[发明专利]一种基于视觉的鲜鱼方向判别方法

权利要求书

1.一种基于视觉的鲜鱼方向判别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1，用相机拍摄以获取鱼的照片，然后将照片转换为灰度图像，并建立x、y坐标系；

步骤2，采用人工选择法或最大类间方差法确定所述灰度图像的二值化阈值，以将所述 灰度图像转换为二值图像；

步骤3，对所述二值图像进行轮廓编码，以获得鱼体的轮廓边界；

步骤4，预设鱼眼的半径范围，采用Hough梯度法检测出位于鱼体轮廓边界内的灰度图 像中所有符合预设鱼眼半径范围内的圆；

步骤5，预设鱼眼中心至最近的鱼体轮廓边界的距离范围，然后计算出所有符合预设鱼 眼半径范围内的圆的圆心至最近的鱼体轮廓边界的距离，并保留符合预设距离范围内的圆 作为鱼眼的候选圆；

步骤6，当只有一个候选圆时，直接执行步骤7；

而当出现多个候选圆时，需要根据鱼眼特征优选一个候选圆的圆心作为鱼眼的中心； 具体优选过程如下：

统计候选圆的圆心在指定半径内的灰度均值μ和方差σ²：

其中，Z_i为候选圆的圆心在指定半径内第i点像素的灰度值；

将μ+kσ²作为指标，k为预设系数，选择指标最低的候选圆的圆心作为鱼眼的中心；

步骤7，根据加工鱼种类判断鱼嘴张开是否会使鱼眼中心至鱼体轮廓边界最近的点落 在鱼嘴的轮廓边界上；如果会，则执行步骤8；如果不会，则执行步骤9；

步骤8，采用Graham扫描法获取鱼体轮廓边界的凸包络线，然后获取鱼眼中心的坐标 (X0，Y0)，获取凸包络线上至该鱼眼中心最近的点的坐标(X1，Y1)，获取凸包络线对应的x轴 坐标范围Xmin和Xmax后计算得到凸包络线的垂直中线对应的x轴坐标为X2＝(Xmax+Xmin)/ 2；

步骤9，获取鱼眼中心的坐标(X0，Y0)，获取鱼体轮廓边界上至该鱼眼中心最近的点的 坐标(X1，Y1)，获取鱼体轮廓边界对应的x轴坐标范围Xmin和Xmax后计算得到鱼体轮廓边界 的垂直中线对应的x轴坐标为X2＝(Xmax+Xmin)/2；

步骤10，判断鱼头和鱼腹的方向；当X0＞X2，表示鱼头向前；当X0＜X2，表示鱼头向后； 当Y0＞Y1，表示鱼腹向上；Y0＜Y1，表示鱼腹向下。

2.一种基于视觉的鲜鱼方向判别方法，其特征在于，所述步骤4包括如下具体步骤：

步骤4.1，采用Canny算法查找位于位于鱼体轮廓边界内的灰度图像中的所有边缘，再 采用Sobel算子计算每个边缘点的局部梯度，计算过程如下：

设原始图像为：Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9;]]>

其中，Z₅为所要计算的边缘点的灰度值，其余为所要计算的边缘点周围领域内的点的灰 度值；

使用Sobel算子计算出灰度值为Z₅的边缘点的近似偏导数：

G_x＝(Z₇+2Z₈+Z₉)-(Z₁+2Z₂+Z₃)

；

G_y＝(Z₃+2Z₆+Z₉)-(Z₁+2Z₄+Z₇)

其中，G_x为灰度值为Z₅的边缘点在x方向偏导数，G_y为灰度值为Z₅的边缘点在y方向偏导 数，则灰度值为Z₅的边缘点的梯度幅值梯度方向角

步骤4.2，将每个边缘点梯度方向的直线上的每个点分别都在二维累加器内累加，并标 记这些边缘点；

步骤4.3，对累加器中得分大于给定阈值且大于其近邻的点降序排列，获得候选圆的圆 心列表；

步骤4.4，对各候选圆的圆心到边缘点的距离进行排序，从预设鱼眼的最大半径到最小 半径，选择边缘像素最支持的一个半径，如果该候选圆的圆心受到足够的边缘点支持，则保 留该圆。