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    基于形態(tài)學(xué)和貼標(biāo)簽法的蘋果圖像增強(qiáng)①

    2021-11-10 02:56:58歐陽林群阮承治
    關(guān)鍵詞:貼標(biāo)簽形態(tài)學(xué)標(biāo)簽

    歐陽林群, 阮承治

    (1.武夷學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院,福建 武夷山 354300;2.農(nóng)機(jī)智能控制與制造技術(shù)福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 武夷山 354300)

    0 引 言

    中國是世界上最大的蘋果生產(chǎn)和消費(fèi)國,據(jù)國家蘋果產(chǎn)業(yè)體系統(tǒng)計(jì),我國的蘋果種植面積和產(chǎn)量均超過世界的50%,且呈連年增長的趨勢[1]。為減輕農(nóng)業(yè)作業(yè)者勞動(dòng)強(qiáng)度,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,實(shí)現(xiàn)果蔬的適時(shí)采摘,果蔬采摘機(jī)器人的相關(guān)研究逐漸展開[2,3〗,使得蘋果采摘作業(yè)也朝著數(shù)字化、信息化的方向轉(zhuǎn)變。

    在國內(nèi)外諸多學(xué)者的努力下,蘋果采摘機(jī)器人的研究也達(dá)到一個(gè)新高度[4-6]。比利時(shí)學(xué)者開發(fā)的AFPM蘋果采摘機(jī)器人,采摘率在80%左右,采摘周期約為9s,代表了當(dāng)前世界的發(fā)展水平[5]。我國由中國農(nóng)機(jī)院和江蘇大學(xué)共同研制的蘋果采摘機(jī)器人樣機(jī),采摘率約為80%,而采摘周期約為15s,基本反應(yīng)了國內(nèi)的研究現(xiàn)狀[6]。當(dāng)前的研究主要集中在目標(biāo)果實(shí)的識(shí)別與定位[7]、采摘路徑規(guī)劃[8]、機(jī)械手避障[9]等等,分別從蘋果圖像的分割、去噪、識(shí)別等方面對靜態(tài)、動(dòng)態(tài)下的單個(gè)、重疊目標(biāo)果實(shí)[10],以及蘋果夜間圖像[11]展開研究。

    在蘋果采摘機(jī)器人執(zhí)行采摘作業(yè)的過程中,目標(biāo)果實(shí)的識(shí)別與定位很大程度上制約著采摘效率,成為研究的瓶頸所在。以提高蘋果圖像識(shí)別精度為目標(biāo),對蘋果圖像的分割進(jìn)行完善和去噪研究。圖像的分割視為圖像處理過渡到圖像分析的關(guān)鍵一步[12],因此圖像的分割效果以及分割圖像的完善及去噪,將關(guān)系著圖像的識(shí)別效果。蘋果圖像的分割研究相對較多[13],但對于目標(biāo)果實(shí)的分割圖像的完善與去噪研究相對較少。對于分割圖像的處理,通常采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法,然而傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)處理卻有著很大的局限性,如使用不同尺寸或形狀結(jié)構(gòu)元素對結(jié)果有很大的影響,小尺寸去噪能力弱,而大尺寸易丟失邊緣細(xì)節(jié)。為此,在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)上采用貼標(biāo)簽法,對分割后的蘋果圖像進(jìn)行去噪完善。最后將蘋果圖像在HSI、Lab顏色空間下得到的目標(biāo)果實(shí)的分割圖像進(jìn)行去噪完善,結(jié)果表明該方法不僅可以很好地填補(bǔ)分割圖像的細(xì)小孔洞,而且不影響侵害圖像的邊緣信息。

    1 蘋果圖像分割

    圖像分割的好壞對后續(xù)處理效果有很大關(guān)系,并且,得到的分割圖還會(huì)對圖像的識(shí)別、分析等效果等產(chǎn)生決定性的影響。根據(jù)研究需要,現(xiàn)在先采集得到一張?jiān)嫉奶O果圖像,如圖1所示,利用自動(dòng)閾值分割方法(Otsu)進(jìn)行分割(分別在HSI和Lab顏色空間下進(jìn)行)。

