胡新宇+錢磊+張道德+吳良溢

摘 要： 針對家蠶微粒子圖像存在背景復雜、光照不均及微小彩色目標圖像分割處理問題，研究彩色家蠶微粒子圖像在復雜場景下的分割技術。該方法首先通過模糊對比度增強預處理方法，增強微粒子目標圖像和復雜背景的對比度；然后，采用顏色特征提取準則從非目標雜質圖像中直接分離出彩色目標圖像，減少了疑似孢子引起誤識別的可能性，同時提高了二維Otsu分割方法對彩色微粒子小目標圖像分割的有效性。實驗結果表明該方法對微粒子圖像分割處理效果良好。

關鍵詞： 家蠶微粒子； 彩色圖像分割； 模糊增強； 二維Otsu； 顏色特征提取； HSI模型

中圖分類號： TN911.73?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）04?0041?04

Abstract： In allusion to the complex background and uneven illumination of pebrine images and segmentation processing problem of small color target images， the segmentation technology of color pebrine images in complex scenes was researched. The contrast of pebrine target image and complex background is increased by using the method of fuzzy contrast enhancement preprocessing. The color target images are directly separated from non?target impurity images by using the color feature extraction criterion， which can not only reduce the possibility of misrecognition of suspected spores， but also improve the effectiveness of two?dimensional Otsu segmentation method for color pebrine target image segmentation. The experiment results show that the method has good effect on pebrine image segmentation processing.

Keywords： pebrine； color image segmentation； fuzzy enhancement； two?dimensional Otsu； color feature extraction； HSI model

家蠶微粒子病俗稱“蠶癌”[1]，利用視覺技術進行檢測，將蠶蛾研磨、經離心分離后置于顯微鏡下拍攝圖像進行處理。微粒子大小為3～4 μm×1.5～2.5 μm，形態(tài)為橢圓形，在600倍顯微鏡下觀察呈淡綠色。采集的微粒子圖像背景復雜，有大量不同形態(tài)的蠶蛾碎片等雜質圖像，另外顯微圖像光照不均，存在反光和噪聲。研究復雜背景下微粒子彩色目標圖像的分割技術，成為影響家蠶微粒子圖像自動檢測的一項關鍵技術。

1 微粒子圖像的模糊對比度增強預處理

針對微粒子顯微圖像對比度差、光照不均勻的問題，采用模糊對比度增強處理[2]方法，增強微粒子目標圖像和復雜背景的對比度，減少微粒子圖像復雜背景及噪聲干擾影響，為下一步圖像分割做好準備。

為此，引入局部對比度算子，選擇合適的凸函數進行模糊增強處理，放大鄰域內各像素間的差異，然后通過逆映射將圖像變換到空間域進行平滑濾波，完成微粒子圖像增強預處理。主要包括以下4個工作步驟：

4） 對比度增強處理方法，把背景中的噪聲干擾信息和目標圖像邊緣細節(jié)有效信息都同時進行了模糊增強，為了有效去除離散的噪聲點，考慮采用中值濾波方法。

從圖1可知，經模糊對比度增強處理后，增強了微粒子圖像局部區(qū)域輪廓和色彩特征，使小顆粒目標圖像和背景對比度更加清晰，有利于圖像后續(xù)分割處理。

2 家蠶微粒子圖像的分割算法研究

對于低照度、小目標微粒子圖像，經過對比度增強預處理后，能顯著增強微粒子顯微圖像與背景的對比度，突顯目標區(qū)域微粒子圖像的輪廓和色彩特征，為復雜背景下微粒子目標圖像的分割做好準備。

2.1 Otsu閾值分割算法分析

最大類間方差法[4?5]（Otsu法）作為一種非參數監(jiān)督的自適應閾值選取方法，Haralick研究認為，目標區(qū)域像素占比至少大于30%時，一維Otsu分割效果最好[6]；而Wang H.Y.等提出的二維Otsu閾值分割法[7]，其閾值分割依據是將由像素灰度值和鄰域內灰度平均值分布形成的二維灰度直方圖作為閾值選取參考，使它在小目標圖像分割上具有良好的分割性能。

應用上述兩種算法理論，對圖1c）進行Otsu閾值分割后的效果如圖2所示。

對比分析兩種分割處理效果圖，可看出：

1） 由于微粒子圖像小目標像素占比較少，經一維Otsu分割處理后的圖像中存在大量雜質見圖2a），實驗證明，該方法不適合小目標微粒子圖像分割；

2） 經對比，圖2b）中大量存在的小顆粒雜質圖像，經二維Otsu分割處理后沒有顯現出來，并保持目標區(qū)域良好的橢圓形邊緣特征，表明二維Otsu法在小目標圖像分割性能上，優(yōu)于一維Otsu算法。

二維Otsu算法雖在小目標圖像分割上具有良好分割性能，但由于目標圖像在基于全局的灰度值統(tǒng)計中占比不夠，導致二維Otsu法分割性能同樣不佳，需研究復雜背景下微粒子顯微圖像的分割技術。endprint

2.2 面向微粒子圖像的分割技術研究

由于沒有充分利用目標圖像局部的實際有效信息，即微粒子呈淡綠色的色彩特征，因而難以準確提取微粒子圖像的目標區(qū)域，據此研究面向微粒子圖像的分割技術。

2.2.1 微粒子圖像的HSI模型分析

美國色彩學家H.A.Munseu提出HSI顏色模型[8]，對于依靠人眼來感知色彩特性的微粒子圖像識別檢測處理合適。微粒子原始圖像（圖1a）的HSI各顏色分量圖如圖3所示。

