曹洪武++周保平++姚江河

摘要：針對自然光條件下具有復(fù)雜背景的棉花圖像，提出了1種新的圖像分割方法。首先，利用粒子群優(yōu)化（PSO）算法進(jìn)行聚類預(yù)處理，去除圖像中較暗區(qū)域；其次，利用簡單線性迭代聚類（SLIC）算法構(gòu)建超像素，并用1種改進(jìn)的方法檢測每個(gè)超像素在圖像中的獨(dú)特性和分布情況權(quán)值，利用檢測結(jié)果逐像素計(jì)算顯著度獲得整幅圖像的顯著圖；最后，利用連通域面積去噪方法得到棉花圖像分割結(jié)果。結(jié)果表明，該方法能有效去除圖像的復(fù)雜背景，消除強(qiáng)光和陰影影響，準(zhǔn)確地將棉花圖像從背景中分割出來，效果較理想。

關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化（PSO）算法；顯著性；簡單線性迭代聚類（SLIC）；棉花分割

中圖分類號： TP391.4；S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2016）02-0430-04

收稿日期：2015-09-04

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（編號：61563046）；塔里木大學(xué)校長基金平臺建設(shè)項(xiàng)目（編號：TDZKPT201201）。

作者簡介：曹洪武（1980—），男，云南開遠(yuǎn)人，碩士，講師，主要從事圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等方面的研究。E-mail：chw0920@163.com。

通信作者：姚江河，碩士，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)信息化方面的研究。E-mail：yao9698@163.com。新疆作為中國棉花主產(chǎn)區(qū)，總產(chǎn)量長期居于全國首位。近年來，在國家政策鼓勵(lì)下，新疆采用機(jī)采棉比例日益提高，但棉花采摘質(zhì)量與手工采摘方式相比仍有很大差距，因此，研究基于計(jì)算機(jī)視覺的采棉機(jī)器人具有較大意義，提升棉花圖像分割算法的精度是實(shí)現(xiàn)采棉機(jī)器人的關(guān)鍵問題之一，這將有效地減少采摘雜質(zhì)、提高棉花采摘品質(zhì)。近年來，已有較多學(xué)者對棉花圖像的分割處理進(jìn)行了深入研究，并從不同角度提出了解決方案，比較典型的方法有韋皆頂?shù)然贖SV彩色模型的自然場景下的棉花圖像分割算法[1]，時(shí)顥等提出的利用粒子群和K均值混合聚類分割算法[2]，陳欽政等提出的基于SVM的棉花圖像分割算法[3]，王星等提出的基于YCbCr空間和GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花圖像分割算法[4]，張豪等提出的最佳熵法的棉花分割方法[5]等，這些方法從不同角度對棉花分割算法進(jìn)行了改進(jìn)，也取得了較好的效果，但仍未形成一種適合各種復(fù)雜情況的棉花分割的通用算法，采摘精度仍有提升空間。筆者在上述研究基礎(chǔ)上提出1種基于粒子群和視覺顯著性的棉花圖像分割算法：首先，利用粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法對棉花圖像進(jìn)行聚類預(yù)處理；其次，利用1種改進(jìn)的顯著性算法進(jìn)行棉花圖像分割；最后，利用連通域去噪方法消除噪聲，分別實(shí)現(xiàn)了棉花圖像在強(qiáng)光和陰影條件下的分割。

1基于PSO算法的圖像聚類預(yù)處理

在自然光照條件下采集的棉花圖像組成較為復(fù)雜，除棉花本身外，還包括枯枝、雜草及各種陰影等噪聲區(qū)域，要將棉花目標(biāo)分割出來，需要先消除噪聲區(qū)域的影響，而棉花本身是色彩感知均勻的，在視覺上屬于高對比度區(qū)域，本研究方法首先考慮利用PSO算法對圖像進(jìn)行聚類預(yù)處理，去除圖像中顏色相對較暗區(qū)域，減少干擾。處理過后的圖像，顏色較暗的區(qū)域被填充為黑色，其余亮度較高區(qū)域得以保留，如棉花圖像及若干較小的離散區(qū)域，有效減少了檢測范圍，降低后續(xù)顯著性檢測的復(fù)雜度。

粒子群算法簡介：PSO算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，是一種用于模擬鳥群群體覓食行為的群集智能隨機(jī)優(yōu)化算法[6]。該算法通過在搜索空間中的粒子個(gè)體間的協(xié)作以及群體信息共享來尋求最優(yōu)解，其算法主要思想為：在n維搜索空間中，PSO算法初始化為1組粒子，其中每個(gè)粒子對應(yīng)解空間中的1個(gè)候選解，它與每個(gè)粒子的位置和速度相關(guān)，如第i個(gè)粒子的位置和速度可分別表示為Xi=（xi1，xi2，…，xin）、Vi=（vi1，vi2，…，vin），每個(gè)粒子都有一個(gè)被優(yōu)化函數(shù)決定的適應(yīng)值。通過迭代，粒子能動態(tài)追蹤個(gè)體極值Pi和群體極值Pg來更新自身的速度和位置，其中Pi=（pi1，pi2，…，pin）表示粒子i所到達(dá)的具有最優(yōu)適應(yīng)值的位置，Pg=（pg1，pg2，…，pgn）表示群體中所有粒子所到達(dá)的最優(yōu)位置，計(jì)算公式如下：

4結(jié)語

利用PSO算法進(jìn)行聚類預(yù)處理，能有效去除圖像中較暗區(qū)域，同時(shí)較完整地分割出包含棉花圖像的色彩感知均勻且較亮區(qū)域；在PSO聚類處理結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行顯著性檢測能提高檢測效率，同時(shí)能有效保留邊緣細(xì)節(jié)。結(jié)果表明，該方法能夠很好地消除強(qiáng)光條件和陰影條件的影響，適應(yīng)于復(fù)雜條件下的棉花圖像分割，分割精度較高。在今后的工作中，如何進(jìn)一步優(yōu)化算法、提高圖像分割效率將是研究重點(diǎn)。

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