[發(fā)明專利]粘連魚體圖像分割方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010421660.2
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111667496A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段青玲;張璐;李道亮
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/13
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 郭亮

本發(fā)明實施例提供一種粘連魚體圖像分割方法及裝置，該方法包括：獲取包含粘連魚體輪廓的粘連魚體圖像，粘連魚體輪廓內(nèi)的區(qū)域為粘連魚體區(qū)域；獲取粘連魚體區(qū)域的凸包，將粘連魚體區(qū)域的凸包與粘連魚體區(qū)域相減，得到多個凹區(qū)域；獲取每個凹區(qū)域的凸包，對每個凹區(qū)域凸包中的所有凸點，用粘連魚體輪廓上與凸點距離最小的點替代凸點后，得到候選分割點；對于每個凹區(qū)域，確定所有候選分割點與粘連魚體區(qū)域的質(zhì)心距離，選取距離最小的候選分割點作為對應(yīng)凹區(qū)域的一個目標(biāo)分割點；根據(jù)目標(biāo)分割點，對粘連魚體圖像進(jìn)行分割。該方法降低了分割點搜索的復(fù)雜度，有利于根據(jù)魚體粘連形狀，自動確定分割線的數(shù)目，實現(xiàn)粘連魚體圖像的準(zhǔn)確分割。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，尤其涉及一種粘連魚體圖像分割方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著消費水平的提高，人們的生活方式和飲食習(xí)慣逐漸發(fā)生轉(zhuǎn)變，更加重視日常飲食中的營養(yǎng)搭配。魚類含有豐富的優(yōu)質(zhì)蛋白，具有較高的營養(yǎng)價值，深受廣大消費者的歡迎。采用自動圖像分析技術(shù)能夠準(zhǔn)確地實現(xiàn)魚體尺寸測量和種群計數(shù)等基本養(yǎng)殖操作，避免人工操作效率低和出錯多的問題。對于魚類福利化養(yǎng)殖，提升養(yǎng)殖企業(yè)效益具有重要意義。

圖像分割是圖像自動分析的前提和基礎(chǔ)，其目的是將圖像劃分成若干個互不相交的、有意義的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)。在實際的水產(chǎn)養(yǎng)殖中通常采用高密度養(yǎng)殖，導(dǎo)致養(yǎng)殖區(qū)域內(nèi)的魚群俯視圖像中存在很多魚體粘連現(xiàn)象。一般的圖像分割方法只能將目標(biāo)從背景中分割，無法實現(xiàn)粘連目標(biāo)的分離，因此需要針對粘連目標(biāo)進(jìn)行分割。

目前多針對如蘋果、米粒和細(xì)胞等，形態(tài)輪廓簡單且靜止不動的對象開展粘連圖像分割方法研究，也有對粘連生豬分割方法進(jìn)行研究的，但是由于生豬自身的特性，如很少運(yùn)動或者運(yùn)動幅度較小等，致使生豬粘連的形態(tài)也不會太多樣。而在水產(chǎn)養(yǎng)殖中，由于魚類生活在三維水體中，且其具有頻繁游動的特點，加之不同種類的魚的形態(tài)也不一樣，導(dǎo)致粘連魚體的形態(tài)非常復(fù)雜多樣，現(xiàn)有的方法無法較好地解決粘連魚體的分割。因此，需要針對魚類的特點，提出一種粘連圖像分割方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明實施例提供一種粘連魚體圖像分割方法及裝置。

第一方面，本發(fā)明實施例提供一種粘連魚體圖像分割方法，包括：獲取包含粘連魚體輪廓的粘連魚體圖像，所述粘連魚體輪廓內(nèi)的區(qū)域為粘連魚體區(qū)域；獲取所述粘連魚體區(qū)域的凸包，將粘連魚體區(qū)域的凸包與所述粘連魚體區(qū)域相減，得到多個凹區(qū)域；獲取每個凹區(qū)域的凸包，對每個凹區(qū)域凸包中的所有凸點，用所述粘連魚體輪廓上與凸點距離最小的點替代凸點后，得到候選分割點；對于每個凹區(qū)域，確定所有候選分割點與所述粘連魚體區(qū)域的質(zhì)心距離，選取距離最小的候選分割點作為對應(yīng)凹區(qū)域的一個目標(biāo)分割點；根據(jù)所述目標(biāo)分割點，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割。

進(jìn)一步地，所述獲取包含粘連魚體輪廓的粘連魚體圖像，包括：獲取候選的魚體圖像；根據(jù)魚體區(qū)域的周長和面積，確定魚體區(qū)域的邊界復(fù)雜度；根據(jù)所述邊界復(fù)雜度和所述面積，分別與對應(yīng)預(yù)設(shè)閾值的比較結(jié)果，獲取包含粘連魚體輪廓的粘連魚體圖像。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述目標(biāo)分割點，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割，包括：若所述目標(biāo)分割點的數(shù)目大于或等于4，則選取與所述粘連魚體區(qū)域的質(zhì)心距離最近的4個目標(biāo)分割點，確定兩條分割線，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割；若所述目標(biāo)分割點的數(shù)目為2或3，則選取與所述粘連魚體區(qū)域的質(zhì)心距離最近的2個目標(biāo)分割點，確定一條分割線，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割。

進(jìn)一步地，若只有一個目標(biāo)分割點，則所述根據(jù)所述目標(biāo)分割點，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割，具體為：根據(jù)角點檢測算法，確定所述粘連魚體區(qū)域像素點的多個角點；選取與目標(biāo)分割點距離最小的角點作為另一目標(biāo)分割點，確定一條分割線，對所述粘連魚體圖像進(jìn)行分割。

進(jìn)一步地，所述獲取候選的魚體圖像，包括：對原始魚體圖像提取HSV顏色空間的V分量，得到魚體圖像的二值化圖像；采用背景差分法實現(xiàn)初步分割，提取得到所述候選的魚體圖像。