由各顏色分量圖像知：H分量圖像（圖3a））中白色亮點清晰地顯示出需提取的微粒子目標圖像區(qū)域；S分量圖像（圖3b））較完整地標識出目標圖像橢圓形區(qū)域輪廓，由于微粒子目標圖像飽和度值接近背景中的雜質圖像，導致分離出大量雜質圖像；圖3c）顯示背景與目標圖像無明顯特征差異，表明I分量和色彩信息不相關。

因此，選擇HSI模型符合人眼感知色彩的視覺習慣，其H，S分量圖像與人眼觀察色彩特性進行蠶檢的檢驗流程一致，模型中各顏色分量值[9]定義為：

2.2.2 微粒子圖像的顏色特征提取準則確定

選取50個微粒子圖像樣本，分別統(tǒng)計各樣本H，S，I各顏色分量的分布情況如圖4所示。

1） HSI顏色空間中，H分量主要在125°變化范圍波動，飽和度S分量變化范圍為0.1

2） 由于亮度I分量與微粒子色彩信息無關，故不限定圖像I分量閾值，而通過合理地設置色調H和飽和度S的閾值范圍，實現微粒子彩色目標的直接分離。

根據H，S分量統(tǒng)計結果，確定微粒子圖像的顏色特征提取準則為：

2.2.3 基于HSI的彩色微粒子圖像分割技術

二維Otsu分割方法對于小目標圖像具有良好分割性能，為了充分利用微粒子圖像淡綠色特征，提出基于HSI的彩色微粒子顯微圖像分割技術。

首先，利用顏色特征準則提取分離出微粒子彩色目標圖像。

1） 根據顏色特征提取彩色目標，把和微粒子形態(tài)相似但具不同色彩特性的霉菌孢子分離出來，減少后續(xù)處理中產生的誤判別；

2） 去除復雜背景中雜質圖像干擾，改善彩色目標圖像在全局閾值分割處理中灰度統(tǒng)計特性，保證閾值分割算法的有效性；

3） 確定顏色特征準則時，擴大H，S顏色分量閾值范圍，降低漏判可能性。

其次，采用二維Otsu分割方法對彩色目標H分量圖像進行分割處理。具有相似顏色特征的目標圖像經提取分離后，采用H分量圖像表征其色彩特征，在綜合比較兩個Otsu法分割性能的基礎上，對H分量彩色目標圖像應用二維Otsu分割方法[10]處理。通過初始階段直接分離出彩色目標圖像，減少雜質圖像干擾，提高二維Otsu法對單色彩分量分割處理的有效性。

最后，利用形態(tài)特征參數去除雜質噪聲干擾。

分割后的微粒子圖像，存在大量大小不一、形狀各異的雜質噪聲，嚴重影響識別的效率和正確率，通過設定形態(tài)特征參數的閾值范圍，剔除掉雜質圖像中與目標圖像周長和面積差異較大的圖塊，實現目標修正和提高識別效率的作用。

分析微粒子目標圖像特征參數值，微粒子面積大小為83～137個像素，周長為27～36個像素。在實際蠶檢時，微粒子特征參數值因受相機參數影響而不固定，微粒子圖像面積的閾值范圍設定為[60，140]，周長范圍為[25，50]。根據微粒子形態(tài)特征參數篩除原始圖像中雜質圖塊，使形態(tài)相近的目標圖像分割出來。

3 實驗結果及分析

按照上述圖像分割理論，對微粒子圖像進行分割處理：圖5b）為對微粒子原圖像（圖5a））提取后的彩色目標圖像，圖5c）為圖5b）的H分量圖像，圖5d）為采用二維Otsu法對圖5c）進行閾值分割后的效果圖，圖6為微粒子圖像分割后續(xù)處理的效果圖。

對比分析各實驗結果如下：

1） 由圖5b）可知，以顏色特征提取準則實現非目標雜質圖像的有效去除（如圖5a）中方框標識的蠶蛾碎片、氣泡等干擾雜質圖塊），將彩色目標從復雜背景圖像中直接提取出來。

2） 圖5c）中灰白色區(qū)域，表示彩色目標對象具有同一色調，背景中的部分雜質圖塊，通過顏色特征提取準則實現有效濾除，提高了圖像分割效果。由圖5d）可知，分割處理的微粒子目標圖像輪廓特征完整，圖像雜質噪聲顯著。

3） 圖6a）表明，形態(tài)濾波可有效去除圖像中點噪聲和孔噪聲，并在一定程度上平滑了邊界，實現了邊界光滑、單連通域目標圖像的完整分割，如圖6a）中三角形標注，濾波效果顯著；由圖6b）、圖6c）可知，經周長和面積兩形態(tài)特征閾值篩選后，圖6a）中存在的大量塊狀雜質圖像被有效去除，取得了良好的降噪效果，有利于提高后續(xù)圖像識別算法的效率和準確率。

4 結 論

在對微粒子圖像模糊增強預處理的基礎上，分析了二維Otsu分割法在微粒子小目標圖像分割上的局限性。研究面向微粒子圖像的分割技術，通過顏色特征提取準則直接分離出彩色目標圖像，背景中大量雜質圖塊的去除，減少疑似微孢子誤判別的可能性，提高二維Otsu分割法對彩色微粒子小目標H分量圖像分割的有效性。通過基于特征參數的圖像分割后續(xù)處理，實現了光滑邊界、單連通目標區(qū)域的完整分割。

參考文獻

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