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        基于圖像處理的螞蟻計數(shù)方法研究

        2018-10-22 06:56:08張震肖冰冰
        軟件工程 2018年7期

        張震 肖冰冰

        摘 要:針對目前人工螞蟻計數(shù)的困難性,本文選擇圖像處理的方法實現(xiàn)螞蟻圖像的自動計數(shù)。首先對所采集到的圖像進行圖像灰度化、圖像銳化、圖像二值化、形態(tài)學(xué)處理等一系列預(yù)處理,達到減少圖像復(fù)雜度,以及圖像優(yōu)化的目的,為最后的圖像準確計數(shù)奠定基礎(chǔ);在圖像計數(shù)時采用連通域標記的方法對處理后的圖像進行標記和計數(shù),并將結(jié)果顯示在對話框內(nèi)。結(jié)果表明該方法計數(shù)準確率較高,具有良好的效果。

        關(guān)鍵詞:圖像灰度化;形態(tài)學(xué)處理;連通域標記

        中圖分類號:TP751 文獻標識碼:A

        文章編號:2096-1472(2018)-07-01-03

        1 引言(Introduction)

        隨著城市化的快速推進,越來越多的螞蟻棲息地被人類占有,使許多螞蟻不得不進入室內(nèi)與人相伴而產(chǎn)生危害。螞蟻密度過大時,它們會破壞房屋建筑、叮咬,以及襲擊人類,對人們的生活和安全產(chǎn)生很嚴重的影響。

        圖像處理是21世紀的一門新興學(xué)科,目前主要的技術(shù)有傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)及圖像分析和理解的智能處理技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像處理包括圖像的基本運算、圖像變換、圖像的邊緣檢測、圖像重建等。圖像分析和理解的智能處理包括圖像特征分析、圖像識別、基于內(nèi)容的圖像檢索和圖像數(shù)字水印等[1]。

        對螞蟻的數(shù)量進行計數(shù)固然重要,但實現(xiàn)卻是相當(dāng)困難的。主要原因有兩個:一是螞蟻的體型問題;二是螞蟻群居的生活習(xí)性問題。本文研究的主要目的就是解決這兩大問題,能夠準確且方便的對螞蟻的數(shù)量進行統(tǒng)計。本文利用圖像處理的方法對圖片進行處理,以便于解決以上難題。

        2 軟件平臺介紹(Introduction of software platform)

        在計算機快速發(fā)展的浪潮下,與之相關(guān)的語言也越來越多,目前市面上比較流行的進行圖像處理的語言主要有MATLAB、C++、Python。MATLAB的編程語言簡潔實用,它擁有良好的編程界面,編程的效率高。因此,本文選擇MATLAB對圖像進行處理。

        3 圖像預(yù)處理(Image preprocessing)

        3.1 圖像處理流程圖

        圖像處理流程圖如圖1所示。

        3.2 圖像灰度化

        由于采集到的圖像一般為彩色圖像,因此先將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像以減少計算的復(fù)雜度[2]。在灰度化處理過程中所使用的方法是加權(quán)平均值法?;叶然幚碇暗膱D像和灰度化處理之后的圖像分別如圖2和圖3所示。

        3.3 圖像平滑

        我們采集到的圖像往往會存在噪聲,這主要是由于兩個方面導(dǎo)致的:一方面是由于圖像在獲取、傳輸和記錄時,成像設(shè)備和記錄儀器的精密度差;另一方面是由于自然界的客觀原因造成的,例如目標圖像和背景顏色相近等。圖像平滑主要有四種方法,分別是鄰域平均法、低通濾波法、多圖像平均法和中值濾波法。本文選擇中值濾波法[3],其處理結(jié)果如圖4所示。

        3.4 圖像銳化

        經(jīng)過圖像平滑處理后的圖像會變的不清晰,為了解決這種狀況,本文采用圖像銳化的方法,消除噪聲處理后產(chǎn)生的模糊現(xiàn)象,增強圖像的清晰度。本文中選擇laplace算子[4]對圖像進行銳化,銳化結(jié)果如圖5所示。

        3.5 圖像二值化

        在數(shù)字圖像處理中,二值圖像占有非常重要的地位。圖像的二值化有利于圖像的進一步處理,使圖像變得簡單,而且數(shù)據(jù)量減少,能突顯出感興趣的目標的輪廓。圖像二值化主要有迭代法、最大類間方差法和最大熵法三種方法[5]。在此,采用最大類間方差法對圖像進行處理,處理結(jié)果如圖6所示。

