基于廣義Hough聚類的粘連豬頭尾識別

楊 心， 朱偉興

(江蘇大學電氣信息工程學院，江蘇鎮江 212013)

隨著計算機和數字圖像處理技術的發展，機器視覺越來越多地應用到生產和生活的各個領域。在養豬領域內，隨著規模化、集約化程度的不斷提高，需要長時間對豬的生長和健康狀況監控，其中，豬的個體身份識別和行為識別是監控的關鍵。然而，在豬的群養條件下，豬之間會存在粘連情況，不能直接得到完整的豬只輪廓。因此，準確地分割出粘連豬群是進行豬個體身份與行為識別的前提。

在農業、生物圖像粘連目標分割方面，處理細胞、谷粒[1]等類圓形狀目標比較多，對于形狀不規則的目標分割方面研究比較少。Liao等研究了基于瓶頸檢測和橢圓擬合的細胞圖像分割，但是分割的目標是類圓形狀的粘連細胞[2]。Lu等通過對粘連幼豬進行凹點提取和橢圓擬合，實現了粗略分割，達到幼豬計數的目的，并沒有研究豬體的形狀特征[3]。唐莉萍等對粘連纖維的外輪廓進行剝離確定分割點，利用距離變換對粘連纖維進行準確分割[4]。李文勇等利用形狀因子對害蟲的粘連區域進行判定，最后利用距離變換對粘連害蟲進行分割[5]。綜上所述，基于凹點和橢圓擬合的方法分割的主要是類圓目標，對于不規則形狀的目標輪廓會導致凹點搜索困難，真實凹點難以確定等問題；而分水嶺算法在粘連目標的分割中應用廣泛[6-8]，但是容易出現分割位置不準確等問題；利用距離變換的思想可以準確地分割小目標粘連物體，但是目前應用在像豬這樣的體型較大的粘連目標身上較少。此外，利用機器視覺技術對豬體頭尾特征部位的識別鮮有相關文獻報道。

考慮現代豬場養殖密度大，會造成豬之間的粘連，使得分析豬個體的行為和身份難度增大。因此借鑒前人對不規則形狀的小型目標分割的研究方法，本研究提出了一種基于距離變換與橢圓擬合的分割算法，實現了粘連豬體的有效分割，再利用廣義Hough聚類對分割后的個體進行頭尾識別。

1 材料與方法

1.1 視頻的采集與圖像的獲取

試驗視頻的采集地點是江蘇丹陽榮鑫農牧發展有限公司的規模養殖場。改建試驗豬舍，安裝俯視的視頻采集系統，攝像機固定在豬舍正上方，相對地面垂直高度約3 m，拍攝的豬舍面積為3.5 m×3.0 m。監控視頻在白天自然光照下拍攝，采用POINT GREY的攝像機(型號：FL3-U3-88S2C-C)，圖像的分別率為1 760×1 840像素，拍攝了50段包含背景的7頭商品豬的RGB彩色視頻，共采集了近70 000幀圖像。

所設計的方法均在CPU為因特爾酷睿i5 2 540M、6 G內存的Thinkpad計算機上運行，開發軟件是MATLAB 2014b。

1.2 分割算法

算法的主要流程包括：首先進行圖像預處理，獲取二值圖像，然后根據形狀因子判定出粘連豬體，利用距離變換對粘連豬體進行分割，最后對分割后豬體輪廓的粘連處進行橢圓擬合修復，直到所有粘連豬體分離完成。

1.2.1 粘連目標的判定與選取 基于粘連豬體的邊界輪廓比單頭豬的邊界輪廓更復雜的原理，可以選擇描述目標邊界輪廓復雜程度的形狀因子作為粘連判定的依據。形狀因子(shape factor)的定義為[9]：

(1)

