阮承治 林根深 陳旭 孫月平 楊君 趙德安

摘要：針對河蟹養(yǎng)殖中水草清理是以人工完成為主，存在費(fèi)工費(fèi)時(shí)、勞動效率低、成本高等問題，提出一種圖像處理的蟹塘水草圖像導(dǎo)航線擬合方法。首先通過采集水草RGB圖像，并轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，并選用H分量二值分割，對分割圖像進(jìn)行填充處理；其次根據(jù)水草圖像面積差異，設(shè)定參數(shù)刪除非目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，保留目標(biāo)區(qū)域；再按列查找二值圖像非零像素點(diǎn)的中點(diǎn)位置，得到水草圖像形態(tài)特征曲線；最后根據(jù)查找的特征曲線，利用最小二乘法擬合出導(dǎo)航線。試驗(yàn)結(jié)果表明本文方法擬合導(dǎo)航線相對誤差在0.498%以內(nèi)，平均相對誤差絕對值為0.247%，平均耗時(shí)為0.005s。本文方法能夠較好地滿足水草圖像導(dǎo)航線擬合的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，可為智能化水草清理作業(yè)船的研制奠定理論與技術(shù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：水草圖像；HSV顏色空間；圖像分割；導(dǎo)航線擬合

中圖分類號：S24

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：20955553 （2023） 070147

08

Navigation line fitting method of crab pond aquatic plant image based on image processing

Ruan Chengzhi1， Lin Genshen1， Chen Xu2， Sun Yueping3， Yang Jun1， Zhao Dean3

（1. Agricultural Machinery Intelligent Control and Manufacturing Technology of Fujian Provincial Key Laboratory，

Wuyi University， Wuyishan， 354300， China; 2. Nanjing Institute of Agricultural Mechanization， Ministry of

Agriculture and Rural Affairs， Nanjing， 210014， China; 3. School of Electrical and Information Engineering，

Jiangsu University， Zhenjiang， 212013， China）

Abstract：? In response to the challenges of labor-intensive and time-consuming manual aquatic plant cleaning in crab farming， a method for image-guided navigation line fitting of water grass in crab ponds is proposed. The proposed approach involves several steps. First， RGB images of aquatic plants are read and converted into HSV color space. The H component is selected for binary segmentation， and the segmented image is then filled. Secondly， based on the differences in the water grass image area， parameters are set to delete the small area parts， and the processed image is processed by morphology to retain the target area. Then， the midpoint of non-zero pixels in the binary image is searched by column to obtain the morphological characteristic curve of the aquatic plant image. Finally， based on the characteristic curve， the navigation line is fitted using the least square method. The experimental results show that the relative error of the fitted navigation line is within 0.498%. The average absolute value of the relative error is 0.247%. The average processing time is 0.005s. The method proposed in this paper shows good accuracy and real-time performance in fitting navigation lines for aquatic plant images， which can lay a theoretical and technical foundation for the development of visually guided aquatic plant cleaning workboats.

Keywords：? aquatic plant image; HSV color space; image segmentation; navigation line fitting

0 引言

隨著我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)飛速發(fā)展，河蟹養(yǎng)殖已成為重要支柱產(chǎn)業(yè)。截至2020年，我國蟹塘養(yǎng)殖面積突破667khm2，總產(chǎn)值達(dá)550億元［1］。在河蟹養(yǎng)殖中多采用種草養(yǎng)殖模式，水草是河蟹喜食的餌料，也可為河蟹提供避敵、蛻殼棲息場所。但由于水草生長旺盛，特別是每年5～10月高溫時(shí)期，大規(guī)模水草會過度生長，水草覆蓋蟹塘水面會阻止波浪產(chǎn)生，不利于空氣中氧氣融入水體；而且水草過于旺盛，其末端易死亡腐敗，易導(dǎo)致水質(zhì)惡化，從而影響河蟹生長發(fā)育，減低河蟹產(chǎn)量［2］。根據(jù)漁民養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)，水草漂蕩蟹塘水體其頂端離水面約20cm，是清理水草、有益河蟹生長發(fā)育的最佳標(biāo)準(zhǔn)。因此，蟹塘水草的及時(shí)清理與維護(hù)對河蟹養(yǎng)殖有著非常重要的作用［34］。