        3.6 形態(tài)學(xué)處理

        與圖像銳化及圖像平滑等方法相比,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法具有不可替代的優(yōu)點,它使圖像更加簡單,去除非目標部分,同時目標圖像的形狀和大小不會發(fā)生明顯變化。更重要的是,該算法可以同時完成兩個操作,它可以很好的去除圖像中的噪聲而不會破壞到有用的圖像信息,而且對于邊緣的處理效果也比較平滑[6]。本文依次對圖像進行腐蝕、膨脹、開閉運算的操作,處理結(jié)果如圖7所示。

        4 圖像計數(shù)(Image count)

        4.1 二值圖像取反

        由于在接下來所使用的標記函數(shù)是對圖像中的白色區(qū)域進行處理,因此,對二值圖像進行取反處理,即黑變白、白變黑的處理。取反后的圖像如圖8所示。

        4.2 連通域標記

        二值圖像分析最重要的方法就是連通區(qū)域標記[7],它是所有二值圖像分析的基礎(chǔ),它通過對二值圖像中白色像素的標記,讓每個單獨的連通區(qū)域形成一個被標識的塊,進一步的我們就可以獲取這些塊的輪廓、外接矩形、質(zhì)心、不變矩等幾何參數(shù)。

        對連通區(qū)域進行標記的方法有許多,有些方法可以一次遍歷圖像,有些方法則需要兩次或更多次來遍歷圖像。本文采用一次遍歷圖像的方法[8],它一次遍歷圖像,并記下每一行(或列)中連續(xù)的團和標記的等價對,然后通過等價對對原來的圖像進行重新標記。連通區(qū)域標記的結(jié)果如圖9所示。

        4.3 計數(shù)結(jié)果

        利用bwlabel函數(shù),完成連通域的標記,并實現(xiàn)圖像的計數(shù)。為了方便多次計數(shù),本文設(shè)計了一個對話框,將計數(shù)結(jié)果以對話框的形式顯示出來,計數(shù)結(jié)果如圖10所示。

        任何結(jié)論的得到,都需要大量數(shù)據(jù)的支撐,單單一組數(shù)據(jù)是不能說明什么問題的。因此,本文對采集到的十組圖片均進行了計數(shù)處理,所有圖像的結(jié)果如表1所示。

        將以上結(jié)果進行平均處理,得到結(jié)果為96.8541%,對上述結(jié)果分別觀察,我們可以看到實驗結(jié)果的浮動性偏大。這是因為當(dāng)背景與目標的差別較小時,容易造成誤差,使結(jié)果不理想;當(dāng)背景與目標差別較大時,能夠很容易分辨出目標圖像,結(jié)果誤差較小。

        5 結(jié)論(Conclusion)

        通過對圖像的灰度化、二值化、形態(tài)學(xué)運算等一系列圖像預(yù)處理,并采用連通域標記的方法,很好地完成了圖像計數(shù)的目的,且計數(shù)結(jié)果準確度較高,處理方法簡單,具有很好的應(yīng)用前途。通過該設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)自動計數(shù),有助于改善人工計數(shù)的耗時、耗力等缺點。

        參考文獻(References)

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        [2] 阮秋琦.數(shù)字圖像處理學(xué)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007:429-438.

        [3] 冼鼎翔.基于圖像的水稻燈誘害蟲識別技術(shù)的研究[D].浙江理工大學(xué),2015:20-23.

        [4] 何新江.嵌入式水稻燈誘害蟲圖像采集與處理系統(tǒng)的研究[D].浙江理工大學(xué),2016:27-29.

        [5] Mohammadmehdi Maharlooei,S.Sivarajan,Sreekala G.Bajwa,et al.Detection of soybean aphids in a greenhouse using an image processing technique[J].Computers and Electronics in Agriculture,2017(132):63-70.

        [6] 顏丙生,趙俊杰,湯寶平,等.基于圖像處理和光電技術(shù)的儲糧蟲害監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].糧食與油脂,2016,29(10):70-73.

        [7] 陳梅香,楊信廷,石寶才,等.害蟲自動識別與計數(shù)技術(shù)研究進展與展望[J].環(huán)境昆蟲學(xué)報,2015,37(01):176-183.

        [8] 李文勇.基于機器視覺的果園性誘害蟲在線識別與計數(shù)方法研究[D].中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2015:47-48.

        作者簡介:

        張 震(1966-),男,博士,教授.研究領(lǐng)域:信息與通信工程.

        肖冰冰(1996-),女,本科生.研究領(lǐng)域:圖像處理.

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