式中：S為連通區域的面積像素，C為連通區域周長像素。需要注意的是多豬粘連可能形成空洞區域，那么周長即為內周長和外周長之和。形狀因子的取值范圍為0F0時，連通區域是單頭豬，當F≤F0時候，豬體間存在粘連。

1.2.2 基于距離變換的分割算法 數字圖像I是像素點I(x,y)的集合，像素點由對象點O和背景點B組成。距離變換就是求對象點O中任意一點I(x,y)到最近的背景點B的距離，用dxy表示。

dxy=min{[(x,y),(i,j)](i,j)∈B}。

(2)

式(2)中，

(3)

式(3)是數字圖像I的歐式距離變換，在圖像變換過程中滿足精度要求，反映圖像的真實信息。

對一個粘連目標，按歐式距離值從小到大排列，距離值所對應的像素值的集合分別為Sd1，Sd2……，對粘連目標進行八領域輪廓跟蹤可以得到對應的像素點集合W1,W2……，然后從W中剝離掉Sd，這個操作稱為基于外輪廓的剝離。重復上述所說的過程可以分離出粘連豬群。具體算法過程可以描述如下：

(1)對獲取的視頻圖像進行預處理，得到二值圖像；根據形狀因子判定出粘連目標，并選出粘連豬體；然后計算出二值圖像的歐式距離變換，如圖2，是對圖1中粘連豬體進行選定和歐氏距離變換。

(2)根據視頻中未粘連豬體的圖像分別計算出7頭豬的俯視可見面積，取得平均值5.293 cm2(每幀圖像的總面積為224.438 cm2)，設定5.293 cm2為面積閾值Sth。

(3)在二值圖像中對選定的粘連目標對象O進行基于歐式距離變換的外輪廓的剝離。在剝離過程中粘連目標發生分離，與步驟(2)的面積閾值Sth進行比較，根據多次試驗可以判定，如果分離出來的目標面積小于Sth的1/5，則認定為豬的器官部分，不是真正的粘連處，需要繼續進行剝離，直至找到真正的粘連分割點，剝離過程如圖3所示。

(4)經過剝離找到分割點T，并在原圖上標記出對應的分割線pq(圖4)。重復以上步驟，直到所有粘連豬體都標記出分割線。

1.2.3 局部輪廓修復算法 橢圓擬合算法對目標輪廓的不完整性具有一定的修復能力，因此當利用剝離算法對粘連豬體進行剝離確定分割線時， 可以利用橢圓擬合算法對缺失的目標輪廓進行局部修復，從而盡量保證粘連豬體分割后的完整性。

一般的二次曲線方程可以表示為：

F(A,X)=ATX=ax2+bxy+cy2+dx+ey+f=0。

(4)

式中：A=[a，b，c，d，e，f]T是曲線的參數，X=[x2，xy，y2，xy，1]T，x和y分別代表曲線上橫坐標和縱坐標。當方程(4)的系數滿足4ac-b2=1時，此時曲線方程表示為橢圓[10]。具體的輪廓修復過程可以描述如下：

(1)對經過剝離算法確定了分割線的二值圖像進行輪廓提取，并標記分割線對應的分割點對(p1,q1)、(p2,q2)。

(2)為了便于擬合的橢圓參數的確定，考慮到豬體的形狀特征，本研究對輪廓采用曲率采樣法[11]。曲率采樣法的原則是：小曲率區域保留少量的點，而大曲率區域則保留足夠多的點，以精確完整地表示輪廓特征。這樣依靠曲率進行采樣可以防止豬體輪廓的細節特征丟失。采樣點確定之后，每個豬體輪廓分別以分割點作為選取特征點的起始點，依次取3個特征點，共6個特征點來確定擬合的橢圓參數。