目前，河蟹養(yǎng)殖中水草清理工作主要由人工完成，費(fèi)工費(fèi)時(shí)、勞動效率低、成本高。而且隨著我國人口老齡化加劇，實(shí)現(xiàn)水草清理的機(jī)械化與自動化迫在眉睫［5］。國內(nèi)外專家學(xué)者對于水草清理作業(yè)船的研究，近些年也取得一定的進(jìn)展。美國公司生產(chǎn)的液壓往復(fù)式單體水草收割船，采用滾筒式拔草裝置，水草漏割率較高［6］。吳波等［2］設(shè)計(jì)一種ARM控制器的河蟹養(yǎng)殖水草清理GPS自主導(dǎo)航作業(yè)船，并通過試驗(yàn)驗(yàn)證得到該作業(yè)船直行行駛具有較好控制效果。孟良宇等［7］設(shè)計(jì)一種河道水草清理作業(yè)船，該作業(yè)船適用于大型湖泊和河道清理工作，且會帶來二次污染，不適用于河蟹養(yǎng)殖水草清理。在農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航線擬合研究方面，郭祥雨等［8］提出遍歷R-B灰度圖像，并對感興趣目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，最后采用最小二乘法擬合視覺導(dǎo)航線的方法，該方法需要遍歷所有圖像，實(shí)時(shí)性難以滿足要求。阮承治［9］設(shè)計(jì)了一種水草清理視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)中水草導(dǎo)航線擬合主要針對的是簇狀水草，采用的是提取簇狀水草重心的方法，該方法具有一定局限性。

因蟹塘水草的生長形態(tài)各有不同和環(huán)境因素的影響，從中分割出水草有效區(qū)域，并擬合出視覺導(dǎo)航的導(dǎo)航線是實(shí)現(xiàn)水草清理自動作業(yè)的關(guān)鍵。因此，本文首先將彩色水草圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，選擇HSV顏色空間中的H分量，排除飽和度和亮度分量影響，然后根據(jù)水草圖像的不同特征進(jìn)行分割處理，采用先閉后開的圖像形態(tài)學(xué)處理消除邊緣的小噪聲和連通散點(diǎn)區(qū)域，再通過計(jì)算面積參數(shù)的方法保留有效區(qū)域。接著通過查找非零像素點(diǎn)中點(diǎn)的方法得到特征曲線，最后根據(jù)最小二乘法進(jìn)行水草圖像導(dǎo)航線擬合。

1 材料與方法

1.1 圖像采集

本文以蟹塘水草圖像作為研究對象，圖像采集地點(diǎn)為江蘇省興化市安豐鎮(zhèn)，采集時(shí)間為2019年8月，合計(jì)采集200幅照片；圖像采集系統(tǒng)中采用的攝像頭為KBE-RT6200E/S，采集圖像大小為600像素×500像素；采用的圖像處理軟件是MATLAB R2014b。

1.2 蟹塘水草導(dǎo)航線擬合算法

根據(jù)對水草圖像RGB與HSV顏色模型對比，HSV顏色模型可以根據(jù)水草圖像的顏色性質(zhì)（如水草的深淺、遠(yuǎn)近）進(jìn)行分類，將飽和度和亮度在H、S和V顏色分量中設(shè)置為0，保留其色調(diào)值，對水草單獨(dú)進(jìn)行圖像處理，圖像處理導(dǎo)航線擬合更具有針對性。首先，將水草圖像轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間；其次，對顏色空間圖像采用均值濾波進(jìn)行降噪；再次，選取HSV顏色模型中的H通道，將蟹塘水草圖像進(jìn)行閾值二值分割，閾值的參數(shù)通過自定義的方法來確定；為了消除光線與水面反射對水草圖像分割的影響，對分割后的水草圖像進(jìn)行填充部分空洞；接著對填充后的圖像進(jìn)行面積開運(yùn)算選取所需最大面積前半部分，并且去除干擾物，通過非與操作得到中間最大區(qū)域前和后半部分，進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，根據(jù)先閉后開的思想，刪除小面積，即得到理想的最大導(dǎo)航有效區(qū)域；然后，對有效區(qū)域圖像進(jìn)行按列查找像素點(diǎn)的中點(diǎn)位置，將離散點(diǎn)連成水草圖像特征曲線；最后，對比霍夫變換與最小二乘法的擬合結(jié)果，采用最小二乘法對特征點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行直線擬合，得到水草圖像擬合的導(dǎo)航線。蟹塘水草圖像導(dǎo)航線擬合方法流程如圖1所示。

1.3 圖像處理和導(dǎo)航線擬合

1.3.1 顏色空間的選擇

在彩色圖像處理中，顏色空間的選擇尤為重要，RGB顏色模型是在圖像處理中最為基礎(chǔ)的顏色模型，簡單直觀，可應(yīng)用于各種成像設(shè)備工作環(huán)境［1011］。但RGB顏色空間是一種不均勻的顏色空間，像素顏色距離與人眼視覺感知差距較大，且三個(gè)分量會受到環(huán)境光照影響［12］。而HSV顏色空間是由RGB顏色空間轉(zhuǎn)變而來的六邊立方體，其是均勻的顏色空間，比較適合人眼的視覺感知系統(tǒng)［13］。故在本文中選擇使用HSV顏色空間進(jìn)行圖像處理。

