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    綠色柑橘圖像采集條件的研究

    2016-12-15 11:06:36曹乃文
    大陸橋視野·下 2016年7期
    關(guān)鍵詞:柑橘圖像

    曹乃文

    【摘 要】不同的圖像采集條件將影響綠色柑橘圖像的質(zhì)量,為提高應(yīng)用機器視覺進行柑橘自動分級的效果,分析了綠色柑橘的圖像采集條件。對比了4種顏色背景下4種光照環(huán)境的綠色柑橘圖像,最后得出紅色背景無輔助光條件下綠色柑橘圖像的采集效果最好,這將為綠色柑橘的自動分級提供理論基礎(chǔ)。

    【關(guān)鍵詞】柑橘;圖像;采集條件

    隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,特別是近年來機器視覺設(shè)備的不斷完善,應(yīng)用機器視覺技術(shù)進行柑橘質(zhì)量的檢測逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一個熱點問題[1][2][3]。特別是在柑橘自動分級中,隨著蘋果自動分級技術(shù)的不斷成熟,相應(yīng)的算法和設(shè)備如何應(yīng)用到柑橘上逐漸成為相關(guān)行業(yè)關(guān)心的問題。但是,與蘋果表面不同,柑橘果實表面存在較明顯的顏色變化,特別是綠色柑橘的圖像采集經(jīng)常受環(huán)境因素的影響。因此,對綠色柑橘圖像采集條件的分析將是提高綠色柑橘圖像質(zhì)量的基礎(chǔ),也是進行相關(guān)自動檢測實驗的前提。

    1.圖像采集條件差異對綠色柑橘圖像的影響

    在現(xiàn)有技術(shù)條件下采集到的電子圖像一般是以RGB的格式存在,根據(jù)采集設(shè)備的設(shè)置和設(shè)備指標(biāo)由像素陣列構(gòu)成圖像。每個像素由24位的數(shù)值表示,三個8位二進制數(shù)值分別表示對應(yīng)像素點的紅、綠、藍三種顏色。顯然采用不同的背景顏色和不同的光照條件,所獲取的圖像也存在一定的差異。

    如圖1所示,分別在不同顏色背景和輔助光條件下獲取綠色柑橘圖像。圖1(a)是在黃色背景白色輔助光條件下,圖1(b)是在黃色背景黃色輔助光條件下,圖1(c)是在紅色背景黃色輔助光條件下。對比圖1(a) 和圖1(b),背景顏色雖然同為黃色,由于輔助光顏色不一樣,所得的圖像中不僅柑橘顏色存在差異,背景顏色也存在差異。對比圖1(b) 和圖1(c),輔助光顏色雖然同為黃色,由于背景顏色不一樣,所得的圖像中不僅柑橘顏色存在差異,背景顏色也存在差異。由此,可以看出,不同的背景顏色,不同的輔助光顏色都是影響綠色柑橘圖像質(zhì)量的重要因素。

    2.綠色柑橘圖像的處理

    為了評價綠色柑橘圖像的質(zhì)量,一般都是以圖像處理的結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)。對于綠色柑橘圖像,在圖像處理中,一般首先需要進行分割操作。所謂分割,就是將圖像中綠色柑橘對應(yīng)的像素點區(qū)域與背景對應(yīng)的像素點區(qū)域分開。一般以白色表示柑橘對應(yīng)的區(qū)域,黑色表示背景區(qū)域,所得的圖像只有黑白兩種顏色稱為二值圖。

    在圖像分割中常用的分割方法是閾值分割的方法,閾值分割需要首先通過特征值將每個像素點由彩色的三色像素點變?yōu)閱紊南袼攸c。由于綠色柑橘的顏色是綠色,實驗中采用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中最為常用的超綠特征,即2G-R-B進行相關(guān)像素點顏色的轉(zhuǎn)換。按閾值分割算法,當(dāng)一個像素點的2G-R-B小于某個閾值的時候則為背景,反之則為柑橘對應(yīng)的像素點。閾值的選取采用最常用的Ostu法自動計算,圖1三幅原圖處理后的二值圖如圖2所示。顯然,不同的圖像采集條件下所得的二值圖像質(zhì)量也不一樣。

    3.實驗結(jié)果與分析

    為分析綠色柑橘的圖像采集條件,采用同樣的綠色柑橘,分別在黃色、白色、紅色、藍色4種顏色背景下,白光、黃光、白光+黃光、無光4種輔助光條件下采集16種條件的柑橘圖像。然后對采集到的柑橘圖像按2G-R-B進行灰度化處理,并采用Ostu法提取閾值進行閾值分割。

    對比16種采集環(huán)境下綠色柑橘圖像的分割效果,得出紅色背景無光條件下的綠色柑橘圖像質(zhì)量最好,相應(yīng)的原圖、灰度圖、二值圖如圖3所示。圖中柑橘對應(yīng)區(qū)域與背景區(qū)域形成了較明顯的顏色差異。

    4.小結(jié)

    針對背景顏色和輔助光的差異對綠色柑橘圖像的影響,對比了4種顏色背景下4種光照環(huán)境共16中圖像采集條件下的綠色柑橘圖像的分割結(jié)果,最后得出紅色背景無輔助光條件下綠色柑橘圖像的采集效果最好,這將為綠色柑橘的自動分級提供理論基礎(chǔ)。

    參考文獻:

    [1]敖勤,徐桂珍. 一種基于機器視覺的柑橘表面質(zhì)量檢測方法. 科技傳播. 2014(7).

    [2]李源,陳江文,黃玉珠,溫芝元. 基于RGB線性組合模型的柑橘果實為害狀識別. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2016(7).

    [3]王旭,趙志衡. 基于機器視覺的柑橘分級技術(shù)研究. 懷化學(xué)院學(xué)報. 2016(5).

    基金項目:

    2012年廣西高等學(xué)??蒲许椖浚?01204LX663)

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