(3)通過分割點對把每個擬合的橢圓分割成2個弧，保留分割后原始輪廓缺失的弧，刪除橢圓的剩余部分。

(4)重復以上步驟，直至擬合出所有的經過剝離算法分割后的粘連豬體，輪廓的修復過程如圖5所示。

1.3 豬體頭尾的判定算法

針對粘連豬中直接進行個體頭部和尾部判定的困難，本研究提出先對粘連豬體分割，然后再對分割后個體進行頭部和尾部的判定。考慮到Hough聚類識別只適用明確解析定義的曲線，已有學者提出了廣義Hough聚類方法[12-13]，使用一組離散的邊界參數表來描述任意形狀的邊界曲線。廣義Hough聚類變換的關鍵在于任意形狀曲線的參數描述，這給豬體的頭/尾識別提供了良好途徑。

考慮到只需要判定豬體的頭尾部分，因此截取相應比例的頭尾輪廓部分就可以實現判定的目的，根據多次試驗，分別截取占身長1/4的頭、尾輪廓可以達到較好的試驗效果。本研究根據豬體整體橢圓性和位置的多樣性，自適應建立直角坐標系(圖6)。隨機選取俯視角度下豬體的抬頭、低頭2種最常見姿勢建立坐標系，以橢圓長軸方向為橫坐標、短軸方向為縱坐標來建立坐標系，根據預設比例截取頭/尾輪廓部分，本研究的截取方法具有旋轉不變性，保持了原始豬個體位置的固定性和上下輪廓對稱性。按照比例截取出來的輪廓如圖7所示。

針對豬體頭尾形狀的差異性，利用廣義Hough聚類識別對頭尾進行判定。傳統的廣義Hough聚類采樣的方法是在輪廓曲線上連續采樣，這樣的方法生成的圓數量多、圓的半徑范圍大、計算量大。因此針對傳統的采樣方法，提出了新的采樣方法。以圖7中2種姿勢的豬體頭/尾輪廓作為采樣對象，以曲線的其中1個端點為起始點，在曲線上每隔τ個像素點確定1個采樣點(τ根據實際試驗聚類效果來確定，本試驗τ=4)，按照此過程，將輪廓曲線用點的形式表示，如圖8所示，這樣的采樣方法可以克服圓的數量過多、圓的半徑范圍大等缺點，提高聚類效率。

將確定的輪廓采樣點用一系列坐標表示，{(x1,y1),(x2,y2), (x3,y3)… (xj,yj)}，其中j表示每段輪廓曲線確定的采樣點總個數。根據任意不共線3點可唯一確定1個圓的原理，在輪廓采樣點上按順序選出3點(xi,yi)、(xi+1,yi+1)、(xi+2,yi+2)確定圓及圓心，圓心(m,n)的計算公式如下[14]：

(5)

(6)

考慮頭尾形狀差異性，尾部的輪廓更接近圓形，圓心點在參數空間分布更集中。圖10是對圖6選取出的豬體頭尾輪廓在參數空間內的圓心點的映射結果，很顯然2種常見姿勢的豬體尾部輪廓的圓心點聚集度都更高，而頭部輪廓的圓心點就相對分散。聚集度G的計算公式如下[15]：

(7)

式中：(m′,n′)是豬體頭尾輪廓映射后的圓心點，(s,t)是聚類中心的坐標，K是每段輪廓聚類后的圓心點總個數。

2 結果與分析

首先從采集到的群養豬視頻中選取出其中200幀粘連圖像進行實驗，這些圖像中都存在明顯粘連。接著對選取出來的圖像進行灰度化、二值化、距離變換等預處理，對預處理后的圖像分別用分水嶺和本研究提出來的方法進行分割，隨機取其中4種粘連圖像進行比較(圖11)。

從圖11的結果分析，分水嶺方法由于無法準確地找到粘連處，在分割過程中產生較多的誤分割現象。在圖11中的a1、b1、c1、d1都出現多處豬的耳朵、頭等部位被分割出來，此外，分割后提取的豬體輪廓缺損較多，與實際豬體輪廓存在較大差距。而本研究提出的方法由于利用基于歐式距離的外輪廓剝離和橢圓擬合的原理，在分割過程中不但能準確地找到粘連處，而且可以較好地恢復豬體原始輪廓，如圖11中的a2、b2、c2、d2所示。試驗結果表明，本研究方法的分割準確率高于分水嶺的分割方法。