    圖1 原始蘋果圖像

    1.1 基于HSI顏色空間分割

    首先將原始蘋果圖像的RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間,得到圖像的H分量圖,接著采用直方圖均衡化進(jìn)行增強(qiáng)處理,再進(jìn)行中值濾波簡單去噪處理。預(yù)處理后還要進(jìn)行自動(dòng)閾值分割,閾值設(shè)為H分量像素最大值的70%。處理效果如圖2所示。

    (a)H分量圖像

    由圖2處理效果看,在H分量下,圖像分割效果并不理想,存在明顯的過分割現(xiàn)象。

    1.2 基于Lab顏色空間分割

    為了避免圖像的過分割現(xiàn)象,再將原始蘋果圖像的RGB圖像轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間,對圖像進(jìn)行自動(dòng)閾值分割,在a分量下其處理效果如圖3所示。

    (a)a分量圖像

    由圖2處理效果看,在a分量下,圖像分割效果較為理想,但仍需要進(jìn)一步完善與去噪處理。

    2 蘋果圖像增強(qiáng)

    由圖2和3得出,在蘋果圖像的分割過程中,得到的分割圖像包含很多的分割噪聲,這些噪聲對后期的識(shí)別造成很大干擾,若要對得到的分割圖像進(jìn)行識(shí)別,還需要做進(jìn)一步的增強(qiáng)處理。嘗試?yán)脭?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對分割圖像進(jìn)行完善,該方法操作方便,計(jì)算簡單;再利用貼標(biāo)簽法對其進(jìn)行去噪處理,以期使得分割圖像得到增強(qiáng)。

    2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

    設(shè)a、b分別是原始圖像和結(jié)構(gòu)元素,且均為Z2中的集合。

    1)膨脹

    如果兩個(gè)物體比較近,通過膨脹運(yùn)算可以將這兩個(gè)物體聯(lián)通到一起。膨脹的作用可以擴(kuò)大目標(biāo)區(qū)域,填充物體中的空洞。膨脹原理如圖4所示。

    (a)原圖像

    膨脹可以用數(shù)學(xué)描述為:記a被b的膨脹為a⊕b,其中⊕表示膨脹算子。膨脹的定義為:

    (1)

    (2)

    2)腐蝕

    腐蝕可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體去除和分開,它的作用就在于消除物體邊界點(diǎn)。假設(shè)有兩個(gè)成分之間存在微小的聯(lián)通,選擇一定大的結(jié)構(gòu)元素那么就可以將兩個(gè)成分分開。腐蝕原理如圖5所示。

    (a)原圖像

    aΘb表示a被b的腐蝕,具體定義如下:

    aΘb={x|(b)x?a}

    (3)

    即aΘb可理解為所有使b被x平移后包含于a的x的集合。

    3)開運(yùn)算

    結(jié)構(gòu)元素b將原圖像a做開運(yùn)算可表示為:

    a°b=(aΘb)⊕b

    (4)

    公式(4)理解為a被b開運(yùn)算就是a被b腐蝕后的結(jié)果再被b膨脹。所以說開運(yùn)算能夠使對象的輪廓變得光滑,由此斷開細(xì)小的間斷和消除細(xì)的突出物,圖像處理中,開運(yùn)算可以理解成去除小的區(qū)域噪音。

    4)閉運(yùn)算

    結(jié)構(gòu)元素b將原圖像a做閉運(yùn)算的數(shù)學(xué)描述為:

    a·b=(a⊕b)Θb

    (5)

    a被b閉運(yùn)算就是a被b先膨脹后腐蝕,算子記為a·b。因此閉運(yùn)算可以平滑和磨光圖像中的較大物體的邊界,是具有延伸性的運(yùn)算,去除小顆粒噪聲的作用。