在RGB顏色空間中，對R、G、B三個(gè)分量進(jìn)行歸一化處理，其范圍為［0，1］。其分量轉(zhuǎn)換公式如式（1）～式（3）所示。

H=cos－1［（R－G）+（R－B）］/2（R－G）2+（R－B）（R－G）12/360

（1）

S=1－3（R+G+B）［min（R，G，B）］

（2）

V=13（R+G+B）

（3）

式中：

R、G、B——

RGB顏色空間中的紅、綠和藍(lán)顏色分量；

H、S、V——

HSV顏色空間中的色調(diào)、飽和度和亮度分量。

系統(tǒng)將采集到的水草圖像從RGB模型中轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間中，分量提取三個(gè)H、S、V分量圖像進(jìn)行分析。本試驗(yàn)采集的彩色圖像為600像素×500像素，處理結(jié)果如圖2所示。

從圖2可得，三個(gè)分量有著明顯水草顏色差異，在HSV顏色空間中僅考慮H色調(diào)分量作為二值分割的選定，將色調(diào)分量從顏色空間中單獨(dú)處理，從而降低光照和水面反射光的影響，凸顯出水草的顏色特征，可以較好地進(jìn)行水草圖像分割。

1.3.2 圖像填充

在對圖像進(jìn)行二值分割后，因水草分布密集不同，目標(biāo)區(qū)域存在空洞部分，而空洞部分對目標(biāo)區(qū)域的提取會造成一定影響［14］。因此，需對其分割后圖像進(jìn)行填充處理，形態(tài)學(xué)變換如式（4）所示。

Xn=（Xn－1S）∩Ic

（4）

式中：

I——區(qū)域邊界點(diǎn)集合；

n——迭代次數(shù)；

S——結(jié)構(gòu)元素；

Ic——

I區(qū)域以外的點(diǎn)構(gòu)成的集合。

當(dāng)Xn=Xn-1時(shí)停止迭代，此時(shí)Xn為所包圍的填充區(qū)域，填充原理如圖3所示。

1.3.3 保留有效區(qū)域

因?qū)分量圖像分割結(jié)果后，再進(jìn)行填充的圖像，難以達(dá)到分割效果，故需對圖像進(jìn)一步處理。通過計(jì)算各個(gè)區(qū)域的面積參數(shù)，找到目標(biāo)區(qū)域和無關(guān)區(qū)域的參數(shù)，再采用刪除小面積的方法分別得到無關(guān)區(qū)域的二值圖像，利用與非操作得到目標(biāo)區(qū)域中間散點(diǎn)部分和目標(biāo)區(qū)域的前端與后端部分，然后進(jìn)行圖像合并，進(jìn)一步得到目標(biāo)區(qū)域。

水草圖像刪除無關(guān)小面積后，得到的圖像邊緣區(qū)域沒有很光滑，圖像區(qū)域有一些肉眼可見的孔洞，還存在著一些干擾。因此，采用先膨脹后腐蝕的閉運(yùn)算處理，在不明顯改變二值化圖像像素的情況下，填充水草圖像內(nèi)的散點(diǎn)部分，連接其相近目標(biāo)區(qū)域，平滑圖像邊緣［15］。閉運(yùn)算記為A·B，其數(shù)學(xué)公式定義為

A·B=（AB）ΘB

（5）

式中：

A——圖像集合；

B——結(jié)構(gòu)元素；

AB——圖像膨脹；

（AB）ΘB——圖像先膨脹再腐蝕。

二值圖像進(jìn)行閉運(yùn)行后，存在目標(biāo)區(qū)域之外的小面積區(qū)域，這會對目標(biāo)區(qū)域后續(xù)進(jìn)行導(dǎo)航線的擬合產(chǎn)生影響。因此，采用先腐蝕再膨脹的開運(yùn)算處理，用于刪除水草圖像部分非目標(biāo)區(qū)域，并平滑圖像的邊緣［16］。開運(yùn)算記為AB，其數(shù)學(xué)公式定義為

