(dāng)選擇歐幾里德距離作為組j中向量xk與相應(yīng)聚類中心vi間的非相似性指標(biāo)時(shí),價(jià)值函數(shù)可定義為:

    J=Ji=||xk-vi||2 (1)

    定義一個(gè)c×n的二維隸屬矩陣u:

    uik=1 對每個(gè)k≠i,如果||xj-vi||2≤||xj-vk||2

    0 其它 (2)

    其中,vi為聚類中心,其值為分組i中所有向量的均值。則:

    vi=xk (3)

    其中,|Gi|=∑uij,隸屬矩陣u具有性質(zhì):uij=1,?j=1,…,n,且uij=n,普通C均值算法的性能依賴于聚類中心的初始位置,并且有較快的收斂速度,對于簡單分明的圖像具有較好的分割效果[6]。

    2 模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法

    模糊C-均值聚類算法最先由提出來的,后經(jīng)改進(jìn)。該算法是聚類分析與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物,它是依據(jù)最小二乘法原理,用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類程度的一種聚類算法。FCM把n個(gè)向量xi(i-0,1……n)分成c個(gè)模糊組,使用取值在[0 1]間的隸屬度來確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于各個(gè)組的程度,隸屬矩陣u允許取值在0,1之間的元素,一個(gè)數(shù)據(jù)集的隸屬度的和為1,即:

    模糊聚類的優(yōu)點(diǎn)是不但能明確指出每類的中心,同時(shí)還能指明類之間的銜接和離散情況,是一種非常有效的聚類方法,F(xiàn)CM計(jì)算流程如圖1所示。

    FCM算法利用兩層迭代求價(jià)值函數(shù)J(u, v1……uc)的最小值,內(nèi)層用于計(jì)算聚類中心v及更新模糊隸屬度矩陣μ,外層用于判斷算法是否收斂到預(yù)定的閾值ε。迭代結(jié)束后,從產(chǎn)生的隸屬度矩陣中,得到每個(gè)像素對某一個(gè)聚類中心的隸屬度,根據(jù)其隸屬度的大小決定該像素的歸屬。

    3 結(jié)論與討論

    分別使用普通C均值聚類算法和模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法對草莓果實(shí)圖像(圖2和圖3)進(jìn)行分割,結(jié)果如圖4和圖5所示。由分割的結(jié)果可以看出,模糊C-均值聚類(FCM)圖像分割算法不但能明確指出每類的中心,還指明類之間的銜接和離散情況,分割效果比較滿意。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張鐵中,陳利兵.基于圖像的草莓重心位置和采摘點(diǎn)的確定[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2005,10(1):48-51.

    [2] 張凱良,楊麗. 草莓采摘位置機(jī)器視覺與激光輔助定位方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010,41(4):151-155.

    [3] 謝志勇,張鐵中. 基于RGB彩色模型的草莓圖像色調(diào)分割算法[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,11(1):8486.

    [4] 金立左,夏良正,楊世周.圖象分割的自適應(yīng)模糊閾值法[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2000,5(5):217-220.

    [5] 楊勇,鄭崇勛,林盤.基于改進(jìn)的模糊c均值聚類圖像分割新算法[J].光電子,2005,16(9):111-112.

    [6] 李云松,李明.基于灰度空間特征的模糊C均值聚類圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(6):1 358-1 363.

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