肖德琴　張玉康　范梅紅　潘春華　葉耀文　蔡家豪

(1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院， 廣州 510642； 2.廣東省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心， 廣州 510642；3.廣州東升農(nóng)場(chǎng)有限公司， 廣州 511470)

0　引言

無(wú)線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)以其對(duì)視頻、圖像等大信息媒體的感知與處理優(yōu)勢(shì)，催生了視覺(jué)感知技術(shù)在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的空前發(fā)展，導(dǎo)致視覺(jué)感知的圖像識(shí)別技術(shù)成為各界應(yīng)用的熱點(diǎn)[1-2]。近年來(lái)，視覺(jué)感知技術(shù)在害蟲(chóng)識(shí)別[3-14]、作物長(zhǎng)勢(shì)分析[15]、作物病理診斷[16]等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛重視。農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)圖像識(shí)別也成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。

在害蟲(chóng)圖像識(shí)別領(lǐng)域，目前主要是通過(guò)對(duì)誘捕板害蟲(chóng)進(jìn)行計(jì)數(shù)和對(duì)綠色植物葉面的害蟲(chóng)進(jìn)行計(jì)數(shù)。張水發(fā)等[3]、胡雅輝等[4]和MURAKAMI等[10]研究了綠葉表面的蔬菜害蟲(chóng)圖像，對(duì)薊馬或煙粉虱的識(shí)別率相對(duì)較高，但是識(shí)別的害蟲(chóng)類(lèi)型相對(duì)單一，而且需要人工翻轉(zhuǎn)每個(gè)葉面，不利于自動(dòng)化識(shí)別應(yīng)用。ESPINOZA等[6]和SUN等[12]關(guān)于誘捕板害蟲(chóng)的識(shí)別均有較好的識(shí)別精度。

針對(duì)當(dāng)前大田環(huán)境下害蟲(chóng)圖像識(shí)別技術(shù)存在種類(lèi)單一和背景過(guò)于理想化的不足[13-16]，以及對(duì)大田環(huán)境下薊馬、煙粉虱等蔬菜害蟲(chóng)進(jìn)行識(shí)別計(jì)數(shù)的空缺，本文在對(duì)比分析以往邊緣檢測(cè)和閾值分割的經(jīng)典算法基礎(chǔ)上，以南方蔬菜重大害蟲(chóng)為研究對(duì)象，探索一種在大田環(huán)境下使用黃色誘捕板對(duì)蔬菜害蟲(chóng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)計(jì)數(shù)的新方法，提出一種基于結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林的害蟲(chóng)圖像分割算法和利用不規(guī)則結(jié)構(gòu)的特征提取算法。進(jìn)一步結(jié)合背景去除、干擾目標(biāo)去除和檢測(cè)模型計(jì)數(shù)子算法，集成設(shè)計(jì)基于視覺(jué)感知的蔬菜害蟲(chóng)計(jì)數(shù)算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception，VPCA-VP)，在現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境下使害蟲(chóng)識(shí)別達(dá)到3類(lèi)以上。

1　VPCA-VP算法的體系結(jié)構(gòu)

VPCA-VP算法主要包括害蟲(chóng)圖像預(yù)分割、背景去除、干擾害蟲(chóng)去除、不規(guī)則特征提取和檢測(cè)計(jì)數(shù)5大模塊，算法流程圖如圖1所示。

預(yù)分割模塊中，針對(duì)大田現(xiàn)場(chǎng)圖像的復(fù)雜環(huán)境，本文使用結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林子算法對(duì)害蟲(chóng)圖像進(jìn)行預(yù)分割，獲得圖像中所有對(duì)象的輪廓；然后采用背景去除子算法去掉黃板以外的干擾背景，獲得只有黃板區(qū)域內(nèi)的圖像；再應(yīng)用干擾害蟲(chóng)去除子算法去除大型害蟲(chóng)部分肢體的干擾；最后運(yùn)用不規(guī)則特征提取子算法形成3維特征向量，并使用閾值判定子算法對(duì)害蟲(chóng)進(jìn)行分類(lèi)計(jì)數(shù)。

