圖像識(shí)別處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用

周清松+唐秀忠

摘 要： 研究一種基于圖像識(shí)別處理的糧蟲檢測(cè)方法，將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。首先使用灰度化、二值化、平滑以及銳化技術(shù)對(duì)糧蟲圖像進(jìn)行預(yù)處理，使得圖像更容易進(jìn)行邊緣檢測(cè)和圖像特征提取。之后使用四種邊緣檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)圖像中待識(shí)別糧蟲的邊緣檢測(cè)。使用糧蟲圖像的8種區(qū)域描述子特征作為糧蟲識(shí)別模型的輸入特征。最后選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象，使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。

關(guān)鍵詞： 糧蟲檢測(cè)； 特征提取； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 圖像識(shí)別

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； S24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）04?0107?04

Application of image recognition processing technology in agricultural engineering

ZHOU Qingsong， TANG Xiuzhong

（School of Technology， Puer University， Puer 665000， China）

Abstract： A grain insect detection method based on image recognition processing is studied. The image recognition processing technology is applied to the agricultural engineering. The gray processing， binaryzation， smoothing and sharpening techniques are used to preprocess the grain insect image to make it easier to conduct the edge detection and image feature extraction. The commonly?used four edge detection methods are adopted to detect the edge of the grain insect image under recognition. Eight regional descriptor features of the grain insect image are taken as the input characteristics of the grain insect recognition model. Three familiar grain insects of maize weevil， tribolium and coleoptera are selected as the research objects， and the identification model based on RBF neural network is used to recognize the geometric feature of three grain insect images.

Keywords： grain insect detection； feature extraction； RBF neural network； image recognition

0 引 言

目前儲(chǔ)糧害蟲問題是世界上很多國(guó)家所面臨的困難，在很多國(guó)家每年都會(huì)因?yàn)榧Z食害蟲而損失很多糧食。在遭受到糧食害蟲的侵害以后糧食的籽粒會(huì)被破壞，容易變質(zhì)、結(jié)塊、發(fā)熱以及發(fā)霉，另外在老化死去害蟲尸體、糞便以及有毒液體的影響下糧食會(huì)受到較為嚴(yán)重的污染[1]。

總的來說，目前主要有四種方法來檢測(cè)糧食害蟲：首先是取樣法，將所制作的扦樣器按照區(qū)域定點(diǎn)的方法安裝在儲(chǔ)糧庫內(nèi)。采用電機(jī)或者人工的方法吸取糧食樣本，然后交由技術(shù)人員分類、鑒別以及篩選，這樣就可以對(duì)庫區(qū)糧食害蟲密度進(jìn)行確定。這種方法需要較大的勞動(dòng)量，降低了工作效率，另外人為主觀因素容易對(duì)最后的結(jié)果產(chǎn)生影響，因此產(chǎn)生了較大的誤差。其次是誘捕法，通過對(duì)糧食害蟲生理特性以及習(xí)性的利用來采取合適的誘捕方式，主要包括糧食害蟲生理特性誘集法以及陷阱式誘集法兩種。但是在應(yīng)用誘捕法的過程中需要制作誘導(dǎo)劑以及提取糧食害蟲的信息素，由于具有較強(qiáng)的針對(duì)性，而且具有種類繁多的糧食害蟲，因此所消耗的成本比較大，所以以上兩種方法也存在著一定的缺陷。再次是聲測(cè)法，通過對(duì)聲音監(jiān)測(cè)裝置的應(yīng)用，分析害蟲爬行以及吃食時(shí)的聲音，進(jìn)而就可以獲取糧食害蟲密度信息。在應(yīng)用這種方法的過程中會(huì)在周圍產(chǎn)生較大的噪音，同時(shí)需要花費(fèi)較大的資金來制造聲音監(jiān)測(cè)裝置，所以目前這種方法并沒有得到廣泛的應(yīng)用。最后一種方法是近紅外反射光譜識(shí)別法，糧食害蟲的C，H，N成分存在著很大的差距，因此就會(huì)產(chǎn)生不同的近紅外線光譜，這種不同種類的糧食害蟲就可以通過NIR 的掃描來進(jìn)行識(shí)別。但是這種方法仍然存在著一定的缺陷，例如糧食的不完整顆粒以及顆粒大小等物理因素會(huì)對(duì)掃描結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，使得無法獲得準(zhǔn)確和清晰的NIR 掃描圖像[2?3]。

