基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割_张亚秋.pdf

第 27 卷 第 7 期 农 业 工 程 学 报 Vol.27 No.7 200 2011 年 7 月 Transactions of the CSAE Jul. 2011 基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割 张亚秋，吴文福※，王 刚 （吉林大学生物与农业工程学院，长春 130022） 摘 要：针对图像处理中玉米计数的问题，提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先，对二值图像进行欧氏距 离变换，合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域，并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分 割，提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后，判断去除单粒玉米后的图像是否为空；如果不为空，增大分割阈值 并重复上述操作。最后，统计目标图像中的玉米个数。对 50 幅种子数目 500 粒左右的图像进行处理，分割正确率为 97.7%， 较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。 关键词：图像分割，机器视觉，农产品，阈值，玉米，分水岭变换，距离变换 doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.07.035 中图分类号：S24 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2011)-07-0200-05 张亚秋，吴文福，王 刚. 基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割[J]. 农业工程学报，2011，27(7)：200－204. Zhang Yaqiu, Wu Wenfu, Wang Gang. Separation of corn seeds images based on threshold changed gradully[J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(7): 200－204. (in Chinese with English abstract) 0 引 言 人工进行粮食种子计数耗时长、效率低，错误率高。 利用机器视觉测定种子个数不失为一种快速有效的方 法。使用机械或者手工对种子平铺后，种子颗粒通常互 相衔接甚至叠压，采集图像后无法对种子颗粒直接计数， 因此需要开发一种算法用于粘连种子图像的分割。 目前国内外有关种子图像分割的报道大多以类圆谷 物（如大豆[1-2]）、大米[3-5]和小麦[6]等为研究对象。由于 玉米大小不均且形状不规则，分割难度较大，以玉米为 研究对象的分割算法较少。荀一[7]等提出了一种基于公共 区域和籽粒轮廓寻找分割点的方法分割玉米图像，算法 对两两相连的玉米分割比较有效，但对于数目较多且种 子间连接复杂的图像效果不理想。 目前图像分割方法包括腐蚀膨胀法[8-9]，凹点检测算 法[10-11]，分水岭变换方法[12]，主动轮廓算法和支持向量 机算法[13-14]等。由于对微弱边缘具有良好的响应，且分 割线连续光滑[15]，分水岭变换得到广泛的应用。 分水岭变换[16]是一种基于拓扑理论的数学形态学分 割方法，是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中 每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部 极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形 成分水岭。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔， 收稿日期：2010-10-09 修订日期：2011-06-08 基金项目：吉林省重大科技支撑计划资助 作者简介：张亚秋（1975－），女，讲师，博士生，研究方向：农业机械测 试与控制技术、农产品加工与检测技术、图像处理。长春 吉林大学生物与 农业工程学院，130022。Email: yaqiu@ ※通信作者：吴文福（1965－），男，教授，博士生导师，研究方向：农业 机械测试与控制技术、农产品加工与检测技术、图像处理。长春 吉林大学 生物与农业工程学院，130022。Email: wwfzlb@126.com 使水均匀的从各盆地的底部渗出，当水填满盆地时，在 某两个或多个盆地之间修筑大坝。随着水位的不断上升， 各个盆地完全被水淹没，只剩下没被淹没的各个大坝即 为分水岭边界。 由于玉米种子形状不规则，因此使用分水岭变换导 致的过分割现象严重。本文通过分析分水岭算法产生过 分割的原因，提出了一种基于逐步改变阈值的分水岭变 换算法。