2　VPCA-VP算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1　預(yù)分割處理

本文提出了一種基于結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林的分割算法，該算法采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對(duì)害蟲(chóng)圖像進(jìn)行分割。美國(guó)伯克利大學(xué)的BSDS500圖像數(shù)據(jù)庫(kù)[17]為圖像分割和邊緣檢測(cè)提供了一個(gè)共享的圖形庫(kù)，該圖像數(shù)據(jù)庫(kù)包括12 000個(gè)人工分割圖像和1 000個(gè)Corel數(shù)據(jù)庫(kù)圖像，涵蓋了物體、動(dòng)物和害蟲(chóng)等多個(gè)領(lǐng)域的圖像信息，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者使用BSDS500數(shù)據(jù)庫(kù)做各個(gè)領(lǐng)域的分割，例如徐良玉等[18]用其進(jìn)行海天線檢測(cè)，ZITNICK等[19]用其對(duì)動(dòng)物進(jìn)行跟蹤。本文以BSDS500圖像數(shù)據(jù)庫(kù)為訓(xùn)練集，使用CIE-LUV的3個(gè)色彩空間、2種梯度大小(原始分辨率和原始分辨率的一半)[20]和8個(gè)方向(每個(gè)梯度有4個(gè)方向)[21]，結(jié)合樣本空間的自相似性描述子，將樣本圖像轉(zhuǎn)換成7 228維的特征向量，進(jìn)一步利用向量轉(zhuǎn)換和降維技術(shù)得到256維的輸出向量[22]。特征向量和輸出向量用于訓(xùn)練單棵決策樹(shù)，最終完成隨機(jī)森林的訓(xùn)練。

圖1　VPCA-VP算法流程圖Fig.1　Flowchart of VPCA-VP algorithm

經(jīng)過(guò)多次測(cè)試發(fā)現(xiàn)，本實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)森林的子樹(shù)個(gè)數(shù)T為4時(shí)效果比較好，本文基于隨機(jī)森林的害蟲(chóng)圖像生成流程算法如下：

輸入：訓(xùn)練集D=(X,Y),X是樣本的屬性集，Y是對(duì)應(yīng)樣本的標(biāo)簽集

輸出：訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型

GrowRandomTree(D)

fortto |T| do

隨機(jī)選取固定數(shù)量的屬性集合Xsub，結(jié)合標(biāo)簽集Y形成訓(xùn)練集Dt

訓(xùn)練隨機(jī)森林的單棵決策樹(shù)

end for

return random forest

結(jié)合害蟲(chóng)圖像對(duì)訓(xùn)練完成的隨機(jī)森林進(jìn)行測(cè)試，分割效果如圖2所示，本算法不僅可以準(zhǔn)確分割黃板邊緣，而且害蟲(chóng)對(duì)象的邊緣也能準(zhǔn)確分割出來(lái)。

2.2　背景去除

直接提取出來(lái)的黃板區(qū)域是不包括黃板邊緣的像素，實(shí)際實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)很多害蟲(chóng)集中在黃板邊緣上，所以需要對(duì)黃板區(qū)域進(jìn)行微量膨脹來(lái)補(bǔ)充損失的黃板邊緣信息。由于原圖在農(nóng)場(chǎng)大田環(huán)境下采集，包含的背景比較多，因此，本文算法先需要除去黃板以外的植物和建筑物等其他背景，以獲取只有黃板的二值圖像。具體算法如下：

輸入：預(yù)分割圖像

輸出：背景去除后的圖像

getDelBlackground(I)

把圖像I作取反操作，得到圖像I1

對(duì)I1進(jìn)行填充操作，凸顯黃板區(qū)域，獲得圖像I2

新建立一個(gè)空白圖像，選取圖像I2的黃板放在空白圖像上，形成圖像I3

對(duì)I3進(jìn)行膨脹操作，彌補(bǔ)邊界的損失，得到圖像I4

returnI4

首先以圖2為研究對(duì)象，把圖2進(jìn)行取反操作，得到圖3a；然后對(duì)圖3a進(jìn)行填充操作，得到圖3b；最后對(duì)圖3b中黃板區(qū)域的連通域進(jìn)行選擇，存放在另外一個(gè)新建的圖像，得到圖3c。為了后面能夠獲取到黃板邊界的分割圖，需要補(bǔ)充黃板掩碼圖的缺陷，可對(duì)圖3c進(jìn)行膨脹操作得到黃色誘捕板的掩碼圖，膨脹算法選取尺寸為20×20的正方形結(jié)構(gòu)元素作為計(jì)算算子，結(jié)果如圖3d所示。再把圖2初步分割的結(jié)果與圖3d的掩碼圖進(jìn)行與運(yùn)算，可去掉黃板區(qū)域以外的建筑物、天空等背景圖像，最后得到只有黃色誘捕板的分割圖像，如圖3e所示。

圖2　結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林分割圖Fig.2　Segmentation diagrams of structured random forests

