不同光照強(qiáng)度對點(diǎn)帶石斑魚圖像分割結(jié)果影響的研究

徐愫，邢克智，通信作者，田云臣，馬國強(qiáng)，路寧，包蕊

（1.天津農(nóng)學(xué)院 a.水產(chǎn)學(xué)院 天津市水產(chǎn)生態(tài)與養(yǎng)殖重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，b.計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津300384；2.天津市農(nóng)村工作委員會(huì) 信息中心，天津 300061）

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不同光照強(qiáng)度對點(diǎn)帶石斑魚圖像分割結(jié)果影響的研究

徐愫1a，邢克智1a，通信作者，田云臣1b，通信作者，馬國強(qiáng)1b，路寧2，包蕊2

（1.天津農(nóng)學(xué)院 a.水產(chǎn)學(xué)院 天津市水產(chǎn)生態(tài)與養(yǎng)殖重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，b.計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津300384；2.天津市農(nóng)村工作委員會(huì) 信息中心，天津 300061）

摘 要：簡要介紹了點(diǎn)帶石斑魚圖像采集的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，3種不同光照強(qiáng)度的設(shè)置以及利用Matlab采集圖像的步驟。詳細(xì)闡述了采用灰度直方圖凹度分析法、最大類間方差閾值選擇法、迭代式閾值選擇法、最大熵法對不同光照強(qiáng)度下采集的圖像進(jìn)行分割的步驟。最后，對分割結(jié)果進(jìn)行了分析和討論。結(jié)果表明，光照強(qiáng)度對圖像分割結(jié)果有不同程度的影響，相較其他分割方法而言，迭代式閾值選擇法能更好地將魚體同背景分離并最大限度地保留魚體特征。

關(guān)鍵詞：光照強(qiáng)度；點(diǎn)帶石斑魚；圖像分割

圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，圖像處理結(jié)果直接影響著人們對圖像的理解[1]。點(diǎn)帶石斑魚(Epinephelus malabaricus）對環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，肉質(zhì)鮮美，是中國東南沿海重要的海水養(yǎng)殖對象[2]，對其行為進(jìn)行監(jiān)測能夠有效提高魚類成活率，促進(jìn)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展。圖像采集、處理是分析點(diǎn)帶石斑魚行為的重要環(huán)節(jié)，而圖像分割是圖像識別和圖像理解的前提。影響點(diǎn)帶石斑魚圖像分割結(jié)果的主要因素有：圖像采集設(shè)備、圖像采集時(shí)的光照及角度和圖像處理方法等。本文主要討論光照強(qiáng)度對點(diǎn)帶石斑魚圖像分割結(jié)果的影響。

1 試驗(yàn)環(huán)境與圖像采集

1.1 試驗(yàn)環(huán)境

試驗(yàn)環(huán)境包括：（1）循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)。如圖1（A）所示。系統(tǒng)分為3層，第1層為清潔層，第2層為養(yǎng)殖層，第3層為過濾層，背面及左右兩側(cè)均附有藍(lán)色底膜；（2）高清廣角USB攝像頭。如圖1（B）所示；（3）照明設(shè)備。如圖1（C）所示，照明采用電壓頻率為50 Hz的水族燈，包括兩根燈管，每根燈管功率為30 W。水族燈分為兩檔，一檔開一盞燈，二檔兩盞燈全開。

圖1 圖像采集環(huán)境和設(shè)備

1.2 圖像采集

試驗(yàn)設(shè)置了自然光、一檔水族燈、二檔水族燈3種圖像采集光照環(huán)境，對應(yīng)光照強(qiáng)度分別為16、38、68 mol/(m2·s)。在Matlab環(huán)境下編寫了照片連拍程序，觸發(fā)程序的拍照按鈕后每秒自動(dòng)拍攝1張照片，連續(xù)拍照30張后停止，拍照界面如圖2所示。依次選擇自然光、一檔水族燈和二檔水族燈，啟動(dòng)連拍采集圖像，選取其中3張作為原始圖像，分別命名為圖像1、圖像2、圖像3，如圖3所示。

圖2 圖像采集界面

圖3 原始圖像

2 圖像分割

圖像分割可以幫助人們更直觀地理解圖像。圖像分割方法主要包括：基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。以下主要討論基于閾值的分割方法。

2.1 灰度直方圖凹度分析法

對一幅圖像而言，如果圖像主體與背景有明顯對比，則它的直方圖應(yīng)該有兩個(gè)波峰。這時(shí)可以選取兩波峰中間的波谷作為閾值。大于該閾值的點(diǎn)都設(shè)置為白色，小于該閾值的點(diǎn)都設(shè)置為黑色。這樣就可以將圖像主體與背景分割開來[3-5]。如圖4所示，分別獲取了圖像1、圖像2、圖像3三個(gè)色彩通道的直方圖。

圖4 原始圖像RGB三通道對應(yīng)直方圖

結(jié)合圖4，分別對圖像1、圖像2和圖像3進(jìn)行直方圖凹度分析法分割，結(jié)果如圖5。

圖5 直方圖凹度分析法分割結(jié)果

2.2 最大類間方差閾值選擇法（OSTU）

最大類間方差閾值選擇法又稱為OSTU算法，其基本原理是將圖像灰度級分為兩類，依次計(jì)算每一次分類結(jié)果的類間方差，選取使類間方差最大的灰度級作為最佳閾值[6-7]。采用OSTU算法分別對圖像1、圖像2和圖像3進(jìn)行分割，結(jié)果如圖6。

