[发明专利]一种快速分离粘连玉米种子的图像分割方法

说明书

本发明应用于农产品无损检测领域，属于计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理等交叉领域，公开了一种快速分离粘连玉米种子的图像分割方法。首先采用最大类间方差法(OSTU)对目标图像二值化处理，并计算重心坐标；然后利用数学公式建立通过重心坐标的若干条轴线及每条轴线上的n条垂直线，并依据垂直线经过目标图像区域的像素之和，构建长度为n的集合并转化成相应的二维曲线；最后将所有二维曲线中的凹点存储到一个向量中，并根据数学公式搜索最小值和候选分割线。根据本发明实施例的方法，结合了轮廓跟踪和凹点搜索的优势，且经过实验表明，其具有实现简单、准确率较高和分割效果理想等优势，为后续的种子质量分级奠定良好的基础。

技术领域

本发明面向成簇的、粘连的玉米种子的图像，涉及一种快速将其分离成玉米种子个体的图像分割方法，应用在农产品品质检测研究技术领域，属于计算机视觉、计算机图形学和数字图像处理等技术领域。

背景技术

玉米种子的质量分级是收获后加工的重要环节之一，利用机器视觉技术对玉米种子进行质量分级具有无损、分级精度高、速度快等优点，可代替大量的、重复性的人工劳动。图像分割方法的研究是玉米种子质量分级研究的重要组成部分和前期工作，其分割的效率和准确率严重影响质量分级的结果。

关于粘连种子的图像分割问题的研究较多，如数学形态学方法、改进的分水岭算法、改进的腐蚀膨胀算法和主动轮廓模型等。虽然上述图像分割方法在谷物籽粒图像分割都有较好的表现，但仍存在诸多问题，例如：像数学形态学方法等一般计算复杂度较高，难以实现实时应用，像聚类的图像分割方法需要过多的人工干预，像分水岭算法一直存在过分分割问题，严重影响粘连种子的分割效果。本发明针对上述问题，提出了一种利用种子轮廓和凹点搜索的快速图像分割方法，该方法具有实现简单、速度快、准确率高、分割效果理想等优势，为后续的种子质量分级奠定良好的基础。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用种子轮廓和凹点搜索的快速图像分割方法，该方法拟解决粘连玉米种子的分割问题，保证目标图像分割的效率和准确率，且在分离的同时保持目标个体的大小和形状不变，为玉米种子的质量分级提供优质输入。

为实现上述目的，本发明包括如下步骤：

(1)采用最大类间方差法(以下简称OSTU)对目标图像进行二值化处理，并计算重心坐标(x_c,y_c)；

(2)在经过二值化处理的目标图像上，建立通过重心坐标(x_c,y_c)的轴线ζ_j和该轴线上的垂直线m_ji；

(3)计算垂直线m_ji经过目标图像区域的像素之和，构建集合和二维曲线；

(4)建立一个向量ψ，存储(3)中所述二维曲线的凹点；

(5)根据数学公式θ_j＝j×δ,0°≤δ≤179°，重复步骤(2)至(4)直至结束，然后根据数学公式ξ＝argmin(ψ)，求出向量ψ中所有凹点的最小值，该值即为目标图像中粘连玉米种子的连接点，并根据在目标图像中该点所处轴线和角度建立粘连玉米种子的分割线。

结合轮廓跟踪和凹点搜索的优势，本发明提出了一种快速的图像分割方法，并经过对比实验表明，本发明具有实现简单、速度快、准确率高、分割效果理想等优势，为后续的种子质量分级奠定良好的基础。

附图说明

图1为目标物体群体三种排列形式示意图；

图2为本发明的流程图；

图3为建立通过重心坐标(x_c,y_c)的轴线ζ_j和该轴线上的垂直线m_ji的示意图；