為了驗證本研究提出的分割方法的有效性，利用廣義Hough聚類方法對分割后的豬體頭部和尾部進行判定。總共進行了2組對比試驗：第一組試驗是對200幀經過分水嶺和本研究方法分割后的粘連圖像進行豬體頭尾判定，對比結果如圖12所示。第二組試驗是先對200幀本研究方法分割后的粘連圖像的豬體頭尾判定，然后再選取200幀非粘連圖像進行頭尾判定對比，結果如圖13所示。利用識別的正確率P進行結果表示，計算公式如下：

(8)

式中：Nr表示正確判定出的豬體頭尾數，N表示每幀圖像中豬體頭尾總數。

第一組試驗的對比結果如圖12所示，利用分水嶺分割后的豬體頭/尾判定的平均正確率為76.61%，變化范圍從 50%～100%，本研究提出的方法分割后的豬體頭/尾判定的平均正確率為87.28%，變化范圍為57.1%%～100%，在第19、150、180等幀圖像分水嶺的正確率只有65%左右，而本研究的分割方法的識別率可以達到85%左右，本研究提出的分割方法高于分水嶺11%左右。試驗結果表明，經本研究分割后的頭/尾判定的正確率明顯高于分水嶺分割后的頭/尾判定。

第二組試驗的對比結果如圖13所示，利用廣義Hough聚類識別非粘連豬體頭/尾的平均正確率為90.72%，變化范圍為64.3%～100%，經本研究方法分割后粘連豬體頭/尾聚類識別的平均正確率為87.28%，變化范圍為57.1%～100%，在第91幀圖像的豬體受到光照、重度重疊等現象，使得頭尾識別率較低。對比本研究方法分割后的粘連豬頭尾識別和非粘連豬的頭尾識別2種情況，二者利用廣義Hough聚類識別豬體頭尾的正確率相差3%左右，識別率接近。通過圖13的對比試驗，進一步證明了本研究分割方法的有效性。

此外，綜合圖12和圖13的對比結果，通過廣義Hough聚類識別對粘連和非粘連豬體的頭尾判定的平均正確率為 84.87%，處理每幀圖像平均耗時1.736 s，不同的頭尾識別判定算法的對比結果如表1所示。表1的對比結果表明，綜合比較識別率和時間復雜度2方面，本研究的算法較圓度、面積等算法效果要好，可以滿足試驗需求。

表1 不同的豬體頭尾識別算法的比較

3 結論

本研究提出來的基于距離變換與橢圓擬合結合的分割方法可以有效分割粘連豬體，粘連處定位準確，并較好地保證豬體輪廓的完整性，分割整體性能優于分水嶺算法。

本研究的廣義Hough聚類方法分別對不同分割方法下的200幀粘連圖像中豬的頭尾判定，基于本研究分割方法的頭尾識別率高出基于分水嶺的11%左右；此外，對基于本研究分割方法的200幀粘連圖像與非粘連的200幀圖像的豬個體頭尾識別結果進行對比，識別率接近，證明本研究的分割方法對豬的頭/尾判定是有效的。

本研究的廣義Hough聚類識別方法識別判定群養豬中個體的頭部和尾部，平均正確率84.87%，處理每幀平均耗時 1.736 s，在識別率和運算效率上都可以滿足試驗需求。

結合試驗結果分析，本研究提出的分割粘連豬體和頭尾判定的方法對觀察和研究視頻中豬群的行為和身份提供了前期準備和新的思想。目前，本研究的分割方法在時間復雜度上還需要進一步優化，此外該方法處理重度重疊豬體的有效性還在進一步研究。

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