圖3　去除背景過(guò)程Fig.3　Process of removing background

2.3　干擾害蟲(chóng)的去除

識(shí)別害蟲(chóng)時(shí)可能會(huì)把體積較大害蟲(chóng)的部分肢體當(dāng)成本文需要識(shí)別的害蟲(chóng)，為了排除超大型害蟲(chóng)的干擾，再一次提高后面害蟲(chóng)識(shí)別的精度，本文設(shè)計(jì)了如下干擾害蟲(chóng)去除算法。

輸入：已經(jīng)去除背景的分割圖像

輸出：已經(jīng)去除干擾害蟲(chóng)的分割圖像

圖4　去掉大型害蟲(chóng)干擾過(guò)程Fig.4　Process of removing interference of large pest

getDelOtherPest(I)

對(duì)圖像I進(jìn)行凸包擬合，得到只有大型害蟲(chóng)的凸包擬合圖像I1

對(duì)圖像I1中除了凸包區(qū)域外其他區(qū)域漫水填充成灰色，獲得圖像I2

對(duì)圖像I2進(jìn)行二分操作，灰色區(qū)域變成黑色，非灰色區(qū)域變成白色，形成圖像I3

根據(jù)I3對(duì)I進(jìn)行操作，I3為黑色區(qū)域位置則對(duì)應(yīng)保留I中原來(lái)像素，否則變成黑色像素，最終得到圖像I4

returnI4

首先，對(duì)圖3e進(jìn)行凸包擬合，找到凸包面積較大的區(qū)域，得到如圖4a所示結(jié)果；其次，對(duì)凸包擬合的圖像使用漫水填充算法進(jìn)行標(biāo)記，圖像上分別有灰色背景，黑色的害蟲(chóng)內(nèi)部區(qū)域和白色的害蟲(chóng)邊界，而且大型害蟲(chóng)輪廓還包含有子輪廓，如圖4b所示；然后，對(duì)圖4b進(jìn)行二分操作，把灰色背景變成黑色，其他的顏色全部變成白色，得到了圖4c的大型害蟲(chóng)掩碼圖；最后，根據(jù)圖4c大型害蟲(chóng)的掩碼圖，對(duì)圖3e進(jìn)行操作，如果是圖4c的白色區(qū)域，則把圖3e對(duì)應(yīng)區(qū)域的像素變成黑色，這樣就能去掉黃色誘捕板內(nèi)大型害蟲(chóng)的干擾，得到只有小型害蟲(chóng)的分割圖像，如圖4d所示。由此，獲得了只有小型害蟲(chóng)的分割圖像，為后面的識(shí)別盡可能地排除了干擾。

2.4　不規(guī)則特征提取

害蟲(chóng)圖像具有全局特征，如果對(duì)整張圖像進(jìn)行特征提取，這個(gè)圖像特征將包括害蟲(chóng)、黃板甚至是遠(yuǎn)處的建筑物等很多對(duì)象信息。經(jīng)典的做法是只計(jì)算每個(gè)分割對(duì)象矩形區(qū)域的特征，使特征區(qū)域只包含單個(gè)對(duì)象，這不可避免地帶來(lái)了對(duì)象以外的像素干擾，降低了該對(duì)象特征的代表性，如圖5所示。

圖5　傳統(tǒng)的特征提取子輪廓Fig.5　Feature extraction of sub contour by traditional method

本文使用一種新的算法對(duì)不規(guī)則圖像進(jìn)行特征提取，使提取出來(lái)的特征只有害蟲(chóng)對(duì)象特征，并排除其他像素特征的干擾。先把彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖，然后使用掩碼圖運(yùn)算的形式對(duì)害蟲(chóng)對(duì)象進(jìn)行像素提取，最后使用特征值計(jì)算紋理能量、對(duì)比度、熵、均勻度、相關(guān)度、顏色平均值、方差、能量、熵、區(qū)域面積、離心率和周長(zhǎng)的特征值。特征提取算法如下：

輸入：只有單個(gè)輪廓的分割圖像和原圖像的灰度圖

輸出：12維的特征向量

GetFeatureVector(I,Iori)

對(duì)圖像I的輪廓使用漫水填充算法得到圖像I2

把I2與原圖的灰度圖做與運(yùn)算，取出只有單個(gè)對(duì)象的灰度圖I3

計(jì)算I3的灰度共生矩陣，并進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)計(jì)算紋理的能量、對(duì)比度、熵、均勻度和相關(guān)度

計(jì)算I3圖像的顏色直方圖，并進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)求得顏色平均值、方差、能量和熵

計(jì)算I3中唯一輪廓的區(qū)域面積、離心率和周長(zhǎng)

return featureVector

此算法首先提取圖像的灰度圖，然后根據(jù)掩碼圖計(jì)算灰度圖的特征值，效果如圖6所示。根據(jù)提取出來(lái)的12個(gè)特征，使用SPSS對(duì)特征進(jìn)行主成分分析[23]，獲得了面積、離心率和周長(zhǎng)3個(gè)主要特征。

