一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，包括：获取半滑舌鳎鱼苗图像并二值化处理；获取二值化图像全部连通域参数并构建对应的连通域图像；使用骨架细化算法处理连通域图像得到鱼苗骨架图像；判断鱼苗骨架图像中像素点的分类；使用交叉点计数法计算鱼苗骨架图像中半滑舌鳎鱼苗个数；获取鱼苗平均标准面积；对超过设置比例系数的连通域图像应用补偿算法；对补偿后所有连通域图像的鱼苗数目求和得到鱼苗总数。本发明专利技术通过交叉点计数及补偿算法来获取鱼苗个数。判断方法简单快速，对鱼苗无接触，实现机器代替人工进行自动检测；适用于鱼苗低粘连重叠或高粘连重叠等所有复杂情形，具有计算速度快、检测稳定性好、计数准确率高等优点。准确率高等优点。准确率高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法


[0001]本专利技术涉及水产图像处理
，尤其涉及一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法。

技术介绍

[0002]在水产养殖过程中，需要对半滑舌鳎鱼苗进行定量计数，以便为科学投喂和养殖密度管理等环节提供科学依据。传统的计数方法多使用人工的方式，受人工经验限制，存在着误差大、效率低，对鱼苗有损伤等缺点。20世纪80年代以来，科研人员研制出各种类型的鱼苗计数器，如电阻率计数器，光学计数器，声呐计数器，以及单通道、多通道等类型的计数器。但这些计数器使用条件受限且价格昂贵，无法真正应用于生产实践中。
[0003]随着计算机技术的快速发展，计算机视觉和数字图像处理等技术逐渐应用在水产养殖领域。授权公告号为CN101430775B的专利提出了基于计算机视觉的鱼苗自动计数装置和方法，其使用背景灰度数据和已测量鱼苗数量的灰度数据关系式来获取待计数鱼苗的数量；授权公告号为CN105374042B的专利提出了基于机器视觉的鱼苗在线自动计数装置与方法，其利用摄像头获取鱼苗图像，然后对图像进行处理和分析，使用端点计数方法得到鱼苗数量。
[0004]但在实际生产中，鱼苗的分布是不确定的，会产生一定的粘连重叠。例如像素面积法中参考基值的确立、目标面积与平均面积之间系数的确立等都造成了鱼苗计数的不稳定。端点计数方法则在鱼苗存在粘连重叠时，大量出现端点转化为交叉点的情形，仅使用端点计数会导致计数准确率偏低，且鱼苗粘连重叠情形越多误差就会越大。

