張婧婧+李勇偉

摘 要：基于線性回歸理論與機(jī)器視覺技術(shù)，文中探討了焉耆馬體尺（如體高、體長、胸圍、管圍）的數(shù)據(jù)測量方法。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)借鑒平面數(shù)據(jù)的標(biāo)定技術(shù)；利用數(shù)據(jù)相關(guān)性建立多元線性回歸模型；通過Matlab GUI工具實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可視化，在動物體尺的測量方面具備理論依據(jù)和參考價(jià)值。此外，文中列舉馬體輪廓提取的相關(guān)方法，并于本測量方案中排除了輪廓提取的必要性，闡明文中體尺測量方案的基本流程，實(shí)現(xiàn)馬體位姿或環(huán)境光照和背景要求嚴(yán)格情況下體尺數(shù)據(jù)的測量要求。

關(guān)鍵詞：焉耆馬；體尺；線性相關(guān)；多元線性回歸方程

中圖分類號：S821.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2018.01.006

Abstract：Based on linear regression theory and machine vision technology， the data measurement methods of Yanqi horse body ruler （such as body height， body length， chest circumference， pipe circumference） were discussed. We refered to the calibration technique of plane data in the system design； and established data correlation by using multivariate linear regression model； then we implemented system visualization through the Matlab GUI tool， which has theoretical basis and reference value for the measurement of animal body size. In addition， the relevant methods of horse body contour extraction were listed in this paper， and the necessity of contour extraction was eliminated in this measurement scheme. We expounded the basic flow chart of body size measurement， to meet the requirements of horse body posture or environment， illumination and background for the measurement of body size data.

Key words：Yanqi horse； body size； linear correlation； multiple linear regression equation

體尺測量技術(shù)是鑒定馬的品種、推進(jìn)馬的良種化進(jìn)程中不可或缺的技術(shù)。目前，機(jī)器視覺的動物體尺測量在國內(nèi)已經(jīng)取得一定進(jìn)展[1-8]，借鑒動物體尺的研究成果，依據(jù)新疆馬業(yè)協(xié)會發(fā)布的地方標(biāo)準(zhǔn)，本文以新疆特色畜牧產(chǎn)業(yè)為研究背景，以機(jī)器視覺的體尺測量技術(shù)為實(shí)現(xiàn)手段，研究焉耆馬體尺測量的實(shí)現(xiàn)依據(jù)和技術(shù)方案。

1 馬體尺的測量標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)新疆馬業(yè)協(xié)會發(fā)布的地方標(biāo)準(zhǔn)，測量馬體尺的基本數(shù)據(jù)包括體高、體長、胸圍、管圍，其測量標(biāo)準(zhǔn)如下。體高：從鬐甲頂點(diǎn)到地面的垂直距離； 體長：從肩端到臀端的直線距離； 胸圍：在肩腳骨后緣垂直繞胸一周的長度； 管圍：左前管部上1/3部的下端最細(xì)處，水平繞其一周的長度。

應(yīng)用CINEMA 4D軟件設(shè)計(jì)馬體的骨骼，首先建立馬體測量示例如圖1所示。在馬體示例圖像中，馬的體高、體長、胸圍、管圍指標(biāo)均屬于體尺測量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如圖1中A-A線、 B-B線、C-C線、 D-D線所示。

2 馬體尺測量的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 體尺測量指標(biāo)的引入

基于機(jī)器視覺，馬體各項(xiàng)指標(biāo)的測量值必需與圖像像素點(diǎn)的坐標(biāo)距離相關(guān)，才具備可測性，因此圖像中直觀可測的數(shù)據(jù)為馬的體高和體長。馬體的胸圍和管圍屬于3D指標(biāo)，如圖1可見，其測量缺乏坐標(biāo)依據(jù)?；诙嘣€性回歸理論，本文針對馬體的胸圍和管圍建立了預(yù)測模型。

除體高和體長指標(biāo)外，多元線性回歸方程的模型中，需要引入的另外兩個(gè)指標(biāo)：胸徑和管徑，如圖1中E-E線、F-F線所示（實(shí)際坐標(biāo)與C、D點(diǎn)重合），旨在利用可測性以及與預(yù)測指標(biāo)的相關(guān)性，構(gòu)成胸圍、管圍預(yù)測的重要參數(shù)。

2.2 圖像的局部放大及數(shù)據(jù)標(biāo)定

在馬體圖像中，確立測量指標(biāo)：體高、體長、胸徑和管徑后，即可在平面圖像中完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)定。為了提高數(shù)據(jù)標(biāo)定的精準(zhǔn)度，首先進(jìn)行圖像的光標(biāo)定位和局部放大，如圖2（a）所示，局部圖像中筆者設(shè)定放大倍數(shù)為2倍，通過光標(biāo)定位、局部放大選定像素點(diǎn)的坐標(biāo)后，顯示當(dāng)前坐標(biāo)值，如圖2（b）所示。