圖6 OSTU算法分割結(jié)果

2.3 迭代式閾值選擇法

迭代式閾值選擇法的基本思想是：設(shè)置一個(gè)值作為初始閾值，從初始值出發(fā)，根據(jù)設(shè)計(jì)好的步驟用逐次求出的近似閾值逼近精確閾值[8]。采用迭代法分別對圖像1、圖像2和圖像3進(jìn)行分割，結(jié)果如圖7。

圖7 迭代式閾值選擇法分割結(jié)果

2.4 最大熵法

熵是對數(shù)據(jù)中包含信息的度量。熵取最大值時(shí)，表示獲取到的信息量越大。最大熵法利用熵對原圖像進(jìn)行信息量的量化衡量，使分割后的圖像中目標(biāo)熵和背景熵的和盡可能的大，以此確定閾值[9-10]。采用最大熵法分別對圖像1、圖像2和圖像3進(jìn)行分割，結(jié)果如圖8。

圖8 最大熵法分割結(jié)果

對上述4種方法得到的閾值和程序運(yùn)行時(shí)長進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 不同分割方法閾值與程序運(yùn)行時(shí)長統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)論

通過圖4、5、6、7可以看出，采用灰度直方圖凹度分析法對圖像進(jìn)行分割，隨著光照強(qiáng)度的增加，圖像細(xì)節(jié)不斷丟失，即在采用直方圖凹度分析法中，自然光是最適光照；使用OSTU閾值分割法、迭代法分析時(shí)，稍強(qiáng)光照能較好地保留圖像主體特征；而使用最大熵法處理圖像時(shí)，適中光照處理效果明顯優(yōu)于其他兩種光照。

通過表1可以看出，光照越強(qiáng)，圖像處理時(shí)間越短。在自然光與水族燈二檔光照下，4種方法得到的最佳閾值近似。在水族燈一檔光照條件下，最大類間方差閾值明顯高于其他3種方法。整體來看，最大類間方差法獲取的閾值均高于其他3種方法。而從處理結(jié)果來看，迭代法處理結(jié)果最為理想。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊杰，黃朝兵.數(shù)字圖像處理及matlab實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014.

[2]逯尚尉，劉兆普，余燕.密度脅迫對點(diǎn)帶石斑魚幼魚生長、代謝的影響[J].中國水產(chǎn)科學(xué)，2011，18（2）：322-328.

[3]汪啟偉.圖像直方圖特征及其應(yīng)用研究[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2014.

[4]張新明，孫印杰，鄭延斌.二維直方圖準(zhǔn)分的Otsu圖像分割及其快速實(shí)現(xiàn)[J].電子學(xué)報(bào)，2011，39（8）：1778-1784.

[5]鄭遂，瑚琦，高鵬飛，等.基于直方圖凹度分析的印刷網(wǎng)點(diǎn)圖二值化算法研究[J].光學(xué)儀器，2013，35（2）：32-36.

[6]覃曉，元昌安，鄧育林，等.一種改進(jìn)的Ostu圖像分割法[J].山西大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，36（4）：530-534.

[7]藍(lán)國賑.基于MATLAB的兩種迭代法比較[J].科技資訊，2007（36）：105.

[8]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（6）：76-79，83.

[9]Liu S T，Gao D H，Yin F L.Infrared image segmentation method based on 2D histogram shape modification and optimal objective function[J].Journal of Systems Engineering and Electronics，2013，24（3）：528-536.

[10]唐新亭，張小峰，鄒海林.圖像分割的最大熵方法的改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012，48（1）：212-215.

Effect of Light Intensity on Epinephelus malabaricus’s Image Segmentation Processing

XU Su1a,XING Ke-zhi1a,Corresponding Author, TIAN Yun-chen1b,Corresponding Author,MA Guo-qiang1b,LU Ning2,BAO Rui2
（1.Tianjin Agricultural University,a.Key Laboratory of Aquatic Ecology and Aquaculture in Tianjin,College of Fisheries,b.College of Computer and Information Engineering,Tianjin 300384,China; 2.Information Center of Rural Work Committee,Tianjin 300061,China）

Abstract：This paper briefly introduced the experimental environment of Epinephelus malabaricus’s image acquisition,brief description of the setting of three kinds of light intensities,also introduced the steps to acquisition images by Matlab.Described the steps that how to use the gray histogram concavity analysis,OTSU threshold selection method,iterative threshold selection method,maximum entropy selection method to segment images which obtained under different light intensities.Finally,the results were analyzed and discussed.The results shown as follows: light intensity had different influence on the results of the image segmentation,iterative threshold selection method could separate the fish body from the background better and kept the fish body characteristics with the maximum retention.

Key words:light intensity; Epinephelus malabaricus; image segmentation

通信作者：邢克智（1956-），男，天津市人，教授，學(xué)士，主要從事水產(chǎn)生態(tài)與養(yǎng)殖方面的研究。E-mail：kzxing6668@126.com。田云臣（1967-），男，山西孝義人，教授，碩士，主要從事水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)信息技術(shù)研究工作。E-mail：tianyunchen@tjau.edu.cn。

作者簡介：徐愫（1990-），女，貴州畢節(jié)人，碩士在讀，主要從事計(jì)算機(jī)視覺在水產(chǎn)養(yǎng)殖方面的應(yīng)用研究工作。E-mail：1184507518@qq.com。

基金項(xiàng)目：公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)“現(xiàn)代漁業(yè)數(shù)字化及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成與示范”（201203017）；天津市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成研究與應(yīng)用示范”（14ZCZDNC00009）

收稿日期：2015-09-25

文章編號：1008-5394（2016）01-0034-04

中圖分類號：S966

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A