    2.2 貼標(biāo)簽法去噪

    貼標(biāo)簽去噪處理就是二值圖像中所有連通域設(shè)置不同編號來進(jìn)行區(qū)分,對每一個(gè)對象貼上不同的“標(biāo)簽”,將二值圖中屬于同一個(gè)連通域的像素標(biāo)記起來,用來方便辨識(shí)。通常,通過設(shè)置一個(gè)與輸入圖像空間尺寸相同的標(biāo)簽矩陣來顯示二值圖像中所有不同連通域的區(qū)分結(jié)果。

    采用八連通域進(jìn)行處理,二值圖像與標(biāo)簽矩陣分別假設(shè)為f、g,貼標(biāo)簽法的步驟如下所示:

    Step 1 首先設(shè)標(biāo)簽、已貼標(biāo)簽數(shù)分別為λ、N且取值為0,從上到下從左到右依次掃描,按行遍歷圖像尋找二值圖像中像素值為1的目標(biāo)像素點(diǎn);

    Step 2 沒有貼標(biāo)簽的像素點(diǎn)f(i,j)處理如下,由已經(jīng)掃描過的四個(gè)鄰接像素的標(biāo)簽值,做按圖6做以下判斷(如圖6所示,?表示當(dāng)前點(diǎn)像素,表示已掃描像素,⊕表示未掃描像素):

    圖6 標(biāo)簽示意圖

    1)如果標(biāo)簽值為0,則λ=λ+1,g(i,j)=λ,已貼標(biāo)簽數(shù)N=N+1;

    2)如果其標(biāo)簽值相同,即全部為λ,則g(i,j)=λ;

    3)如果標(biāo)簽值出現(xiàn)沖突,四個(gè)鄰接像素的取值只為兩種情況,取值為λ、λ'(設(shè)0<λ<λ'),稱為標(biāo)簽沖突,處理的做法是令g(i,j)=λ,將所有已貼標(biāo)簽為λ'的像素改貼為λ,同時(shí)修改已貼標(biāo)簽數(shù)N=N-1。

    Step 3 重復(fù)step2,直至所有像素均全部掃描;

    Step 4 算法要判斷λ等于N嗎?如果等于,那么貼標(biāo)簽這個(gè)操作就算完成了,該算法結(jié)束;否則,說明已貼標(biāo)簽編號還不連續(xù),那就還需要對其進(jìn)行一次影射編碼校正,處理方式是將不連續(xù)編號的標(biāo)簽校正為連續(xù)編號來完成貼標(biāo)簽處理。

    對于分割后的二值圖像,往往存在不同的噪聲干擾,如會(huì)有這種情況出現(xiàn),蘋果圖像中一部分背景像素被錯(cuò)誤判斷為蘋果,反之亦然,部分蘋果區(qū)域的像素被誤判為背景圖像。假如要采用常規(guī)的形態(tài)學(xué)去除這一類的噪聲,蘋果的邊界信息會(huì)在一定程度上遭到破壞,還是采用貼標(biāo)簽去噪的方式,具體步驟如下所示:

    Step 1 采用貼標(biāo)簽法對分割圖像中像素為1的連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)。

    Step 2 經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)確定一個(gè)閾值T,判斷step 1中所有已標(biāo)記連通區(qū)域的面積是否小于閾值T,若小于,則將當(dāng)前連通區(qū)域中的所有像素值設(shè)為0,反之,則保留當(dāng)前連通區(qū)域。這樣就把蘋果區(qū)域外的噪聲去除了。

    Step 3 就是將step 2步驟中得到的圖像進(jìn)行去反色操作,就是把蘋果區(qū)域內(nèi)部的噪聲和背景的像素置為1,然后取反色后的圖像用貼標(biāo)簽的方法進(jìn)行標(biāo)記蘋果內(nèi)部的噪聲,保留并且是只保留已標(biāo)記連通區(qū)域的面積最大的一個(gè)(通常對應(yīng)的是背景區(qū)域),其他的連通區(qū)域的所有像素的處理方法是標(biāo)記為0;

