水下海參圖像自動(dòng)分割方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種水下海參圖像自動(dòng)分割方法及裝置，涉及數(shù)字圖像分析和處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明中通過對(duì)圖像顏色空間的分解和再融合使得海參邊緣更清晰，通過邊緣檢測(cè)得到海參邊緣，自動(dòng)定位海參目標(biāo)的大概中心位置，以此中心位置構(gòu)建的初始輪廓區(qū)域與海參目標(biāo)所在區(qū)域的大部分重合，可減少計(jì)算量和提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且分割過程不需要任何人工參與，智能化程度高。
【專利說明】
水下海參圖像自動(dòng)分割方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像分析和處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種水下海參圖像自動(dòng)分割 方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 海參具有很高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，是理想的滋補(bǔ)保健品。目前常用的海參捕撈方法有拖 網(wǎng)捕撈和人工潛水捕撈，拖網(wǎng)捕撈不僅造成海參的過多捕撈還破壞了海洋的生態(tài)環(huán)境，造 成了海參資源銳減;人工捕撈則對(duì)潛水員的生命有著嚴(yán)重的威脅。因此隨著人類對(duì)海洋的 研究，越來越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者把精力投入到了水下機(jī)器人的研究，利用機(jī)器視覺技術(shù)識(shí)別 定位水下海參目標(biāo)引導(dǎo)水下機(jī)器人實(shí)現(xiàn)海參的自動(dòng)捕撈有著很廣闊的前景，而數(shù)字圖像的 目標(biāo)精準(zhǔn)分割是實(shí)現(xiàn)海參自動(dòng)捕撈的前提之一。
[0003] 數(shù)字圖像，尤其是水下數(shù)字圖像，由于水下復(fù)雜的成像環(huán)境使水下海參圖像對(duì)各 種噪聲和干擾比較敏感，造成獲取水下海參圖像成像質(zhì)量不高而且信息冗余;另水下海參 圖像背景復(fù)雜、目標(biāo)位置不確定、目標(biāo)邊緣模糊等特點(diǎn)，使得水下海參圖像的快速自動(dòng)分割 變得十分困難。眾多圖像分割方法中，比較有代表性的是主動(dòng)輪廓模型，最早由Kass等人于 1988 年提出，（Kass M ,ff itkin A，Terzopoulos D . Snakes ： Active contour models， Int · J· Comput · Vision · 321-331，（1988))。它建立一個(gè)包含基于圖像灰度外能與輪廓內(nèi)能 的函數(shù)，通過輪廓曲線內(nèi)力與灰度梯度外力的驅(qū)動(dòng)，使初始輪廓產(chǎn)生形變，最終收斂到真實(shí) 的目標(biāo)邊界，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分割。近年來，主動(dòng)輪廓模型有了很多改進(jìn)，并且應(yīng)用到了水 下目標(biāo)的分割，但這些主動(dòng)輪廓模型往往需要人工指定初始輪廓，當(dāng)初始輪廓遠(yuǎn)離目標(biāo)區(qū) 域或者和目標(biāo)區(qū)域重合較少時(shí)，主動(dòng)輪廓模型往往無法完全分割出海參目標(biāo)，甚至誤分割。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上 述問題的一種水下海參圖像自動(dòng)分割方法及裝置。
[0005] 依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種水下海參圖像自動(dòng)分割方法，所述方法包括：
[0006] 獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換及顏色空間 分解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像；
[0007] 對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，以獲得融合圖像；
[0008] 對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣；
[0009] 根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)，以所述海參目標(biāo)的中心 坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓；
[0010] 根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行海參目標(biāo)分割。
[0011] 可選地，所述根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)，具體包括： [0012 ] 根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣Bn (rn，wn)通過下式獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P (rc， wc)，
[0014] 其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐標(biāo)值，wn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，N為邊 緣點(diǎn)像素?cái)?shù)量。
[0015] 可選地，所述以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓，具體包括：
[0016] 以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P(r。，w。)通過下式構(gòu)建初始矩形輪廓CQ(r，w)，
[0018] 式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。
[0019] 可選地，所述根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行海 參目標(biāo)分割之前，所述方法還包括：
[0020] 采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)。
[0021 ] 可選地，所述對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣，具體包括：
[0022] 采用邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣。
[0023] 依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種水下海參圖像自動(dòng)分割裝置，所述裝置包 括：
[0024]圖像獲取單元，用于獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn)行 灰度轉(zhuǎn)換及顏色空間分解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像；
[0025] 圖像融合單元，用于對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，以獲得融合圖像；
[0026] 邊緣檢測(cè)單元，用于對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣；