圖6　特征提取子輪廓Fig.6　Feature extraction of sub contour

2.5　檢測(cè)計(jì)數(shù)

由于本文計(jì)數(shù)的害蟲(chóng)是薊馬、煙粉虱和實(shí)蠅，根據(jù)上一節(jié)的主成分分析，本文識(shí)別算法所采用的特征向量用面積、周長(zhǎng)和離心率來(lái)表示，在實(shí)際算法執(zhí)行過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)計(jì)算輪廓周長(zhǎng)效果并不明顯，所以進(jìn)一步去除了周長(zhǎng)特征，為提高精度，本算法加上了第4主成分——顏色平均值，最后選擇的特征是面積S、離心率e和顏色平均值avh。進(jìn)一步根據(jù)害蟲(chóng)的特征分別設(shè)置相應(yīng)的閾值，若滿(mǎn)足條件S0

輸入：面積、離心率、顏色平均值

輸出：各種害蟲(chóng)的數(shù)量

CalPestNumber(S,e,avh)

for 1 to AllContour

如果是煙粉虱，則煙粉虱計(jì)數(shù)加1，進(jìn)入end for

如果是薊馬，則薊馬計(jì)數(shù)加1，進(jìn)入end for

如果是實(shí)蠅，則實(shí)蠅計(jì)數(shù)加1，進(jìn)入end for

其他類(lèi)型害蟲(chóng)計(jì)數(shù)加1，進(jìn)入end for

end for

return pestNumber

3　實(shí)驗(yàn)與分析

3.1　算法應(yīng)用測(cè)試

本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境是在自然光照環(huán)境下對(duì)田間誘捕害蟲(chóng)的黃色誘捕板進(jìn)行采樣識(shí)別，采用佳能EOS T2i單反相機(jī)進(jìn)行微距拍攝，拍攝時(shí)相機(jī)與黃板的平視距離為50 cm，像素為3 500萬(wàn)，拍攝地點(diǎn)在廣州市天河區(qū)柯木塱南路28～30號(hào)(113.412 671°E,23.190 265°N)，實(shí)驗(yàn)拍攝情況如圖7所示，拍攝時(shí)間是14：30—17：00。本文采用辣椒地作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，在辣椒苗期開(kāi)始使用黃板誘捕，根據(jù)作物的長(zhǎng)勢(shì)及時(shí)調(diào)整懸掛高度，保持色板高于作物15～30 cm，每公頃懸掛450～750張黃板，黃板尺寸為24.5 cm×19.5 cm，太陽(yáng)光照強(qiáng)烈和溫和條件下都有采集圖像，同時(shí)黃色粘板本身又有一些粘液的干擾，圖像環(huán)境相對(duì)復(fù)雜，提高了計(jì)算機(jī)算法識(shí)別的難度。

本算法在Matlab和C++環(huán)境下進(jìn)行分析測(cè)試，其中C++使用OpenCV 3.0的圖像處理庫(kù)。本實(shí)驗(yàn)使用53幅圖像對(duì)薊馬和實(shí)蠅進(jìn)行計(jì)數(shù)，在黃板膠體和強(qiáng)光影響下，實(shí)驗(yàn)對(duì)煙粉虱計(jì)數(shù)的效果不佳，對(duì)30幅光照強(qiáng)度相對(duì)較弱的圖像進(jìn)行煙粉虱計(jì)數(shù)研究，總共83幅圖像，算法效果較好，應(yīng)用測(cè)試結(jié)果如圖8所示。

3.2　算法的常規(guī)度量分析

對(duì)VPCA-VP算法的計(jì)量精度進(jìn)行分析。本文選取了薊馬、煙粉虱和實(shí)蠅為識(shí)別對(duì)象，對(duì)這3種害蟲(chóng)的計(jì)數(shù)結(jié)果與人工計(jì)數(shù)進(jìn)行對(duì)比，其性能分析結(jié)果用混淆矩陣表示，結(jié)果如圖9所示。

圖7　實(shí)驗(yàn)部署Fig.7　Experimental implementation

圖8　單張圖像計(jì)數(shù)的界面Fig.8　Graphical interface for single picture count

由圖9可知，薊馬識(shí)別正確率為93.19%，煙粉虱識(shí)別正確率為91%，實(shí)蠅識(shí)別正確率為100%。煙粉虱的識(shí)別性能相對(duì)較低，識(shí)別正確率只有91%，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，主要的影響因素是黃色誘捕板上面的膠體發(fā)生了一些光照的反射，因?yàn)楸疚牡臋z測(cè)模型是通過(guò)顏色特征、邊界特征和區(qū)域特征來(lái)確定的，光照的反射使得膠體呈現(xiàn)出類(lèi)似煙粉虱的圖像，進(jìn)而產(chǎn)生了誤差。