AB=（AΘB）B

（6）

式中：

AΘB——圖像腐蝕；

（AΘB）B——圖像先腐蝕再膨脹。

1.3.4 特征點(diǎn)提取

由于自然條件下的水草環(huán)境復(fù)雜多變，水生植物的形狀和大小生長各有不同，還有些離散簇狀漂浮水草，本文主要是針對目標(biāo)形成的行狀水草進(jìn)行導(dǎo)航線擬合。通過形態(tài)學(xué)處理得到導(dǎo)航目標(biāo)選取區(qū)域的二值圖像，其中二值圖像矩陣對應(yīng)的是0或1，因此，導(dǎo)航線所對應(yīng)的非零像素中點(diǎn)就是特征點(diǎn)［17］。

二值圖像中選取最大面積保留的連通區(qū)域，將連通區(qū)域內(nèi)按列查找的所有非零像素點(diǎn)的中點(diǎn)位置作為特征像素點(diǎn)，然后將所有的特征點(diǎn)連接成具有一定趨勢的曲線，而由特征點(diǎn)得到曲線可以看成是水草的形狀特征分布曲線。

1.3.5 最小二乘法導(dǎo)航線擬合

對比Hough變換的圖像處理計(jì)算量大［18］，難以滿足作業(yè)船工作實(shí)時(shí)性，故采用最小二乘法提取特征點(diǎn)后進(jìn)行處理。最小二乘法的基本思想是對得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)結(jié)果的誤差平方和為最小，即∑mi=1‖kxi+b－yi‖2到達(dá)最小值時(shí)求得解［1920］。

對于蟹塘水草圖像，設(shè)水草圖像的橫坐標(biāo)為x，縱坐標(biāo)為y，而水草圖像中離散數(shù)據(jù)點(diǎn)（xi，yi），i=1，2，…，k，先假設(shè)x和y之間有著線性的函數(shù)關(guān)系y=kx+b，不將圖像數(shù)據(jù)中的誤差計(jì)算在內(nèi)，令

k=k0+δk

b=b0+δb

（7）

式中：

k、b——待估參數(shù)；

k0、b0——其近似值；

δk、δb——待求方程的斜率和截距。

則該擬合直線的誤差方程

vi=［xi 1］

δk

δb

+（k0xi+b0－yi）

（8）

該誤差方程的矩陣表達(dá)式為

P·δX=l+V

（9）

式中：

l——觀測值；

V——誤差估值矩陣；

P——真值；

δX——最小二乘的解。

其中P=

x11

x21

xi1

，δX=

δk

δb

，

l=

k0x1+b0

k0x2+b0

k0xn+b0

，V=

vy1

vy2

vyn

。

當(dāng)誤差方程達(dá)到最小時(shí)，有

VT·V=min

（10）

即∑mi=1‖kxi+b－yi‖2=min

（11）

可以得到其最小二乘解

δX=（PTP）-1PTl

（12）

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 試驗(yàn)配置

本文以多種環(huán)境下的水草圖像為研究對象，處理與分析圖像的計(jì)算機(jī)處理器為Intel（R） Core（TM） i5-6500 CPU 3.20 GHz，RAM 8 GB，計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)為Microsoft Windows 7旗艦版，計(jì)算機(jī)顯卡Intel（R） HD Graphics 530。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果

在圖2中，對比得到H、S和V三種分量圖，在HSV顏色空間中僅對H分量進(jìn)行二值圖像分割，可以較好地凸顯水草的特征。為驗(yàn)證本文采用方法的有效性，對采集的水草圖像進(jìn)行導(dǎo)航線擬合，本文選取有代表性的4幅圖像進(jìn)行處理，分別采集4種不同環(huán)境下的水草圖像進(jìn)行分析，如圖4所示，圖4（a）為左側(cè)環(huán)境有河岸建筑物進(jìn)行干擾的圖像，圖4（b）為右側(cè)環(huán)境有河岸建筑物進(jìn)行干擾的圖像，圖4（c）為前端環(huán)境有河岸建筑物進(jìn)行干擾的圖像，圖4（d）為環(huán)境中無明顯干擾物的圖像。

在圖4所示的圖像處理過程中，將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間中的H分量，再進(jìn)行二值分割，其處理效果如圖4（e）～圖4（h）所示，觀察到H分量進(jìn)行分割的處理結(jié)果可以較好地分割出水草特征；然后通過計(jì)算圖像區(qū)域面積的方法得出各個(gè)區(qū)域的面積，設(shè)定面積參數(shù)刪除無關(guān)的小面積區(qū)域。根據(jù)式（5）、式（6）形態(tài)學(xué)處理平滑水草圖像的邊緣部分和刪除細(xì)小面積，保留有效區(qū)域，處理后圖像效果如圖4（i）～圖4（l）所示。根據(jù)二值圖像為0、1矩陣，按列查找連通區(qū)域中非零像素點(diǎn)的中點(diǎn)位置，連接離散點(diǎn)得到水草圖像的特征曲線，如圖4（m）～圖4（p）中的紅色實(shí)線；最后根據(jù)式（11）計(jì)算最小誤差平方和得到最小二乘解，擬合出導(dǎo)航線如圖4（q）～圖4（t），導(dǎo)航線為藍(lán)色實(shí)線。

