CN111798472A - 一种基于hsi空间的绪下茧分割和识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法。背景分割，对输入图像进行颜色空间转换，得到HSI颜色空间图，获取I通道和S通道图像，使用Kmeans算法和阈值法分别分割I通道和S通道图像的目标和背景，对分割后的I通道和S通道图像进行二值化和“或”运算，运算结果为完整分割图像；目标识别，获取完整分割图像的轮廓图，根据轮廓线上的像素点数量判断是否存在黏连，利用曲率尺度空间法获取黏连轮廓上的角点，利用位置关系判据获取角点中的凹点，对凹点进行匹配，构造合适的分割线分割黏连部分并进行连通域标记，以此实现绪下茧粒的识别。本发明对缫丝过程中绪下茧粒的统计提供了可靠有效的技术支持。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法。
背景技术
在蚕茧缫丝过程中，自动缫每一个工位池里的蚕茧被称为绪下茧，检验员每隔3分钟需要对绪下茧粒进行记录。人工识别统计的方式存在工作量大、效率低、劳动力成本高的缺点，且在不停循环检测的过程中，容易导致视觉疲劳，致使准确率降低。
随着图像处理领域不断的发展，针对蚕茧图像分割和识别问题，许多学者结合图像处理领域的现有算法提出了自己的看法，将图像处理技术应用到这一问题上，并取得的一定的成果。
目前这些算法主要针对于未进行缫丝的蚕茧，因此在进行图像分割时采用的方法比较简单，但在缫丝过程中蚕茧被放置于水中，随着茧丝不断被抽出，蚕茧逐渐趋于透明，边缘与背景融合。为保持纤度不变，需要不断加入新的蚕茧。使用现有算法分割会遗漏大量信息，不便于后续识别绪下茧粒，因此提出一种基于HSI空间的绪下茧图像分割和识别方法，该方法可用于缫丝过程中绪下茧粒的识别，对于提高缫丝工艺的自动化程度具有重要意义。
发明内容
为解决上述问题，本发明所述的一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，能够对缫丝过程中的绪下茧粒进行识别。
本发明采用的技术方案是：
步骤1，颜色空间转换，将采集到的绪下茧图像从RGB空间转换至HSI空间，并获取I通道和S通道图像；
步骤2，图像分割，利用Kmeans算法和阈值分割方法分别对I通道和S通道图像进行背景分割，对分割后的图片进行二值化处理并求取并集，获得完整分割图像；
步骤3，凹点检测，获取完整分割图像的轮廓图，根据轮廓线上的像素点数量判断是否存在黏连，利用曲率尺度空间法筛选出黏连轮廓上的角点集合，利用位置关系判据筛选出角点集合中的凹点；
步骤4，凹点匹配，对步骤3中的凹点进行两两匹配，构造分割线分割黏连蚕茧；
步骤5，绪下茧粒识别，对步骤4中的图像进行连通域标记，识别图中的连通域作为原图中的绪下茧，利用圆形对输入图像中的绪下茧进行标记。
所述步骤1中对RGB图片转换颜色空间模型时使用几何推导法设计算法，具体公式如下：
所述步骤3中的凹点检测方法包括以下步骤：
步骤3.1，使用结构元素5x5的椭圆对完整分割图像进行形态学闭操作；
步骤3.2，利用Canny算子图像进行边缘检测，获得完整分割图像的边缘轮廓，根据轮廓线上的像素点数量n判断是否存在黏连，n可根据实际情况进行设置；
步骤3.3，在低尺度空间上计算黏连边缘轮廓上各点曲率值，所有的曲率局部最大值作为候选角点；
步骤3.4，获得角点的坐标，依次求取角点坐标的前继点和后继点，求取前继点和后继点连线的中点，若中点位于轮廓外，则认为该角点是凹点，并保存该角点坐标，否则剔除该角点。
所述步骤4中的凹点匹配方法包括以下步骤：
步骤4.1，依次遍历凹点集合，从第一个凹点开始寻找该凹点匹配点，计算该凹点到其余凹点的欧式距离，选取最短连线为凹点匹配点；
步骤4.2，判断两点连线是否处于封闭轮廓内部，如果处于内部则这两点连线为分割线，若不在内部，剔除该匹配凹点后返回步骤4.1。
所述步骤5中，首先要对面积小于S像素的连通域进行剔除，S可根据实际情况设置，再进行连通域标记。
本发明与现有技术相比具有的有益效果有：
1、根据缫丝过程中的绪下茧呈现的特征，在不同通道对其进行背景分割，解决了传统分割方法在绪下茧趋于透明时无法分割背景与目标，与传统分割方法相比获得的分割图像更加完整。
2、在黏连分割方面，将角点检测方法与凹点判据相结合，提高了凹点搜寻的准确率。
附图说明
附图1为本发明方法流程图。
附图2a为采集的绪下茧图像。
附图2b为S通道图。
附图2c为I通道图。
附图2d为Kmeans分割图。
附图2e为阈值分割图。
附图2f为完整分割图。
附图2g为轮廓提取图。
附图2h为凹点检测图。
附图2i为黏连分割图。
附图2j为绪下茧粒识别图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例来对本发明进行进一步的阐释说明。