2.3 多元線性回歸分析建立預(yù)測模型

2.4 Matlab-Gui的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

在完成數(shù)據(jù)標(biāo)定和線性預(yù)測模型基礎(chǔ)之上，利用Matlab的開發(fā)平臺，筆者初步實(shí)現(xiàn)馬體尺測量系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)，如圖3所示。根據(jù)體尺數(shù)據(jù)的實(shí)測與像素點(diǎn)坐標(biāo)測量的多次匹配，選取大小為220×200像素的圖像與數(shù)據(jù)的實(shí)測值最為吻合。此外，在馬體圖像中，本系統(tǒng)支持圖像的局部放大和數(shù)據(jù)標(biāo)定后的坐標(biāo)顯示，如圖3所示。設(shè)計(jì)中，采用Matlab-Gui工具進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)，其中選擇的主要控件包括：pushbutton、edit、text等。endprint

3 體尺測量方法探討

3.1 圖像二值化及輪廓提取

借鑒以往機(jī)器視覺的體尺測量研究成果，為了實(shí)現(xiàn)體尺精準(zhǔn)測量，文中也嘗試了馬體圖像的二值化處理及輪廓提取[11]。試驗(yàn)中分別選取了圖像腐蝕、Canny算子、Robinson算子、LapLace算子、Sobel算子進(jìn)行圖像的輪廓提取?；谙嗤乃阕幽０澹诒尘耙髧?yán)格和非嚴(yán)格條件下，馬體輪廓提取效果如圖4、圖5所示。

由圖4和圖5的對比可知，獲取馬體體尺數(shù)據(jù)需要在一定環(huán)境光照和背景要求嚴(yán)格情況下完成。在本系統(tǒng)的測量方案下，當(dāng)環(huán)境光照和背景要求不嚴(yán)格情況下，無需進(jìn)行輪廓提??；如圖像輪廓提取的算法與各算子模板不匹配時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)定反而更加困難。

3.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

馬的體尺測量指標(biāo)包括：體高、體長、胸圍、管圍、頭長、頭寬、尻寬、尻長、胸寬、胸深、胸廓寬、背高、尻高、頸長和肢長等，文中引入胸徑、管徑指標(biāo)預(yù)測胸圍、管圍，旨在利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性原則[12]。由回歸理論可知，因變量與自變量的相關(guān)程度越高，回歸方程越顯著。

調(diào)用Matlab中函數(shù)，以20匹焉耆馬為例，得到體高與體長、體長與胸圍、胸圍與管圍、胸圍與胸徑、管圍與管徑間線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，如表1所示。

根據(jù)表1不難看出，馬體尺各指標(biāo)之間兩兩相關(guān)，其中胸圍與胸徑、管圍與管徑相關(guān)程度更高，說明引入胸徑和管徑預(yù)測胸圍和管圍具備系統(tǒng)測量優(yōu)勢。

4 測量流程

如圖6所示，測量時(shí)首先將馬體figure圖像加載到系統(tǒng)界面上，當(dāng)圖像骨骼清晰且輪廓分明時(shí)，可省去二值化處理及輪廓提取環(huán)節(jié)，只需完成局部放大和數(shù)據(jù)標(biāo)定程序即可進(jìn)入數(shù)據(jù)測量階段。測量得到體高、體長、胸徑和管徑數(shù)據(jù)后，通過多元線性回歸方程預(yù)測胸圍和管圍，即初步實(shí)現(xiàn)了焉耆馬體尺的測量系統(tǒng)。

5 結(jié) 論

本文首先探討獲取馬體曲面形狀下四項(xiàng)體尺指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)定方法；其次研究并建立胸圍和管圍數(shù)據(jù)的預(yù)測模型；然后在馬體的位姿或環(huán)境光照和背景要求嚴(yán)格情況下，完成其體高、體長、胸圍和管圍的測量；最后基于Matlab的開發(fā)平臺，初步實(shí)現(xiàn)焉耆馬體尺測量的可視化系統(tǒng)。設(shè)計(jì)中預(yù)測模型的建立依據(jù)線性回歸理論，根據(jù)馬的體高、體長、胸圍和管圍各指標(biāo)的相關(guān)程度，優(yōu)化組合并建立回歸方程，增強(qiáng)方程的顯著性及預(yù)測的準(zhǔn)確性。

系統(tǒng)的不足之處在于，數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析及預(yù)測模型的建立均取決于少量馬體樣本，由此產(chǎn)生的系統(tǒng)測量誤差（尤其是馬體管圍測量）無法完全控制在5%以內(nèi)。此外，針對馬體的位姿或環(huán)境光照和背景要求不嚴(yán)格情況下的體尺測量，筆者還需深入研究。

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