[0027] 輪廓構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)，以 所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓；
[0028] 目標(biāo)分割單元，用于根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像 進(jìn)行海參目標(biāo)分割。
[0029] 可選地，所述輪廓構(gòu)建單元根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣Bn(rn，wn)通過下式獲取所述 海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)Ρ(γ。，·^)，
[0031]其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐標(biāo)值，wn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，Ν為邊 緣點(diǎn)像素?cái)?shù)量。
[0032]可選地，所述輪廓構(gòu)建單元以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P (r。，w。)通過下式構(gòu)建初 始矩形輪廓Co(r，w)，
[0034]式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。 [0035] 可選地，所述裝置還包括：
[0036] 對(duì)比增強(qiáng)單元，用于采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行對(duì) 比度增強(qiáng)。
[0037] 可選地，所述邊緣檢測(cè)單元采用邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以 獲得海參目標(biāo)的邊緣。
[0038] 本發(fā)明中通過對(duì)圖像顏色空間的分解和再融合使得海參邊緣更清晰，通過邊緣檢 測(cè)得到海參邊緣，自動(dòng)定位海參目標(biāo)的大概中心位置，以此中心位置構(gòu)建的初始輪廓區(qū)域 與海參目標(biāo)所在區(qū)域的大部分重合，可減少計(jì)算量和提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且分割過 程不需要任何人工參與，智能化程度高。
【附圖說明】
[0039] 通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通 技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明 的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中：
[0040] 圖1是本發(fā)明一種實(shí)施方式的水下海參圖像自動(dòng)分割方法的流程圖；
[0041] 圖2是待分割水下海參圖像的不意圖；
[0042] 圖3是對(duì)灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡后的示意圖；
[0043]圖4是R+G-B融合的融合圖像的示意圖；
[0044] 圖5是融合圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果示意圖；
[0045] 圖6是初始矩形輪廓的示意圖；
[0046] 圖7是水下海參的分割結(jié)果示意圖；
[0047] 圖8是本發(fā)明一種實(shí)施方式的水下海參圖像自動(dòng)分割裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施 例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0049] 圖1是本發(fā)明一種實(shí)施方式的水下海參圖像自動(dòng)分割方法的流程圖；參照?qǐng)D1，所 述方法包括：
[0050] S101:獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換及顏 色空間分解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像；
[0051] 需要說明的是，可通過圖像采集設(shè)備（例如:Canon PowerShot G12防水相機(jī))獲取 待分割水下海參圖像，獲取的待分割水下海參圖像可參照?qǐng)D2。
[0052]應(yīng)說明的是，所述R、G、B圖像即為所述待分割水下海參圖像R、G、B三分量分別對(duì)應(yīng) 的圖像。
[0053] S102:采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)；
[0054]本步驟中采用以Rayleigh分布為基礎(chǔ)的對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述 灰度圖像進(jìn)行灰度直方圖擴(kuò)展，使所述圖像的灰度分布更均勻，增強(qiáng)對(duì)比度，提高所述圖像 質(zhì)量。圖3為經(jīng)過對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化后，圖像對(duì)比度增強(qiáng)的結(jié)果。
[0055] S10 3:對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，以獲得融合圖像；
[0056]可理解的是，本實(shí)施方式中通過R+G-B融合，參照?qǐng)D4,融合圖像中綠色水草區(qū)域被 消除，從而使得海參的邊緣細(xì)節(jié)變得清晰。
[0057] S104:對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣；
[0058] 在具體實(shí)現(xiàn)中，可采用邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參 目標(biāo)的邊緣，參照?qǐng)D5，大部分海參目標(biāo)的邊緣和少量背景物的邊緣被檢測(cè)出來。
[0059] S105:根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)，以所述海參目標(biāo) 的中心坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓；
[0060] 所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)可參照?qǐng)D5中的標(biāo)記點(diǎn)，本步驟中，根據(jù)所述海參目標(biāo)的 邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)，可具體包括：
[0061 ] 根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣Bn(rn，wn)通過下式獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P(r。， wc)，
[0063] 其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐標(biāo)值，wn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，N為邊 緣點(diǎn)像素?cái)?shù)量。
[0064] 由于海參目標(biāo)在圖像中的位置隨機(jī)，且主動(dòng)輪廓模型一般需要指定初始輪廓，初 始輪廓與海參目標(biāo)的相交區(qū)域越多，分割模型的計(jì)算時(shí)間越短、分割準(zhǔn)確性越高，為縮短分 割模型的計(jì)算時(shí)間及準(zhǔn)確性，本本步驟中，以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓， 可具體包括：
