基于机器视觉的番茄目标提取答辩PPT

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RGB色彩空间
RGB色彩空间在计算机图形中广泛使用红，绿和蓝（RGB） 颜色空间。红，绿，蓝是三种主要的相加色（不同的颜色加在 一起形成所需的颜色）。
由RGB各分量各分量的显示效果可以看出，R、G、B三个分 量图像中，目标与背景的对比都不是很明显，不适宜做分割处 理，因此，选择其他的色彩空间进行处理
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区域分割
基本思想是根据图像数据的特征将图像空间划分为不同 的区域，然后根据不同区域的不同特征进行图像分割。
区域生长法
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区 域。进行区域生长分割图像时，先对每个需要分割的区域找一个种 子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有 相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。 算法实现： （1）如何选择一个或一组能正确代表所需区域的种子像素； （2）如何确定在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则； （3）如何确定生长终止的条件和规则。 g, NR, SI ,TI regiongrow f , S,T 其中：f为输入图像，S为种子，T为阈值；g为分割后的图像； NR为连通区域的数目；SI为一幅包含有种子点的图像；TI是包含在 经过连通前通过阈值测试的像素。
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YUV色彩空间
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法，是PAL和 SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。 伽马校正后的 RGB（用 R'G'B'表示）和 YUV 的转换方程：
Y 0.299 R 0.587G 0.114 B U 0.147 R 0.289G 0.436 B 0.493 B Y V 0.615R 0.515G 0.100 B 0.877 R Y
360 , B G
arc cos
R G R B G B
2 1 2
S 1
3 min( R, G, B) RG B
I
1 R G B 3
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LAB色域空间
Y 0.299 R 0.587G 0.114 B Cb 0.172 R-0.339G 0.511B 128 Cr 0.511R 0.428G 0.083B 128
R ' 1.164(Y 16) 1.596(Cr 128) G ' 1.164(Y 16) 0.813(Cr 128) 0.391(Cb 128) B ' 1.164(Y 16) 2.018(Cb 128)
大律法（otsu）(最大类间方差法）
OTSU算法定义：该算法是在灰度直方图 的基础上用最小二乘法原理推导出来的， 具有统计意义上的最佳分割阈值。
基本思路是：它是按图像的灰度特 性,将图像分成背景和目标两部分。背景 和目标之间的类间方差越大,说明构成图 像的两部分的差别越大,当部分目标被错 误的分为背景或部分背景被错误的分为 目标都会导致两部分差别变小。因此,使 类间方差最大的分割意味着错分概率最 小。 MATLAB中提供了大津阈值分割的函数 graythresh
MATLAB中提供了用于转换的函数rgb2ycbcr
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HSI色彩空间
HSI模型是美国色彩学家孟塞尔(H.A.Munseu)于1915年提出的 ，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度 三种基本特征量来感知颜色。 RGB到HSI转换方程： 1 , B G R G R B 其中 H 2
MATLAB中提供了转换函数srgb2lab
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LAB空间a分量直方图
通过对各色彩空间各分量的对比，发现，LAB空间a分量的对比 较其它空间更为明显。查看其直方图：
由直方图可看出，基本上是双峰图，适宜下一步的阈值分割处 理。
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由分割结果可以看出，区域生长法分割的结果存在过分割的现 象
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分水岭分割
分水岭是地理学中的一个名词。将两个水域分开的山岭。分水岭 变换的概念用于灰度图像处理，解决图像分割的问题。
地形图： (1) 低洼：地形表面上总会有一些局部 最小值点。落在这些点的雨水不会 流向它处。 (2) 集水盆地：在一些点上，降落的雨 水会沿着地形表面往低处流，最终 流向同一个低洼，这些点称为与该 低洼相关的集水盆地。 (3) 分水岭：在一些点上，降落的雨水 可能会等概率地流向不同的低洼， 将这些点称为分水线，就是 Watershed.
