曹乃文 / 廣西科技大學(xué)鹿山學(xué)院
綠色柑橘圖像采集條件的研究
曹乃文 / 廣西科技大學(xué)鹿山學(xué)院
不同的圖像采集條件將影響綠色柑橘圖像的質(zhì)量,為提高應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行柑橘自動(dòng)分級(jí)的效果,分析了綠色柑橘的圖像采集條件。對(duì)比了4種顏色背景下4種光照環(huán)境的綠色柑橘圖像,最后得出紅色背景無(wú)輔助光條件下綠色柑橘圖像的采集效果最好,這將為綠色柑橘的自動(dòng)分級(jí)提供理論基礎(chǔ)。
柑橘;圖像;采集條件
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,特別是近年來(lái)機(jī)器視覺(jué)設(shè)備的不斷完善,應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行柑橘質(zhì)量的檢測(cè)逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題[1][2][3]。特別是在柑橘自動(dòng)分級(jí)中,隨著蘋果自動(dòng)分級(jí)技術(shù)的不斷成熟,相應(yīng)的算法和設(shè)備如何應(yīng)用到柑橘上逐漸成為相關(guān)行業(yè)關(guān)心的問(wèn)題。但是,與蘋果表面不同,柑橘果實(shí)表面存在較明顯的顏色變化,特別是綠色柑橘的圖像采集經(jīng)常受環(huán)境因素的影響。因此,對(duì)綠色柑橘圖像采集條件的分析將是提高綠色柑橘圖像質(zhì)量的基礎(chǔ),也是進(jìn)行相關(guān)自動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的前提。
在現(xiàn)有技術(shù)條件下采集到的電子圖像一般是以RGB的格式存在,根據(jù)采集設(shè)備的設(shè)置和設(shè)備指標(biāo)由像素陣列構(gòu)成圖像。每個(gè)像素由24位的數(shù)值表示,三個(gè)8位二進(jìn)制數(shù)值分別表示對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的紅、綠、藍(lán)三種顏色。顯然采用不同的背景顏色和不同的光照條件,所獲取的圖像也存在一定的差異。
如圖1所示,分別在不同顏色背景和輔助光條件下獲取綠色柑橘圖像。圖1(a)是在黃色背景白色輔助光條件下,圖1(b)是在黃色背景黃色輔助光條件下,圖1(c)是在紅色背景黃色輔助光條件下。對(duì)比圖1(a) 和圖1(b),背景顏色雖然同為黃色,由于輔助光顏色不一樣,所得的圖像中不僅柑橘顏色存在差異,背景顏色也存在差異。對(duì)比圖1(b) 和圖1(c),輔助光顏色雖然同為黃色,由于背景顏色不一樣,所得的圖像中不僅柑橘顏色存在差異,背景顏色也存在差異。由此,可以看出,不同的背景顏色,不同的輔助光顏色都是影響綠色柑橘圖像質(zhì)量的重要因素。
圖1 不同光照環(huán)境下綠色柑橘圖像 (a)黃色背景白色輔助光 (b)黃色背景黃色輔助光 (c)紅色背景黃色輔助光
為了評(píng)價(jià)綠色柑橘圖像的質(zhì)量,一般都是以圖像處理的結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于綠色柑橘圖像,在圖像處理中,一般首先需要進(jìn)行分割操作。所謂分割,就是將圖像中綠色柑橘對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)區(qū)域與背景對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)區(qū)域分開(kāi)。一般以白色表示柑橘對(duì)應(yīng)的區(qū)域,黑色表示背景區(qū)域,所得的圖像只有黑白兩種顏色稱為二值圖。
在圖像分割中常用的分割方法是閾值分割的方法,閾值分割需要首先通過(guò)特征值將每個(gè)像素點(diǎn)由彩色的三色像素點(diǎn)變?yōu)閱紊南袼攸c(diǎn)。由于綠色柑橘的顏色是綠色,實(shí)驗(yàn)中采用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中最為常用的超綠特征,即2G-R-B進(jìn)行相關(guān)像素點(diǎn)顏色的轉(zhuǎn)換。按閾值分割算法,當(dāng)一個(gè)像素點(diǎn)的2G-R-B小于某個(gè)閾值的時(shí)候則為背景,反之則為柑橘對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)。閾值的選取采用最常用的Ostu法自動(dòng)計(jì)算,圖1三幅原圖處理后的二值圖如圖2所示。顯然,不同的圖像采集條件下所得的二值圖像質(zhì)量也不一樣。
圖2 不同光照環(huán)境下綠色柑橘的二值圖像 (a)黃色背景白色輔助光(b)黃色背景黃色輔助光 (c)紅色背景黃色輔助光
為分析綠色柑橘的圖像采集條件,采用同樣的綠色柑橘,分別在黃色、白色、紅色、藍(lán)色4種顏色背景下,白光、黃光、白光+黃光、無(wú)光4種輔助光條件下采集16種條件的柑橘圖像。然后對(duì)采集到的柑橘圖像按2G-R-B進(jìn)行灰度化處理,并采用Ostu法提取閾值進(jìn)行閾值分割。
對(duì)比16種采集環(huán)境下綠色柑橘圖像的分割效果,得出紅色背景無(wú)光條件下的綠色柑橘圖像質(zhì)量最好,相應(yīng)的原圖、灰度圖、二值圖如圖3所示。圖中柑橘對(duì)應(yīng)區(qū)域與背景區(qū)域形成了較明顯的顏色差異。
圖3 紅色背景無(wú)光條件下的綠色柑橘圖像 (a)原圖 (b)灰度圖 (c)二值圖
針對(duì)背景顏色和輔助光的差異對(duì)綠色柑橘圖像的影響,對(duì)比了4種顏色背景下4種光照環(huán)境共16中圖像采集條件下的綠色柑橘圖像的分割結(jié)果,最后得出紅色背景無(wú)輔助光條件下綠色柑橘圖像的采集效果最好,這將為綠色柑橘的自動(dòng)分級(jí)提供理論基礎(chǔ)。
[1]敖勤,徐桂珍.一種基于機(jī)器視覺(jué)的柑橘表面質(zhì)量檢測(cè)方法.科技傳播.2014(7).
[2]李源,陳江文,黃玉珠,溫芝元.基于RGB線性組合模型的柑橘果實(shí)為害狀識(shí)別.中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào).2016(7).
[3]王旭,趙志衡.基于機(jī)器視覺(jué)的柑橘分級(jí)技術(shù)研究.懷化學(xué)院學(xué)報(bào).2016(5).
2012年廣西高等學(xué)校科研項(xiàng)目(201204LX663)