[0065] 以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P(rc；，W。)通過下式構(gòu)建初始矩形輪廓CQ(r， W)，
[0067] 式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。
[0068] 所述初始矩形輪廓能自適應(yīng)海參目標(biāo)的位置，與海參目標(biāo)有較多重合區(qū)域，結(jié)果 如圖6所示。
[0069] S106:根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行海參目標(biāo) 分割。
[0070] 在具體實(shí)現(xiàn)中，所述海參目標(biāo)的分割結(jié)果可參照?qǐng)D7。
[0071] 本實(shí)施方式中通過對(duì)圖像顏色空間的分解和再融合使得海參邊緣更清晰，通過邊 緣檢測(cè)得到海參邊緣，自動(dòng)定位海參目標(biāo)的大概中心位置，以此中心位置構(gòu)建的初始輪廓 區(qū)域與海參目標(biāo)所在區(qū)域的大部分重合，可減少計(jì)算量和提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性，并且分 割過程不需要任何人工參與，智能化程度高。
[0072] 對(duì)于方法實(shí)施方式，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng) 域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明實(shí)施方式并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明 實(shí)施方式，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉， 說明書中所描述的實(shí)施方式均屬于優(yōu)選實(shí)施方式，所涉及的動(dòng)作并不一定是本發(fā)明實(shí)施方 式所必須的。
[0073] 圖8是本發(fā)明一種實(shí)施方式的水下海參圖像自動(dòng)分割裝置的結(jié)構(gòu)框圖；參照?qǐng)D8， 所述裝置包括：
[0074] 圖像獲取單元801，用于獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn) 行灰度轉(zhuǎn)換及顏色空間分解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像；
[0075]圖像融合單元803,用于對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，以獲得融合圖像；
[0076] 邊緣檢測(cè)單元804,用于對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣； [0077]輪廓構(gòu)建單元805,用于根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)， 以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓；
[0078]目標(biāo)分割單元806，用于根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度 圖像進(jìn)行海參目標(biāo)分割。
[0079]在本發(fā)明的一種可選實(shí)施方式中，所述輪廓構(gòu)建單元805根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊 緣Bn(rn，wn)通過下式獲取所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo)P(rc；，w。），
[0081] 其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐標(biāo)值，wn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，N為邊 緣點(diǎn)像素?cái)?shù)量。
[0082] 在本發(fā)明的一種可選實(shí)施方式中，所述輪廓構(gòu)建單元以所述海參目標(biāo)的中心坐標(biāo) PCrc^w。)通過下式構(gòu)建初始矩形輪廓C〇(r，w)，
[0084] 式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。
[0085] 在本發(fā)明的一種可選實(shí)施方式中，所述裝置還包括：
[0086]對(duì)比增強(qiáng)單元802,用于采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn) 行對(duì)比度增強(qiáng)。
[0087]在本發(fā)明的一種可選實(shí)施方式中，所述邊緣檢測(cè)單元804采用邊緣檢測(cè)算子對(duì)所 述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲得海參目標(biāo)的邊緣。
[0088]對(duì)于裝置實(shí)施方式而言，由于其與方法實(shí)施方式基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單， 相關(guān)之處參見方法實(shí)施方式的部分說明即可。
[0089] 應(yīng)當(dāng)注意的是，在本發(fā)明的裝置的各個(gè)部件中，根據(jù)其要實(shí)現(xiàn)的功能而對(duì)其中的 部件進(jìn)行了邏輯劃分，但是，本發(fā)明不受限于此，可以根據(jù)需要對(duì)各個(gè)部件進(jìn)行重新劃分或 者組合。
[0090] 本發(fā)明的各個(gè)部件實(shí)施方式可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn) 行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本裝置中，PC通過實(shí)現(xiàn)因特網(wǎng)對(duì)設(shè)備或者裝置 遠(yuǎn)程控制，精準(zhǔn)的控制設(shè)備或者裝置每個(gè)操作的步驟。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里 所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn) 品）。這樣實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，并且程序產(chǎn)生的文件或文檔具 有可統(tǒng)計(jì)性，產(chǎn)生數(shù)據(jù)報(bào)告和 Cpk報(bào)告等，能對(duì)功放進(jìn)行批量測(cè)試并統(tǒng)計(jì)。應(yīng)該注意的是上 述實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說明而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所 附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施方式。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號(hào)之間 的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞"包含"不排除存在未列在權(quán)利要求中的元 件或步驟。位于元件之前的單詞"一"或"一個(gè)"不排除存在多個(gè)這樣的元件。本發(fā)明可以借 助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置 的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通過同一個(gè)硬件項(xiàng)來具體體現(xiàn)。單詞第一、 第二、以及第三等的使用不表示任何順序。可將這些單詞解釋為名稱。
