利用骨架特征信息的粘连谷粒图像分割方法

针对长宽比大的粘连谷粒图像精确分割问题,提出利用图像骨架粘连点位姿信息的粘连谷粒图像分割方法,相比常规分水岭算法提高了准确性和可靠性。在图像平滑、二值化的基础上提取谷粒的骨架信息,采用SPT算子定位骨架粘连点位姿并进行粘连点延展闭合。针对不同粘连程度的谷粒图像,将本文算法与传统分水岭算法进行了对比测试,结果表明本文算法对于复杂粘连情况具有较强的适应性。当谷粒为长宽比在1.5以内的大豆和玉米时,本文方法和分水岭算法效果类似。然而,当谷粒长宽比大于1.5,分水岭算法出现大量欠分割和过分割现象,识别错误率达到75%,本文算法依然可控制在10%以内。

基于凹点寻找标记的分水岭算法分割粘连谷粒

针对标记分水岭算法分割粘连谷粒出现欠分割现象,提出一种基于凹点寻找前景标记的分水岭算法对谷粒进行粘连分割。首先,对谷粒图像进行canny边缘检测,获得谷粒的轮廓,并在低尺度下计算轮廓线的曲率来获取候选凹点,通过自适应阈值和角度去除伪凹点;然后,对经过预处理的图像进行欧式距离变换,按照距离梯度的方向对轮廓曲线进行像素扩充,在凹点处加快速度,再对减去轮廓的二值图进行前景标记;最后,对原二值图应用基于标记的分水岭算法进行分割。利用手机采集5种谷物的图像进行粘连谷粒分割,结果表明,可获得96.4%的谷粒计数准确率。该方法可满足于日常利用手机拍摄的谷粒图像计数的需求。