基于ISODATA算法的草莓圖像分割

趙玲++周桂紅

摘要：應(yīng)用ISODATA算法對(duì)成熟草莓圖像進(jìn)行分割，該方法具有迭代自組織性，通過(guò)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(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）18-4812-02

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.18.046

目前，中國(guó)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(shí)地進(jìn)行判斷和收獲，可見(jiàn)，草莓采摘的勞動(dòng)強(qiáng)度和作業(yè)量非常大。近年來(lái)，對(duì)草莓采摘機(jī)器人的研究越來(lái)越多，其可以幫助人們識(shí)別、采摘成熟草莓，大大節(jié)省勞動(dòng)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(lái)，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(duì)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(zhǎng)法需要人為確定種子點(diǎn)，對(duì)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(duì)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(shí)，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(guò)某一閾值時(shí)，將其分為兩類；在某類樣本數(shù)目少于某閾值時(shí)，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(huì)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(duì)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(duì)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(duì)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(guò)最大迭代次數(shù)或者滿足分類參數(shù)，完成分類過(guò)程。

區(qū)域的分裂合并是先確定一個(gè)分裂合并的準(zhǔn)則，即區(qū)域特征一致性的測(cè)度，當(dāng)圖像中某個(gè)區(qū)域的特征不一致時(shí)就將該區(qū)域分裂成4個(gè)相等的子區(qū)域，當(dāng)相鄰的子區(qū)域滿足一致性特征時(shí)則將它們合成一個(gè)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(duì)兩幅草莓圖像樣本分割并與人工分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)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(méi)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(duì)于草莓采摘機(jī)器人具有巨大的實(shí)用價(jià)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(duì)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(wú)法確定其是否成熟，可見(jiàn)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(shí)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)：

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