圖9　VPCA-VP算法的性能分析結(jié)果Fig.9　Performance analysis results of VPCA-VP algorithm

3.3　算法的相對(duì)誤差分析

為分析VPCA-VP算法的相對(duì)誤差，本文對(duì)每張黃板的計(jì)數(shù)結(jié)果進(jìn)行分析，把人工計(jì)算害蟲(chóng)的數(shù)量作為橫坐標(biāo)，對(duì)應(yīng)害蟲(chóng)的相對(duì)誤差作為縱坐標(biāo)，采用散點(diǎn)圖方式描述分布結(jié)果，如圖10所示。

由圖10a可知，薊馬的誤差范圍在-12.23%～8.17%之間波動(dòng)，平均誤差為-1.40%；由圖10b可知，煙粉虱的識(shí)別誤差為-25%～25%，平均誤差為0.89%；由圖10c可知，實(shí)蠅相對(duì)誤差波動(dòng)較大，誤差從0～100%波動(dòng)。由圖10可得，薊馬和煙粉虱識(shí)別誤差在可以接受范圍內(nèi)，而實(shí)蠅因?yàn)轶w積較大本來(lái)很容易識(shí)別，但是由于樣本數(shù)量少，每個(gè)黃板實(shí)蠅數(shù)量平均不到1個(gè)，一旦出現(xiàn)一個(gè)實(shí)蠅變形，誤差就急劇上升。盡管如此，當(dāng)前監(jiān)測(cè)實(shí)蠅的總平均誤差為8%，也在可接受范圍內(nèi)。

3.4　算法計(jì)數(shù)和人工計(jì)數(shù)的對(duì)比分析

將VPCA-VP算法與人工計(jì)數(shù)的方法進(jìn)行比較。參考每塊黃板的結(jié)果數(shù)據(jù)，把人工計(jì)算害蟲(chóng)的數(shù)量作為橫坐標(biāo)，算法計(jì)算對(duì)應(yīng)害蟲(chóng)的數(shù)量作為縱坐標(biāo)，繪制散點(diǎn)圖，并且對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸擬合[23]，畫(huà)出每塊黃板結(jié)果數(shù)據(jù)的回歸直線，結(jié)合回歸直線和散點(diǎn)的分布對(duì)本文算法進(jìn)行分析，結(jié)果如圖11所示。

圖10　算法的相對(duì)誤差Fig.10　Relative error of algorithm

圖11　算法計(jì)數(shù)和人工計(jì)數(shù)的回歸模擬Fig.11　Regression simulation of algorithm counting and manual counting

由圖11可知，除了實(shí)蠅有個(gè)別離群點(diǎn)之外，3種害蟲(chóng)的算法計(jì)數(shù)和人工計(jì)數(shù)基本符合線性模型，也就是說(shuō)算法總體精度較為可靠。從圖11a可知，離散點(diǎn)基本貼近回歸直線，所以算法對(duì)薊馬計(jì)數(shù)的結(jié)果和人工計(jì)數(shù)結(jié)果基本一致，薊馬的決定系數(shù)R2為0.98，算法精度較高；相比于圖11a，圖11b中的離散點(diǎn)也基本貼近回歸直線，煙粉虱的決定系數(shù)R2為0.97。從圖11c可知，實(shí)蠅的決定系數(shù)R2為0.94，擬合程度相對(duì)較差，這是由于每塊黃板的實(shí)蠅數(shù)量較少，只要一個(gè)遺漏就會(huì)產(chǎn)生較大的偏離，但多數(shù)情況算法都能找到實(shí)蠅，而且找到的基本都是對(duì)的，所以總體性能相對(duì)也是可以接受的。

4　結(jié)束語(yǔ)

對(duì)隨機(jī)森林分割算法加以改進(jìn)，結(jié)合不規(guī)則結(jié)構(gòu)的特征提取算法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于視覺(jué)的害蟲(chóng)圖像計(jì)數(shù)算法，該算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)煙粉虱、薊馬和實(shí)蠅的計(jì)數(shù)，算法的平均識(shí)別正確率為94.89%，VPCA-VP算法能夠在純大田環(huán)境下對(duì)害蟲(chóng)進(jìn)行快速計(jì)數(shù)，可為農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)快速識(shí)別計(jì)算提供技術(shù)支持。

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