[发明专利]一种基于改进TV-L1模型的虾苗计数分析方法有效
| 申请号: | 201810522933.5 | 申请日: | 2018-05-28 |
| 公开(公告)号: | CN108765448B | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
| 发明(设计)人: | 魏伟波;季玉瑶;赵增芳;杨振宇;王静 | 申请(专利权)人: | 青岛大学 |
| 主分类号: | G06T7/187 | 分类号: | G06T7/187;G06T7/62;G06T5/00 |
| 代理公司: | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人: | 黄晓敏 |
| 地址: | 266061 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 改进 tv l1 模型 计数 分析 方法 | ||
1.一种基于改进TV-L1模型的虾苗计数分析方法,其特征在于包括以下步骤:
(一)图像的采集:先在取景范围内设置相机,调节相机位置,调整支架使图像正确显示,再根据实际情况选择合适的相机场景模式,并将相机设置为自动调节焦距与光圈,自动白平衡,在室内不同光照强度下进行取样,捕获和保存得到观测图像;
(二)图像预处理:具体过程为:
(2-1)改进TV-L1模型的建立:当观测图像中存在较大非均匀光照影响时,观测图像的内容往往被覆盖在较暗的区域,基于对数变换的图像增强技术可以有效使低值灰度的图像细节得到增强,利用取对数的方式对现有TV-L1模型改进,具体为:
对观测图像f进行对数增强后得对数增强后的图像F:
F=log f (1)
将F作为待研究对象,
式中,f为含噪声的的观测图像,u为TV-L1模型处理后得到的平滑图像,▽为图像梯度算子,λ为惩罚参数,Ω为整个图像区域;解梯度降方程得到Jacobi迭代,并且采用现有技术中的迎风差分及中心差分得:
其中,
Fi,j表示图像中位置为(i,j)的像素值,表示第n次迭代后所恢复图像位置为(i,j)的像素值,λ为惩罚参数,控制u与F的相似度,步长h取值为1,表示图像中相邻像素点的距离,ε取值为10-7,防止分母为0;
(2-2)图像归一化处理:根据虾苗图像透光性强、不易将背景与目标图像分割的特点,将改进的TV-L1模型作为低通滤波算子估计光照分量,定义对数域中的观测图像与利用改进TV-L1模型处理后得出的光滑图像的商图像作为光照归一化的结果图像,具体为:
光照归一化方法模拟观测图像F为光照分量l与反射分量r的乘积,通过估计光照分量,进而得到反射分量作为光照无关量估计,
F=r·l (8)
用改进的TV-L1模型作为低通滤波算子E,得到光照分量估计为
*表示信号卷积,再定义对数商图像LQI为
定义商图像QI为
式中,u为TV-L1模型处理后得到的平滑图像;商图像光照归一化的作用来自于假设:图像中大范围变化缓慢的低频成分是由光照变化影响的结果,用类低通滤波算子滤波得到的图像可以被认为是反映了光照变化的图像,因此,采用平滑图像做逐像素的商运算实现针对光照的归一化,从而得到图像的光照不变表示;
(2-3)图像形态学处理:先选用一个半径为4的平坦型圆盘结构元素对光照归一化处理后的图像进行膨胀处理,再选用一个半径为9的平坦型圆盘结构元素对图像进行腐蚀运算,将粘连在一起的虾苗分离开;
(2-4)图像二值化:采用最大类间方差法确定最优阈值,分割图像,对步骤(2-3)处理后得到的图像进行图像二值化得到预处理后的图像;
(三)虾苗计数:先将预处理后图像的连通区域进行标记,求出经预处理后虾苗的平均面积,再根据所设定比较区间内所标记连通区域面积与平均面积的比例来确定虾苗数量,具体过程为:先用序贯标记法标记连通区域,计算出连通区域个数为a,再分别计算出连通区域的面积,将其从小到大排序,存入数组S,赋值n1=0,n2=0;然后统计前个连通区域的面积均值记为Avg;根据预先求出的Avg,统计出0.5Avg~1.5Avg之间的连通区域面积,重新求取平均值Avg,并与原有平均值进行比较,不断更新Avg,重复此步骤,直到平均面积Avg不再变化,求得平均值Avg,依次取出S中元素S[i];若S[i]<0.3Avg时,计数为0;若S[i]>Avg,则虾苗的数量n1=n1+K,其中round为四舍五入取整函数;若0.3Avg≤S[i]≤Avg,则n2=n2+1;当i>a时,N=n1+n2,完成虾苗计数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青岛大学,未经青岛大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810522933.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