    Step 4 對上面步驟step 3中得到的二值圖像再次做反色操作,這樣,分割圖像就最后結(jié)束了。

    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    在HSI、Lab兩種顏色空間下的蘋果圖像的分割圖像,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和貼標(biāo)簽法分別對分割圖像做增強(qiáng)處理,最后對處理后的圖像還要再用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測處理,從而可以驗(yàn)證分割圖像增強(qiáng)處理后效果如何。處理效果如圖7和8所示。

    (a)開運(yùn)算

    由圖7可知,針對分割圖像首先進(jìn)行開運(yùn)算處理,去除部分外邊界,找出其中的較大的連通區(qū)域,由于連通區(qū)域邊界相對模糊,應(yīng)對該區(qū)域進(jìn)行閉運(yùn)算,平滑磨光內(nèi)邊界,最后利用貼標(biāo)簽法對圖像中的小洞進(jìn)行處理,得到最終的增強(qiáng)圖像。

    由圖8可知,分割圖像開運(yùn)算處理后,較大的連通區(qū)域的邊界相對平滑,無需做閉運(yùn)算處理,直接利用貼標(biāo)簽法對圖像進(jìn)行處理,得到最終的增強(qiáng)圖像。結(jié)果相對理想,經(jīng)Sobel算子檢測之后的輪廓較清晰。

    (a)開運(yùn)算

    由兩組實(shí)驗(yàn)效果圖可知,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)組合貼標(biāo)簽算法能夠在不破壞蘋果圖像邊界信息的前提下對孔洞進(jìn)行修復(fù),去除外圍噪聲,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)果實(shí)分割圖像的增強(qiáng)。組合方法對于HSI和Lab兩種顏色空間下的分割圖像均有較好的適用性,尤其是處理HSI顏色空間下分割出的目標(biāo)果實(shí)圖像所產(chǎn)生的孔洞較大,噪聲明顯。

    3 結(jié) 語

    圍繞蘋果圖像的目標(biāo)果實(shí)分割圖展開相關(guān)研究,由于分割圖像的孔洞、噪聲等因素影響著分割圖像的利用效率,制約了下一步識(shí)別分析的效果,因此需要對其進(jìn)行完善和去噪處理,實(shí)現(xiàn)蘋果分割圖像的增強(qiáng)。首先針對目標(biāo)果實(shí)的分割圖像利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行完善,并選取合適的參數(shù),不破壞目標(biāo)果實(shí)的邊界信息的前提下去除部分噪聲;再對最大連通區(qū)域進(jìn)行貼標(biāo)簽處理,對分割圖像的像素進(jìn)行標(biāo)記,設(shè)定閾值,若標(biāo)記區(qū)域面積小于閾值認(rèn)為是噪聲,對該區(qū)域進(jìn)行反色處理,反之則被認(rèn)為是果實(shí),保留該區(qū)域,實(shí)現(xiàn)分割圖像區(qū)域外部的進(jìn)一步去噪;最后再對圖像進(jìn)行反色處理,重復(fù)貼標(biāo)簽處理,對目標(biāo)果實(shí)區(qū)域內(nèi)部的噪聲進(jìn)行處理。

    分別對在HSI顏色空間下H分量圖像和Lab顏色空間下的a分量圖像的分割圖像進(jìn)行完善和去噪處理,從而驗(yàn)證了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和貼標(biāo)簽組合方法對分割圖像的增強(qiáng)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,分割圖像的噪聲組合方法能夠更加有效地去除掉,并且很好地保留目標(biāo)果實(shí)的邊緣信息。相比較而言,Lab顏色空間下分割效果更為理想。

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