除了使用聲音檢測(cè)方法外，其他方法不利于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化糧蟲檢測(cè)，人工檢測(cè)方法效率低、成本高，因此本文研究一種基于圖像識(shí)別處理的糧蟲檢測(cè)方法，將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。

1 糧蟲圖像預(yù)處理

1.1 圖像灰度化處理

在分析糧蟲圖像的過程中首先需要進(jìn)行圖像顏色之間的轉(zhuǎn)換，通常是將彩色轉(zhuǎn)換為灰色，這樣既能夠加快圖像的處理速度，另外還能夠方便地將處理后的信息向原來的圖像上進(jìn)行轉(zhuǎn)移。

通常利用最大值法、加權(quán)平均法以及平均值法來進(jìn)行彩色圖像和灰色圖像之間的轉(zhuǎn)換。本文在進(jìn)行彩色圖像灰度化處理的過程中主要采用了最大值法，這種方法比較簡(jiǎn)單，采用三原色R，G，B來對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行描述[4]。

1.2 二值化

采用二值化手段來處理糧蟲圖像，這樣能夠重點(diǎn)顯示對(duì)象區(qū)域，對(duì)于后續(xù)的分析和辨別非常有利。由于在灰度上目標(biāo)圖像與背景圖像存在著較大的差距，因此可以根據(jù)灰度值的不同來對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行區(qū)分。分別用0和1來表示目標(biāo)圖像和背景圖像，這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)灰色圖像和二值圖像之間的轉(zhuǎn)換，具有較高的識(shí)別度。本文只對(duì)單個(gè)的背景和圖像進(jìn)行了分析。因此在數(shù)據(jù)對(duì)比的過程中使用了一個(gè)閾值Th，達(dá)到分類像素群的目的。將圖像中的背景灰度值以及目標(biāo)灰度值分別設(shè)置[5]為1和0。

1.3 圖像平滑

本文使用鄰域平均法對(duì)糧蟲圖像進(jìn)行平滑處理。所應(yīng)用的均值濾波的鄰域平均法實(shí)際上就是進(jìn)行空域平滑處理，首先在相同的窗口上放置圖像，平均所有的像素灰度值，通過對(duì)中心部位像素灰度值的替代就能夠達(dá)到平滑的目的。均值濾波和低通濾波器具有相同的作用，輸出的圖像可以用離散卷積來進(jìn)行表示[6]。

1.4 圖像銳化

通過對(duì)圖像的銳化處理能夠達(dá)到修復(fù)外部形狀以及進(jìn)行圖像邊緣聚焦的目的。通過圖像灰度顏色的加深以及外援色彩數(shù)值的對(duì)比能夠?qū)D像的清晰度進(jìn)行提升。目前Sobel算子、Laplace算子以及Robert算子是圖像銳化過程中經(jīng)常采用的算子，本文在圖像銳化的過程中采用了Robert算子。

2 邊緣檢測(cè)

在經(jīng)過上述的預(yù)處理后，能夠顯著地提升圖像的質(zhì)量，但是還需要采用圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)來對(duì)圖像中的背景和目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分[7]。

（1） Roberts 邊緣檢測(cè)算子。Roberts 邊緣檢測(cè)算子是使用局部差分算法實(shí)現(xiàn)。其中原始圖像用f（x，y）表示，邊緣檢測(cè)后輸出的圖像用g（x，y）表示：

（1）

利用互相垂直方向上的差分Roberts 邊緣檢測(cè)算子就可以對(duì)梯度進(jìn)行計(jì)算，另外邊緣之間的檢測(cè)可以利用對(duì)角線方向相鄰像素之差來實(shí)現(xiàn)。

通過對(duì)模板的利用能夠?qū)oberts 的梯度幅度G進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而得到合適的閾值T，當(dāng)G>T時(shí)，該點(diǎn)就是階躍邊緣點(diǎn)，進(jìn)而獲取邊緣圖像。

（2） Sobel 邊緣檢測(cè)算子。Sobel邊緣檢測(cè)算子考察各個(gè)像素的鄰域加權(quán)差，加權(quán)差值最大的點(diǎn)就是邊緣點(diǎn)：

