基于邊緣重心模板的水中機器魚閾值分割算法研究

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(1.江蘇科技大學張家港校區(qū)機電與動力工程學院，江蘇 張家港 215600；2.中科探海(蘇州)海洋科技有限責任公司，江蘇 張家港 215600)

0 引言

機器魚作為仿生機器人的研究熱點，在污染物監(jiān)測、水下資源勘探等方面扮演著關鍵性角色[1-2]。

2004年8月，北航機器人研究所利用自研制的SPC II機器魚，通過對攝像頭獲得的圖像進行目標提取，進而實現(xiàn)機器魚控制來協(xié)助考古學家完成了冬古灣古沉船的考古發(fā)掘。其中視覺目標檢測是重點，為此，國內(nèi)外很多學者進行了相關研究[3-5]。巨志勇等[6]基于灰度化圖像，利用插值法和Otsu算法實現(xiàn)對目標的分割。此方法能有效抑制光照強度分配不均的問題，但無法處理圖像光照條件發(fā)生變化的情況。楊康葉等[7]綜合分析圖像各像素RGB分量，通過對像素的聚類實現(xiàn)目標提取，該方法直觀便捷，但在適應光照條件變化的方面還是差強人意。沈志忠等[8]基于YCrCb顏色空間，利用邊緣提取實現(xiàn)了適應光照條件變化的機器魚視覺分割。但由于YCrCb顏色空間的限制，執(zhí)行算法所需參數(shù)較多，不利于實時檢測。鑒于此，提出了一種新的基于邊緣重心模板閾值分割算法。

1 機器魚像素H分量值的極差確定

1.1 顏色空間的選擇

攝像頭默認使用RGB顏色空間來表述圖像顏色，但RGB顏色空間存在受光照條件影響較大的不足，而HSV顏色空間具有獨立顏色亮度、提高顏色聚類效果的優(yōu)點[9]，為此以HSV顏色空間作為進行機器魚視覺分割的顏色空間。令k，m分別為RGB分量的最大和最小值，即k=max(R,G,B)，m=min(R,G,B)，則從RGB顏色空間到HSV顏色空間的映射過程如式(1)～式(3)所示：

V=k/255

(1)

(2)

H=

(3)

H，S，V為HSV顏色空間的分量，分別對應顏色的色調(diào)信息、飽和度信息和亮度信息。圖1a為機器魚的原始RGB圖像，利用式(1)～式(3)轉(zhuǎn)換后，可得如圖1b所示的HSV顏色空間圖像和如圖1c所示的僅H分量圖像。由圖1可知，盡管魚頭部、身部、尾部的RGB值分布離散，但整條魚的H分量值卻是連續(xù)相近的，這為利用H分量進行機器魚的視覺分割提供了保障。

圖1 機器魚的顏色空間轉(zhuǎn)換

1.2 機器魚像素H分量的極差求取方法

機器魚像素H分量值的極差(以下簡稱為極差，用L表示)是H分量值的上極限與下極限之差。設機器魚像素H分量的上極限值和下極限值分別用Hstm和Hstn表示，則極差L為：

L=Hstm-Hstn

(4)

以圖1a的機器人原始RGB圖像為例，在進行平滑去噪等圖像預處理后，遍歷圖像像素得到H分量直方圖，如圖2所示。在H分量直方圖中，一般至少存在兩個波峰，一個是反映機器魚H分量值的波峰，稱為數(shù)據(jù)峰，另一個則是反映背景色H分量值的波峰，稱為背景峰。兩個峰一般有明顯的分界，如果分界不明顯，可以重復遍歷各個像素的H分量，將對應像素的H分量值進行疊加從而獲得多次遍歷后的H分量直方圖，得到理想的兩峰分界效果。

圖2 H分量直方圖

2 基于邊緣重心模板的閾值分割算法

在RGB顏色空間下，當光照條件發(fā)生變化時，各像素的RGB值會發(fā)生變化，通過式(3)轉(zhuǎn)化的機器魚像素的H分量也隨之變化，影響機器魚的視覺分割。由HSV顏色空間的定義可判斷，機器魚像素H分量值的極差是由機器魚本身的物理性質(zhì)決定的，不會因為光照條件的變化而產(chǎn)生較大的改變。故可以尋求一個以H分量為變量的動態(tài)閾值來適應光照條件的變化。文中將機器魚H分量的極差L定義為閾值長度?；赟obel算子進行邊緣提取獲得邊緣重心坐標，將以邊緣重心為中心的n×n模板稱為邊緣重心模板，計算邊緣重心模板囊括的n2個像素的H分量平均值，這個值是在實時光照條件下獲得的，故它是一個隨光照條件變化的變量。利用這個H分量平均值作為閾值中值，極差L作為閾值長度，進而可以確定邊緣重心模板的動態(tài)閾值，并實現(xiàn)機器魚的閾值分割?；谶吘壷匦哪０宓臋C器魚閾值分割步驟如下所述。

a.步驟一，對待處理的機器魚RGB圖像進行灰度化、Sobel算子邊緣提取。

圖1a為試樣圖像，對其進行灰度化，效果如圖3a所示?；赟obel算子[10]進行邊緣提取,獲得如圖3b所示的二值化邊緣圖像。利用邊緣二值化圖像，可以進一步求取邊緣重心坐標。

圖3 Sobel算子邊緣提取

b.步驟二，計算邊緣重心坐標。

設提取的機器魚邊緣的像素集合為O，集合O的元素數(shù)為N(O)，采用式(5)即可獲得機器魚邊緣重心坐標(XCO,YCO)。

(5)

