[發(fā)明專利]圖像處理設(shè)備和圖像處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410409160.1
• 申請(qǐng)日: 2014-08-19
• 公開（公告）號(hào): CN104424482B
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石原正樹;杉村昌彥;遠(yuǎn)藤進(jìn);馬場(chǎng)孝之;上原祐介
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 富士通株式會(huì)社
• 主分類號(hào): G06K9/34
• 分類號(hào): G06K9/34;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王萍;尹瑩瑩

二值化處理單元通過將輸入圖像的每個(gè)像素的視覺特征與預(yù)定的二值化閾值進(jìn)行比較并且基于比較結(jié)果對(duì)輸入圖像的每個(gè)像素的值進(jìn)行二值化來生成二進(jìn)制圖像。二值化處理單元在改變二值化閾值時(shí)執(zhí)行該處理，從而生成多個(gè)二進(jìn)制圖像。輪廓檢測(cè)單元計(jì)算在多個(gè)二進(jìn)制圖像之間具有重疊部分的封閉區(qū)域的面積，并且基于通過改變二值化閾值所引起的相應(yīng)封閉區(qū)域的面積變化率來確定待用于檢測(cè)相應(yīng)封閉區(qū)域的邊界作為對(duì)象的輪廓的二值化閾值。

技術(shù)領(lǐng)域

在本文中討論的實(shí)施方式涉及圖像處理設(shè)備和圖像處理方法。

背景技術(shù)

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在早期階段預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的收獲時(shí)間和產(chǎn)量，以實(shí)現(xiàn)在與農(nóng)產(chǎn)品的購買商的合同中提前指定的交付時(shí)間和交付量是理想的。進(jìn)行這樣的收獲預(yù)測(cè)的一種方式是定期檢查農(nóng)產(chǎn)品在其生長期間的重量分布。重量分布是如下頻數(shù)分布：其是通過測(cè)量每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的重量而獲得的，并以通過橫軸表示重量和縱軸表示農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量的曲線圖來表示。然而，為了進(jìn)行這樣的收獲預(yù)測(cè)，需要單獨(dú)測(cè)量大量農(nóng)產(chǎn)品的重量。

鑒于該問題，已經(jīng)提出了如下方法：基于由數(shù)碼相機(jī)捕獲的收獲的土豆的圖像來計(jì)算每個(gè)土豆的面積，以及基于計(jì)算出的面積來估計(jì)每個(gè)土豆的重量。可以基于在圖像中捕獲的每個(gè)土豆的輪廓來計(jì)算每個(gè)土豆的面積。

另外，關(guān)于從被捕獲圖像中提取對(duì)象例如農(nóng)產(chǎn)品等的輪廓的方法，存在如下方法：通過將基于被捕獲圖像的每個(gè)像素的視覺特征與閾值進(jìn)行比較來對(duì)圖像進(jìn)行二值化。該視覺特征可以是例如通過對(duì)在被捕獲圖像中的像素值的直方圖進(jìn)行反向投影而獲得的直方圖圖像的數(shù)據(jù)。

另外，關(guān)于與輪廓檢測(cè)相關(guān)的技術(shù)，存在如下技術(shù)：其從輸入圖像提取橢圓的輪廓點(diǎn)，估計(jì)針對(duì)每個(gè)輪廓點(diǎn)的橢圓的參數(shù)，以及重復(fù)用于將參數(shù)更新為在輪廓點(diǎn)之間一致的值的處理。然后，將重疊的橢圓分開，計(jì)算參數(shù)。

在以下文獻(xiàn)中公開了相關(guān)技術(shù)的示例：日本特開平7-200774號(hào)公報(bào)；日本特開2001-344607號(hào)公報(bào)；Bruce Marshall和Mark W.Yong的“Automated on-farm assessmentof tuber size distribution”，Decision Support Systems in Potato Production:Bringing Models to Practice，Wageningen Pers,2004年6月30日，101-117頁；以及GaryBradski和Adrian Kaehler的“Learning OpenCV”，日本O’Reilly公司，2009年8月24日，561-562頁。

為了基于表示大量農(nóng)產(chǎn)品例如土豆等的圖像來計(jì)算每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的面積、從而基于面積估計(jì)每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的重量，需要檢測(cè)每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的輪廓。假設(shè)針對(duì)該輪廓檢測(cè)使用上述方法，即通過將基于被捕獲圖像的每個(gè)像素的視覺特征與閾值進(jìn)行比較來對(duì)圖像進(jìn)行二值化。

通過該方法，在具有相似外表的多個(gè)對(duì)象例如農(nóng)產(chǎn)品在圖像中彼此相鄰的情況下，根據(jù)閾值的值，可能存在相鄰對(duì)象的輪廓相連的問題，或可能存在在實(shí)際的輪廓內(nèi)檢測(cè)到輪廓、導(dǎo)致輪廓向內(nèi)移動(dòng)的問題。難以同時(shí)解決這兩個(gè)問題。例如，如果使用單個(gè)閾值，則相鄰對(duì)象的輪廓可能在一個(gè)位置相連，而可能在另一個(gè)位置存在輪廓的向內(nèi)移動(dòng)。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)一個(gè)方面，本發(fā)明旨在提供能夠準(zhǔn)確檢測(cè)多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的輪廓的圖像處理設(shè)備和圖像處理方法。