技术实现思路

[0005]因此，本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法。通过获取连通域参数并构建与之对应的连通域图像，使用图像处理技术，采用骨架细化算法得到半滑舌鳎鱼苗骨架图像，建立了端点、连接点和交叉点的骨架像素点判定规则，提出了交叉点计数法，使用骨架端点和交叉点相结合的计数形式，并以此计数形式为基础提供了一种补偿算法来获取半滑舌鳎鱼苗个数。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术的一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，包括以下步骤：
[0007]S1、获取半滑舌鳎鱼苗图像，并对获取的半滑舌鳎鱼苗图像进行预处理，得到鱼苗二值化图像；
[0008]S2、获取二值化图像的全部连通域并依次处理，获取单个连通域参数并构建对应的连通域图像，采用数字模式骨架细化算法，对所述连通域图像提取鱼苗骨架，得到鱼苗骨架图像；
[0009]S3、判断鱼苗骨架图像中像素点的分类，并计算每种分类的像素点个数，所述像素点的分类类别包括端点、骨架点和交叉点；采用交叉点计数法计算得到连通域图像中半滑
舌鳎鱼苗的个数；
[0010]S4、获取鱼苗平均标准面积，对超过设置比例系数的连通域应用补偿算法，对补偿后的所有连通域的鱼苗数目求和，作为最终图像中半滑舌鳎鱼苗的数目。
[0011]进一步优选的，在S1中，还包括将获取的所述半滑舌鳎鱼苗图像，采用8位RGB三维矩阵形式保存，三维矩阵分别为R红色、G绿色、B蓝色三个通道。
[0012]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S1中，所述对获取的半滑舌鳎鱼苗图像进行预处理，得到鱼苗二值化图像包括以下步骤：
[0013]S101、将获取的所述半滑舌鳎鱼苗图像采用加权平均法转换为灰
[0014]度图像；
[0015]S102、对灰度图像采用中值滤波方法进行平滑处理；
[0016]S103、对平滑后图像使用OTSU最大类间方差分割算法进行二值
[0017]化处理；
[0018]S104、对二值化处理后的图像进行形态学处理，获得最终的鱼苗二值化图像。
[0019]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S2中，获取的连通域参数包括：number数目，label像素标记，外接矩形的xy坐标、width宽度、height高度和area面积。
[0020]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S2中，采用数字模式骨架细化算法，对所述连通域图像提取鱼苗骨架，包括如下方法：
[0021]采用ZS算法，按照定义的中心点和像素窗口，对中心点范围内的8个邻域点的像素，按照预设的迭代规则进行删除，保留迭代之后的骨架像素点。
[0022]在上述任意一项实施例中进一步优选的，所述迭代规则包括：
[0023]S201、奇数迭代规则：
[0024](a)2≤A(P0)≤6；(b)B(P0)＝1；(c)P2*P4*P6＝0；(d)
[0025]P4*P6*P8＝0；
[0026]S202、偶数迭代规则：
[0027](a)2≤A(P0)≤6；(b)B(P0)＝1；(c)P2*P4*P8＝0；(d)
[0028]P2*P6*P8＝0；
[0029]其中，A(P0)表示P0像素点非零邻域的个数，B(P0)表示P0像素点8个邻域P1，P2，...，P8有序集合中0﹣1模式的次数；所述0﹣1模式表示P0像素点8邻域P1，P2，...，P8有序集合中前者为0、后者为1的组合。
[0030]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S3中，所述判断鱼苗骨架图像中像素点的分类，并计算每种分类的像素点个数；包括如下步骤：
[0031]S301、从左到右，从上到下，依次扫描每个像素点，计像素点为P0；
[0032]S302、当扫描到P0＝1时，依次扫描P0的8个邻域点P1，P2，...，P8有序集合的值，使用像素点判定算法判定P0是否为端点、骨架点或交叉点；
[0033]S303、判定结束后，回到步骤S302继续判定下一个像素点；
[0034]S304、扫描完所有像素点后，统计各分类像素点的个数，使用交叉点计数法完成图像中半滑舌鳎鱼苗个数的统计。
[0035]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S302中，所述像素点判定算法包括：
[0036]F＝A(P0)－C(P0)
[0037]其中，A(P0)表示P0像素点非零邻域的个数，C(P0)表示P0像素点8邻域P1，P2，...，P8有序集合中1﹣1模式的次数；所述1﹣1模式表示P0像素点8邻域P1，P2，...，P8有序集合中前者为1、后者为1的组合；结果F表示像素点的分类，定义F＝1，P0为端点；F＝2，P0为骨架点；F＝3，P0为交叉点，F＝0或其它，P0为异常点。
[0038]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S304中，所述交叉点计数法使用端点和交叉点相结合的计数方式，公式为：
[0039]N＝(E+C)/2
[0040]其中，E表示端点个数，C表示交叉点个数，N表示半滑舌鳎鱼苗个数，结果取整数。
[0041]在上述任意一项实施例中进一步优选的，在S4中，所述获取鱼苗平均标准面积包括如下步骤：应用ZS骨架细化算法和交叉点计数法依次处理连通域；计算连通域面积与鱼苗个数的比例，公式为：
[0042]Ratio＝Area/Number
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取半滑舌鳎鱼苗图像，并对获取的半滑舌鳎鱼苗图像进行预处理，得到鱼苗二值化图像；S2、获取二值化图像的全部连通域并依次处理，获取单个连通域参数并构建对应的连通域图像，采用数字模式骨架细化算法，对所述连通域图像提取鱼苗骨架，得到鱼苗骨架图像；S3、判断鱼苗骨架图像中像素点的分类，并计算每种分类的像素点个数，所述像素点的分类类别包括端点、骨架点和交叉点；采用交叉点计数法计算得到连通域图像中半滑舌鳎鱼苗的个数；S4、获取鱼苗平均标准面积，对超过设置比例系数的连通域应用补偿算法，对补偿后的所有连通域的鱼苗数目求和，作为最终图像中半滑舌鳎鱼苗的数目。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，在S1中，还包括将获取的所述半滑舌鳎鱼苗图像，采用8位RGB三维矩阵形式保存，三维矩阵分别为R红色、G绿色、B蓝色三个通道。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，在S1中，所述对获取的半滑舌鳎鱼苗图像进行预处理，得到鱼苗二值化图像包括以下步骤：S101、将获取的所述半滑舌鳎鱼苗图像采用加权平均法转换为灰度图像；S102、对灰度图像采用中值滤波方法进行平滑处理；S103、对平滑后图像使用OTSU最大类间方差分割算法进行二值化处理；S104、对二值化处理后的图像进行形态学处理，获得最终的鱼苗二值化图像。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，在S2中，获取的连通域参数包括：number数目，label像素标记，外接矩形的xy坐标、width宽度、height高度和area面积。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，在S2中，采用数字模式骨架细化算法，对所述连通域图像提取鱼苗骨架，包括如下方法：采用ZS算法，按照定义的中心点和像素窗口，对中心点范围内的8个邻域点的像素，按照预设的迭代规则进行删除，保留迭代之后的骨架像素点。6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，所述迭代规则包括：S201、奇数迭代规则：(a)2≤A(P0)≤6；(b)B(P0)＝1；(c)P2*P4*P6＝0；(d)P4*P6*P8＝0；S202、偶数迭代规则：(a)2≤A(P0)≤6；(b)B(P0)＝1；(c)P2*P4*P8＝0；(d)P2*P6*P8＝0；其中，A(P0)表示P0像素点非零邻域的个数，B(P0)表示P0像素点8个邻域P1，P2，...，P8有序集合中0﹣1模式的次数；所述0﹣1模式表示P0像素点8邻域P1，P2，...，P8有序集合中前者为0、后者为1的组合。7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的半滑舌鳎鱼苗计数方法，其特征在于，在S...

【专利技术属性】
技术研发人员：田云臣，李青飞，
申请(专利权)人：天津农学院，
类型：发明
国别省市：