（2）

算子模板為：

（3）

（3） Prewitt 邊緣檢測(cè)算子。算子和算子具有相似的特點(diǎn)：

（4）

算子模板為：

（5）

（4） Laplacian 邊緣檢測(cè)算子。邊緣檢測(cè)算子，通過在邊緣處產(chǎn)生陡峭的零交叉來實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)的目的[8]：

（6）

本文選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象，使用上述四種邊緣檢測(cè)方法對(duì)糧蟲圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)，其中檢測(cè)效果最好的是使用邊緣檢測(cè)算子，檢測(cè)效果最差的是使用邊緣檢測(cè)算子。兩種算子檢測(cè)結(jié)果如圖1所示。

圖1 兩種算子對(duì)玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲的邊緣檢測(cè)

3 糧蟲圖像特征提取

區(qū)域描述子特征在圖像分析的過程中具有非常強(qiáng)的實(shí)用效果。因此本文使用糧蟲圖像的八種區(qū)域描述子特征作為糧蟲識(shí)別模型的輸入特征[9?10]：

（1） 面積A：圖像中待識(shí)別對(duì)象面積像素點(diǎn)個(gè)數(shù)總和：

（7）

（2） 周長(zhǎng)P：待識(shí)別對(duì)象的周長(zhǎng)：

（8）

式中，SUM（in）為4鄰域內(nèi)像素均為待識(shí)別對(duì)象的像素個(gè)數(shù)總和。

（3） 相對(duì)面積RA：待識(shí)別對(duì)象面積占圖像總體比例：

（9）

（4） 延伸率S：待識(shí)別糧蟲圖像的最小外接矩形的寬度比上長(zhǎng)度值[11]：

（10）

（5） 復(fù)雜度C：待識(shí)別對(duì)象緊湊性：

（11）

（6） 占空比B：反應(yīng)待識(shí)別對(duì)象的復(fù)雜程度：

（12）

（7） 等效面積圓半徑R：

（13）

（8） 偏心率E：待識(shí)別對(duì)象長(zhǎng)短軸長(zhǎng)度之比，描述了待識(shí)別對(duì)象的緊湊性，使用Tenebaum近似計(jì)算公式對(duì)偏心率E求解：

平均向量求解：

（14）

j+k階中心矩求解：

（15）

方向角求解：

（16）

偏心率E近似求解[12?13]：

（17）

4 糧蟲識(shí)別實(shí)驗(yàn)

本文選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象，對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P、相對(duì)面積RA、延伸率S、復(fù)雜度C、占空比B、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲的識(shí)別，具體特征值如表1所示。

使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別原理如圖2所示。

選取50張玉米象圖像、50張擬谷盜圖像和50張鋸谷盜圖像以及20張無糧蟲圖像對(duì)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，提高其識(shí)別糧蟲圖像的泛化能力。

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型的輸入向量為糧蟲圖像的八種特征，即輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為8；基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型的輸出向量結(jié)果為玉米象圖像、擬谷盜圖像、鋸谷盜圖像以及無糧蟲圖像4種，即輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為4；隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算。

分別使用20張玉米象圖像、20張擬谷盜圖像和20張鋸谷盜圖像對(duì)訓(xùn)練后的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型進(jìn)行測(cè)試。

能夠得到使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)后，以及使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)糧蟲圖像的識(shí)別結(jié)果如圖3所示。

從基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型的糧蟲識(shí)別結(jié)果可以看出，分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)后，識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲的平均識(shí)別率為80.65%，81.96%，80.34%和78.56%，說明在其他情況相同情況下，使用Sobel 邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是最有利的，而使用Laplacian 邊緣檢測(cè)算子后糧蟲圖像的識(shí)別率最低。

5 結(jié) 論

本文研究一種基于圖像識(shí)別處理的糧蟲檢測(cè)方法，將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。選取常見的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲為研究對(duì)象，對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P、相對(duì)面積RA、延伸率S、復(fù)雜度C、占空比B、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲的識(shí)別，使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明，在本文的研究條件下，使用邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是最有利的，而使用邊緣檢測(cè)算子后糧蟲圖像的識(shí)別率最低。

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