對(XCO,YCO)進行如式(6)的修正處理：

(6)

修正系數(shù)α1，α2，β1，β2的值視邊緣提取的效果而定，當提取邊緣集合的橫縱坐標值之和過大時，以調(diào)整α1，α2為主，不太大時，以調(diào)整β1，β2為主。

由于圖像存在噪聲干擾，Sobel算子會造成邊緣誤分割，由式(5)獲得的邊緣重心坐標(XCO,YCO)往往存在誤差。通過修正系數(shù)α1，α2，β1，β2的調(diào)節(jié)可以修正邊緣重心坐標，保證計算的準確性。

c.步驟三，計算邊緣重心模板閾值。

定義以邊緣重心為中心的n×n模板為邊緣重心模板。n根據(jù)實際所需的分割效果而定，可以選擇3,5,7,9等奇數(shù)。n取值越大，機器魚的分割效果越理想。設邊緣重心模板囊括的像素集合為M，邊緣重心模板閾值的長度為極差L。通過式(7)求得邊緣重心模板閾值Hcm和Hcn。

Δ為極差修正系數(shù)，一般可取L的1%～2%。Δ用以提高極差的準確度，避免噪聲等因素干擾，提高分割精度。并且由于∑(x,y)∈MH(x,y)/n2的調(diào)節(jié)，使閾值具有自適應性，故能適應光照條件變化。

d.步驟四，二值化處理。

利用邊緣重心模板閾值將機器魚圖像進行二值化處理，獲得的二值化機器魚圖像如圖4所示。

圖4 二值化圖像

e.步驟五，閉合二值化圖像。

對獲得的二值化機器魚圖像進行邊緣平滑、形態(tài)學閉合操作，結果如圖5所示。

圖5 閉合后的二值化圖像

3 實驗測試與分析

為了驗證邊緣重心模板閾值分割法(EGTTSA)的有效性，在酷睿i5 2.6 GHz計算機上，基于MATLAB2016a進行試驗測試。場地如圖6所示，機器魚置于水池中，水池正上方裝有獲取機器魚圖像的全局攝像頭，并將圖像傳輸至主機，主機再通過無線收發(fā)模塊控制機器魚的運動。

圖6 試驗場地

為了驗證文中算法抑制光照條件變化的效果，針對人造光照、強光照和弱光照3種環(huán)境下，對超過50個機器魚目標進行了性能測試，并將測試結果與基于RGB模型顏色相似性分割算法[7](CSSABR)和基于YCrCb顏色空間的自適應閾值分割算法[8](ATSABY)進行了比較。比較性能指標為檢出率和誤檢率，且定義如下：

檢出率=Nums/Numo×100%

(8)

誤檢率=Nume/Numo×100%

(9)

Nums表示分割出且屬于原圖像機器魚的像素數(shù)；Nume表示分割出但不屬于原圖像機器魚的像素數(shù)；Numo表示原圖像機器魚的像素數(shù)。

3種算法的性能對比如表1所示。由表1可知，CSSABR算法雖然平均誤檢率最低，但其平均檢出率分別低于ATSABY算法12%和EGTTSA算法16%。ATSABY算法由于主要依靠YCrCb顏色空間的Cr，Cb顏色分量實現(xiàn)機器魚的視覺分割，故其響應時間高出EGTTSA算法50%，并且平均檢出率低于EGTTSA算法4%，平均誤檢率也高于CSSABR算法大約1%和EGTTSA算法0.6%。相比于這2種算法，EGTTSA算法由于進行了邊緣重心模板的H分量均值求取，使閾值具有自調(diào)節(jié)性，有效降低了光照條件的影響，從而保證了高檢出率，而且極差不隨光照條件的變化而變化，故具有較低的誤檢率，響應時間也只比CSSABR算法慢大約29%。上述試驗結果表明，EGTTSA算法具有較高的機器魚分割精度，對不同光照條件下的圖像實現(xiàn)了高檢測、低誤檢的良好效果。

表1 3種算法的識別性能對比

圖7a ～圖7e給出了3種不同環(huán)境下的機器魚原圖像和3種算法的執(zhí)行結果。由圖7可知，CSSABR算法遺漏的機器魚像素數(shù)較多，無法有效適應光照條件變化。ATSABY算法在弱光照的條件下分割精度較低，性能不如EGTTSA算法。文中給出的EGTTSA算法所分割圖像具有最完整的檢測區(qū)域和較少的誤檢區(qū)域，而且圖像閉合完整，邊緣光滑，進一步證明了算法的有效性。

圖7 3種算法處理效果

4 結束語

為了解決不同光照條件對機器魚視覺分割帶來的影響，提出了一種邊緣重心模板的閾值分割算法，通過理論分析和試驗可以得到以下結論：

a.利用機器魚HSV顏色空間像素的H分量作為分割依據(jù)，避免了因計算參量過多導致計算量過大的問題，具有實時檢測特性。

b.利用H分量的極差作為分割閾值長度。極差是根據(jù)機器魚本身的物理特性決定的，不受光照條件的影響，故多次使用同一條機器魚只需確定1次極差即可，減少了執(zhí)行算法的準備步驟，增強了算法的可操作性。

c.利用邊緣重心模板閾值對機器魚進行分割，有效降低了光照條件對機器魚視覺分割的影響，提高了不同光照條件下機器魚的分割效果。

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