基于机器视觉的番茄目标提取
研究背景
当前，随着新的农业生产模式和新技术的发展与应用，农业 机器人已愈来愈成为农业生产的主力军。采摘机器人作为农业机器 人的重要类型，具有很大的发展潜力。采摘机器人的应用将会节省 大量的人力、物力和时间。 目前采摘机器人主要应用于成熟果蔬目标的采摘，研究对象 主要有苹果、柑橘、草莓、葡萄、西瓜、黄瓜、番茄/樱桃番茄、 茄子、甘蓝、生菜、莴苣、蘑菇等。 成熟果蔬的目标提取是农业采摘机器人进行成熟果蔬定位和 采摘的基础。目标提取主要依赖于数字图像处理的相关知识。本设 计主要利用数字图像处理的方法来实现对成熟番茄目标的提取。
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迭代法
迭代法：一种不断利用已知的变量 旧值递推出新值的过程。 迭代法选取阈值的方法为：初始阈 值选取为图像的平均灰度T，然后用T将 图像的象素点分作两部分，计算两部分 各自的平均灰度，小于T的部分为Ta， 大于T的部分为Tb，求Ta和Tb的平均值 T1将T1作为新的全局阈值代替T,重复以 上过程,如此迭代，直至Tk收敛。Tk设 置为0.5。 迭代法分割仿真结果可以看出：迭 代所得的阈值分割的图像效果良好。但 对于其它直方图双峰不明显，或图像目 标和背景比例差异悬殊的图像，迭代法 则不能得到很好的分割效果。
2
图像分割
图像分割的目的主要有两个：一是产生更适合人 类视觉观察和识别的图像，二是希望计算机能够自动 进行识别和理解图像。 图像分割是图像处理和分析的基础，接下来的特 征提取、目标识别等任务的结果好坏，都取决于图像 分割的质量如何。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值 的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割 方法以及基于特定理论的分割方法等。
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闭运算
闭操作可使轮廓线更光滑，闭操作通常消弥狭窄的间断和长细 的鸿沟，消除小的空洞，并填补轮廓线中的断裂。闭运算处理后的 图像内部存在孔洞，利用区域填充消除孔洞。
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目标提取
将最终进行形态学处理 后的分割结果进行标记（ bwlabel），对于存在噪声的 图像，可以先通过比较面积 值的方法，去除小面积区域 （bwareaopen），消除噪声 影响。最后，用矩形框在原 图上将已经标记的目标圈出 来（boundingbox）。
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双峰法
60年代中期，Prewitt提 出了直方图双峰法，即如果灰 度级直方图呈明显的双峰状， 则选取两峰之间的谷底所对应 的灰度级作为阈值。
图 像 灰 度 直 方 图 P
暗 Z1
Zi
背景
Zt Zj
目标
Zk
亮
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大津阈值分割
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分割结果
由最后的分割结果可以看出，很明显存在一些过分割。
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数学形态学是新兴的图像处理与分析方法， 1964年法国和德 国的科学家在研究岩石结构时建立的。 数学形态学应用几乎涵盖了图像处理的所有领域，在图像检 测、生物医学图像分析、机器视觉等方面取得了非常成功的应用。 形态学操作是由一组形态学代数运算子组成的，它的基本运 算有4个： 膨胀、腐蚀、开启、闭合 二值形态学图像处理基本操作： 边界抽取、区域填充、连接分量提取、凸壳算法、细化、粗 化、骨架、修剪等。
Lab色彩模型是由亮度（L）和有关色彩的a, b三个要素组 成。L表示亮度（Luminosity），a表示从洋红色至绿色的范围，b 表示从黄色至蓝色的范围。
X 0.49 R 0.31 G 0.2 B Y 0.177 R 0.812 G 0.011 B Z 0.01 G 0.99 B
L 116 f (y) 16 a 500 f X f Y 0.982 Z b 200 f Y f 1.183
1 t 3 t 0.008856 f (t) 7.787t 0.138 t 0.008856
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提纲
利用图像处理的方法提取成熟番茄目标。主要运用图像分 割技术。 1
图像预处理
2 3
形态学处理完善分割结果
图像分割
4
提取目标
5
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结果分析
1
图像预处理
图像预处理，主要为了提 取图像在不同颜色空间的各个 分量。通过对不同色彩空间各 不同分量进行比较，选择出合 适色彩空间的通道分量，用来 进行下一步的图像分割处理。 右图所示为所需要进行目 标提取的原始图像，该图像由 RGB色彩空间表示。
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分水岭分割算法的主要目的就是找出集水盆地之间的分水线。
集水盆地
Watershed
使用距离变换的分水岭分割： 针对分割，与分水岭变换相配合的常用工具是距离变换。具体 实现方法： 首先，将图像二值化，下一步对图像求补，计算距离变换。然 后，用watershed函数计算距离变换的负分水岭变换。最后，以黑 色叠加二值图像上的分水岭脊线。
R Y 1.140V G Y 0.395U 0.581V B Y 2.032U
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YCbCr色彩空间
YCbCr 颜色空间作为 ITU-R BT.601 的一部分发展起来的， YCbCr 由 YUV 色彩空间缩放和偏移得到。主要应用于彩色图像压 缩。 RGB色彩空间到YCbCr色彩空间的转换：
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源自文库
结果分析
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谢谢大家！