2.3 算法對比

為了驗(yàn)證本文算法，本試驗(yàn)將圖4（a）～圖4（d）水草圖像進(jìn)行兩種算法的對比，分別采用最小二乘法和霍夫變換進(jìn)行導(dǎo)航線擬合，其處理結(jié)果如圖5所示。

其中紅色實(shí)線表示目標(biāo)區(qū)域中心線，藍(lán)色實(shí)線表示最小二乘法直線擬合，黑色實(shí)線表示Hough變換直線擬合結(jié)果。在圖5中對比兩種算法擬合導(dǎo)航線與中心線距離，分別計(jì)算擬合導(dǎo)航線坐標(biāo)離中心線坐標(biāo)最遠(yuǎn)與最近距離如表1所示。表1中，4種環(huán)境下的水草圖像最小二乘法擬合的導(dǎo)航線距離中心線坐標(biāo)最遠(yuǎn)處的平均距離為3個(gè)像素點(diǎn)，相對于Hough法所擬合的導(dǎo)航線最遠(yuǎn)處平均距離減少437個(gè)像素點(diǎn)。

根據(jù)擬合結(jié)果，可以得到中心線、最小二乘法和Hough變換法進(jìn)行導(dǎo)航線擬合所得的直線方程，并用斜率k和截距b來進(jìn)行描述方程，如表2所示。然后根據(jù)導(dǎo)航線斜率計(jì)算兩種算法導(dǎo)航線擬合結(jié)果的水平夾角，并計(jì)算實(shí)際水草圖像中心線的水平夾角，如表3所示。

從表2和表3均可得，最小二乘法所得的直線方程及水平夾角與水草中心線實(shí)際方程及水平夾角更為接近，誤差更小。

兩種算法擬合導(dǎo)航線精度，如表4所示。根據(jù)圖5和表4的結(jié)果可得，最小二乘法針對不同環(huán)境下擬合導(dǎo)航線的平均相對誤差絕對值為0.247%，而Hough變換導(dǎo)航線擬合結(jié)果平均相對誤差絕對值為35.052%，并且從圖5中可以看出，Hough變換法的導(dǎo)航線和中心線有著明顯的偏移。

最小二乘法與Hough變換法擬合導(dǎo)航線的平均消耗時(shí)間，如表5所示。從表5可得，處理200幅圖像情況下，Hough變換法擬合導(dǎo)航線的平均耗時(shí)比最小二乘法高2.116s。因此，最小二乘法擬合導(dǎo)航線在精度和實(shí)時(shí)性上都優(yōu)于Hough變換法，更加適合蟹塘水草圖像導(dǎo)航線的擬合。

3 結(jié)論

1） 為提高自動作業(yè)船清理蟹塘水草的工作效率，本文結(jié)合圖像處理和最小二乘法，得到一種蟹塘水草圖像導(dǎo)航線擬合方法。針對4種不同環(huán)境下的水草圖像，采用HSV顏色空間中的H分量進(jìn)行二值分割，排除飽和度和亮度分量的影響，這對處理自然環(huán)境下的受光線影響的水草圖像有著重要的意義，且對有效區(qū)域中查找非零像素點(diǎn)中點(diǎn)位置得到特征曲線，能夠很好地減少最小二乘法導(dǎo)航線擬合的影響，使得導(dǎo)航線擬合結(jié)果更加穩(wěn)定、更接近水草圖像中心線。

2） 通過試驗(yàn)結(jié)果表明，最小二乘法擬合導(dǎo)航線的相對誤差在0.498%以內(nèi)，平均相對誤差絕對值為0.247%；而Hough變換法擬合導(dǎo)航線的相對誤差最大為68.551%，平均相對誤差絕對值為35.052%。從結(jié)果看，Hough變換擬合導(dǎo)航線相對誤差明顯高于最小二乘法。從處理圖像的運(yùn)行時(shí)間表明，處理一幅圖像最小二乘法平均耗時(shí)為0.005s，不僅能準(zhǔn)確地?cái)M合出導(dǎo)航線，且能夠滿足自動作業(yè)船的實(shí)時(shí)性要求，可為水草清理作業(yè)船視覺導(dǎo)航控制系統(tǒng)的研制提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐。

參 考 文 獻(xiàn)

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