本发明实施例及其实施过程如下：
下面以一张缫丝过程的绪下茧图像为例，对一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法做详细描述。
如图1所示,为应用基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，对绪下茧粒进行分割和识别，制定了如下步骤：
步骤1，颜色空间转换，采集到的绪下茧图像如图2a所示，利用几何推导法设计算法将图2a从RGB颜色空间转换至HSI颜色空间，具体公式如下：
得到HSI颜色空间图，进行通道分离获取S通道和I通道图像，如图2b和2c所示；
步骤2，图像分割，利用Kmeans算法和阈值分割方法分别对I通道和S通道图像进行背景分割，本实施例中给定初始K值和阈值分别为3和35，对分割后的图片进行二值化处理，如图2d和2e所示，对图2d和2e进行“或”运算，获得完整分割图像，如图2f所示；
步骤3，凹点检测，使用结构元素5x5的椭圆对图2f进行形态学闭操作，之后使用Canny算子进行边缘检测，获得完整分割图像的边缘轮廓，如图2g所示，根据轮廓线上的像素点数量n判断是否存在黏连，本实施例中n为500，在低尺度空间上计算黏连边缘轮廓上各点曲率值，所有的曲率局部最大值作为候选角点，依次求取角点坐标的前继点和后继点连线的中点，若中点位于轮廓外，则认为该角点是凹点，并保存该角点坐标，否则剔除该角点，凹点检测结果如图2h所示；
步骤4，凹点匹配分割，依次遍历凹点集合，从第一个凹点开始搜索该凹点匹配点，计算该凹点到其余凹点的欧式距离，选取最短连线为凹点匹配点，判断两点连线是否处于封闭轮廓内部，如果处于内部，则保留这条连线为分割线，如果不在内部，则剔除该匹配凹点返回重新执行步骤4，直到循环次数大于凹点个数，退出循环，黏连分割图如图2i所示；
步骤5，绪下茧粒识别，对图像2i中面积小于S的连通域进行去除，避免噪声干扰，本实施例中S设置为100，根据连通域位置在原图中标记绪下茧并统计绪下茧粒，如图2j所示。
图2a-2j为利用本发明的方法得到的实例图。
综上，本发明提出的方法，一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，对于缫丝过程中的绪下茧识别取得了良好的效果。该方法针对性强，能够识别缫丝过程中的绪下茧。
Claims (4)
1.一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集缫丝过程的绪下茧图像，将采集到的图像从RGB颜色空间转换至HIS颜色空间，并获取I通道和S通道图像；
步骤2，利用Kmeans算法和阈值分割方法分别对步骤1中I通道和S通道图像进行背景分割，对分割后的图片进行二值化处理，获得I通道和S通道的二值化图像并求取并集，得到完整分割图像；
步骤3，获取完整分割图像的轮廓图，根据轮廓线上的像素点数量判断是否存在黏连，利用曲率尺度空间法筛选出黏连轮廓上的角点集合，利用位置关系判据筛选出角点集合中的凹点；
步骤4，对步骤3中的凹点进行两两匹配，构造分割线分割黏连蚕茧；
步骤5，对步骤4中的图像进行连通域标记，识别图中的连通域作为原图中的绪下茧，利用圆形对输入图像中的绪下茧进行标记。
2.根据权利要求1所述一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，其特征在于步骤3中的凹点检测方法包括以下步骤：
步骤3.1，使用结构元素5x5的椭圆对完整分割图像进行形态学闭操作；
步骤3.2，利用Canny算子图像进行边缘检测，获得完整分割图像的边缘轮廓，当轮廓线上的像素点数量大于所设定的阈值n时认为存在黏连，n可根据实际情况设置；
步骤3.3，在低尺度空间上计算黏连边缘轮廓上各点曲率值，所有的曲率局部最大值作为候选角点；
步骤3.4，获得角点的坐标，依次求取角点坐标的前继点和后继点连线的中点，若中点位于轮廓外，则认为该角点是凹点，并保存该点坐标，否则剔除该点。
3.根据权利要求1所述一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，其特征在于步骤4中的凹点匹配方法包括以下步骤：
步骤4.1，依次遍历凹点集合，从第一个凹点开始寻找该凹点匹配点，计算该凹点到其余凹点的欧式距离，选取最短连线为凹点匹配点；
步骤4.2，判断两点连线是否处于封闭轮廓内部，如果处于内部则这两点连线为分割线，如果不在内部，则剔除该匹配凹点返回步骤4.1。
4.根据权利要求1所述一种基于HSI空间的绪下茧分割和识别方法，其特征在于步骤5中，要剔除面积小于S像素的连通域，S可根据实际情况设置。
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