[0091] 以上實(shí)施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對(duì)本發(fā)明的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通 技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有 等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護(hù)范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種水下海參圖像自動(dòng)分割方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換及顏色空間分 解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像； 對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，W獲得融合圖像； 對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，W獲得海參目標(biāo)的邊緣； 根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)，W所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo) 構(gòu)建初始矩形輪廓； 根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行海參目標(biāo)分割。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參 目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)，具體包括： 根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣Bn(rn，Wn)通過下式獲取所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)P(rc，Wc)，其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐稱值，Wn刃班緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，N為邊緣點(diǎn) 像素?cái)?shù)量。3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述W所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)構(gòu)建初始矩 形輪廓，具體包括： W所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)P(rc，wc)通過下式構(gòu)建初始矩形輪廓C〇(r，W)，式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。4. 如權(quán)利要求1~3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓 通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行海參目標(biāo)分割之前，所述方法還包括： 采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)。5. 如權(quán)利要求1~3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣 檢測(cè)，W獲得海參目標(biāo)的邊緣，具體包括： 采用邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，W獲得海參目標(biāo)的邊緣。6. -種水下海參圖像自動(dòng)分割裝置，其特征在于，所述裝置包括： 圖像獲取單元，用于獲取待分割水下海參圖像，對(duì)所述待分割水下海參圖像進(jìn)行灰度 轉(zhuǎn)換及顏色空間分解，獲得灰度圖像和R、G、B圖像； 圖像融合單元，用于對(duì)所述R、G、B圖像進(jìn)行R+G-B融合，W獲得融合圖像； 邊緣檢測(cè)單元，用于對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，W獲得海參目標(biāo)的邊緣； 輪廓構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣獲取所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)，W所述 海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)構(gòu)建初始矩形輪廓； 目標(biāo)分割單元，用于根據(jù)構(gòu)建的初始矩形輪廓通過主動(dòng)輪廓模型對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行 海參目標(biāo)分割。7. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述輪廓構(gòu)建單元根據(jù)所述海參目標(biāo)的邊緣 Bn(rn，Wn)通過下式獲取所述海參目標(biāo)的中屯、坐標(biāo)P(rc，Wc)，其中，rn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的行坐標(biāo)值，Wn為邊緣點(diǎn)第η個(gè)像素的列坐標(biāo)值，N為邊緣點(diǎn) 像素?cái)?shù)量。8. 如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述輪廓構(gòu)建單元W所述海參目標(biāo)的中屯、坐 標(biāo)P(：Tc，W。)通過下式構(gòu)建初始矩形輪廓0)(!，W)，式中，i為待分割水下海參圖像像素的行數(shù)，j為待分割水下海參圖像像素的列數(shù)。9. 如權(quán)利要求6~8中任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 對(duì)比增強(qiáng)單元，用于采用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行對(duì)比度 增強(qiáng)。10. 如權(quán)利要求6~8中任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述邊緣檢測(cè)單元采用邊緣檢 測(cè)算子對(duì)所述融合圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，W獲得海參目標(biāo)的邊緣。
【文檔編號(hào)】G06T7/40GK106097320SQ201610393291
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月6日 公開號(hào)201610393291.4, CN 106097320 A, CN 106097320A, CN 201610393291, CN-A-106097320, CN106097320 A, CN106097320A, CN201610393291, CN201610393291.4
【發(fā)明人】李道亮, 喬曦, 包建華, 王聰, 位耀光
【申請(qǐng)人】中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)