[发明专利]一种基于改进TV-L1模型的虾苗计数分析方法

说明书

本发明属于图像处理及应用技术领域，涉及一种基于改进TV‑L1模型的虾苗计数分析方法，针对现实生活中受光晕影响的虾苗图像的计数问题，对采集到的图像采用改进的TV‑L1模型进行图像预处理，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，实现了对存在粘连且受光照影响的虾苗数量的自动化检测，解决了虾体通透性强、易受光照影响、目标与背景不易分离的问题，同时去除了图像的随机噪声；其方法简单，操作方便，能直接处理单幅图像且参数设置简单，计数精确。

技术领域：

本发明属于图像处理及应用技术领域，涉及一种基于改进TV-L1模型的虾苗计数分析方法，在光照不变的情况下对虾苗进行精确计数。

背景技术：

随着虾苗养殖规模不断扩大，其饲养、运输、销售等环节需要对虾苗进行定量计数。传统计数方法多采用杯、碗、桶等取样，以人工肉眼的方法计数，用此方法存在很大误差、耗时耗力且对虾苗有一定程度的损伤。近年来研制的各类虾苗光电计数器、鱼虾苗计数仪等虽方便，但易受通道尺寸及虾苗大小的影响，且价格昂贵。机器视觉技术因其非接触、高精度、可量化的优点目前已逐渐应用于动物自动识别计数领域，如文献刘世晶,王帅,陈军,等.基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法[J].农业工程学报,2017,33(1):212-218；也有一些学者利用机器视觉技术开展水生动物的行为检测与识别计数研究，如文献Ma H,Tsai T F,Liu C C.Real-time monitoring of water qualityusing temporal trajectory of live fish[M].Pergamon Press,Inc.2010以及周莹莉,曾立波,刘均堂,等.基于图像处理的菌落自动计数方法及其实现[J].数据采集与处理,2003,18(4):460-464；文献齐龙,蒋郁,李泽华,等.基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法[J].农业工程学报,2015,31(12):186-193提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离，满足了稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求，周莹莉等提出了一种基于距离变换和分水岭算法分离粘连菌落，利用边缘跟踪进行识别计数。这些方法主要是适用于不受光照影响且特征典型的物体识别计数。目前有关虾苗检测计数的研究报道屈指可数，虾苗计数的研究主要存在以下问题：一是虾苗具有体型小、透光性强等特点，易受光照影响，使其边界信息不清晰；二是由于虾苗分布在不同水深，加之透光性强，使采集图像存在粘连、颜色深浅不同等问题，利用现有的方法进行计数结果误差较大。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，针对现实生活中受光晕影响的虾苗图像的计数问题，设计提供一种基于改进的TV-L1模型的光照不变虾苗连通区域标记面积计数分析方法，在光照不变的情况下对虾苗进行精确计数分析。

为了实现上述发明目的，本发明进行虾苗计数分析方法包括以下步骤：

(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：

F＝logf (1)

将F作为待研究对象，