CN113255681A - 一种生物数据性状识别系统 - Google Patents

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CN113255681A CN202110598086.2A CN202110598086A CN113255681A CN 113255681 A CN113255681 A CN 113255681A CN 202110598086 A CN202110598086 A CN 202110598086A CN 113255681 A CN113255681 A CN 113255681A
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Abstract

本发明公开了一种生物数据性状识别系统，该系统通过使用GrabCut算法，算法中构建能量函数，优化能量函数分割图像，计算融合色彩矩阵和斑驳特征值提取颜色特征和斑驳特征，将融合色彩矩阵加入到SVM分类器得到新的SVM分类器，对SVM分类器输出数据与斑驳特征值数据进行数据处理，得到合格的生物序列，为生物分类提供极大便利。

Description

一种生物数据性状识别系统
技术领域
本发明涉及生物图像识别技术领域，尤其涉及一种生物数据性状识别系统。该系统用于识别生物的性状，尤其可以用于识别植物的外观性状。
背景技术
生物性状特征包括外部形态方面的特征和生理功能方面的特征。生物的同一性状常常有不同的表现形式，有时可以根据外部性状对生理功能的形状进行识别归类。根据不同类别生物的特殊性，可以预先设置识别标准，提高生物性状识别的准确性。例如CN112699737A的那种基于生物的立体轮廓的属种鉴别系统，该系统将训练图集中的训练图像数据输入到所述图像预处理器中生成对抗样本，将对抗样本与原训练图像数据一同输入到所述属种鉴别器中对初始卷积神经网络进行对抗训练，得到细粒度模型，将被检生物的图像数据输入到所述属种鉴别器得到被检生物的属种分类预测结论。现有的这些系统主要识别性状轮廓，很少有对性状色彩进行分类识别。尤其是在叶子植物的外观性状中，表面色彩状态直接影响植物体的属性状态。鉴于此，有必要开发一种以外观色彩为标准的生物性状的识别技术。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的缺陷，本发明提出了一种生物数据性状识别系统。
本发明的技术方案是这样实现的：一种生物数据性状识别系统，包括图像摄像模块、图像预处理模块、提取特征模块、SVM分类器分类模块以及数据处理模块，该图像摄像模块为每一株生物进行摄像，生成生物图像序列；
图像预处理模块，利用GrabCut算法分割生物图像序列的每一幅生物图像，得到生 物前景图像序列
Figure 467071DEST_PATH_IMAGE001
,
Figure 822966DEST_PATH_IMAGE002
,
Figure 270128DEST_PATH_IMAGE003
为生物图像数；
提取特征模块，对生物前景图像序列
Figure 928642DEST_PATH_IMAGE001
提取颜色特征、斑驳特征,计算生物前景图 像序列
Figure 907094DEST_PATH_IMAGE001
的斑驳特征值得到斑驳特征值序列
Figure 738783DEST_PATH_IMAGE004
，通过阈值
Figure 243714DEST_PATH_IMAGE005
，确定斑驳合格序列
Figure 869867DEST_PATH_IMAGE006
与斑驳 不合格序列
Figure 584883DEST_PATH_IMAGE007
,
Figure 220263DEST_PATH_IMAGE008
；
SVM分类器分类模块，将颜色特征即融合色彩矩阵加入到SVM分类器当中对生物样 本图像进行颜色特征训练，得到训练好的SVM分类器，对生物前景图像序列
Figure 314121DEST_PATH_IMAGE001
进行分类处 理，得到颜色状态好和颜色状态不好的两类生物前景图像序列
Figure 376755DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 64220DEST_PATH_IMAGE010
,
Figure 503291DEST_PATH_IMAGE011
；
数据处理模块，将数据进行条件分析，当颜色状态好的生物前景图像序列
Figure 717235DEST_PATH_IMAGE009
和斑 驳合格序列
Figure 950770DEST_PATH_IMAGE006
中的
Figure 374798DEST_PATH_IMAGE012
，是合格生物，输出合格生物序列。
在本发明中，GrabCut算法中使用最大流算法优化能量函数为图像像素进行分类实现分割。
在本发明中，图像的颜色特征信息主要集中在低阶矩阵中，一、二、三阶矩阵表达 式为
Figure 351981DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 420432DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 824868DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 483995DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 999290DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 187826DEST_PATH_IMAGE018
为生物前景图像总的像素数，
Figure 763164DEST_PATH_IMAGE019
为生物前景图像第
Figure 161784DEST_PATH_IMAGE020
个颜色通道分量中第
Figure 480770DEST_PATH_IMAGE021
个图像像素值，融合色彩矩阵
Figure 523812DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 348680DEST_PATH_IMAGE023
为 加权参数，用于抑制
Figure 641121DEST_PATH_IMAGE024
在
Figure 763798DEST_PATH_IMAGE025
中的作用。
在本发明中，通过相邻像素的相对色差值确定生物前景图像斑驳区域和生物前景 图像区域的百分比，通过百分比确定斑驳特征，相邻像素的相对色差公式为
Figure 661347DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 578487DEST_PATH_IMAGE027
为生物前景图像相邻的 两个像素，
Figure 951700DEST_PATH_IMAGE028
是像素
Figure 612488DEST_PATH_IMAGE029
在颜色空间的矢量值，
Figure 364543DEST_PATH_IMAGE030
是像素
Figure 452585DEST_PATH_IMAGE031
在颜色空 间的矢量值，将生物前景图像区域
Figure 985198DEST_PATH_IMAGE032
划分为两个子区域：正常区域
Figure 262726DEST_PATH_IMAGE033
和斑驳区域
Figure 931605DEST_PATH_IMAGE034
，令
Figure 393810DEST_PATH_IMAGE035
为空集，
Figure 413719DEST_PATH_IMAGE036
，对每一个像素进行聚类分析，根据像素对这两个区域的归 属度函数将像素分入两类，归属度函数定义为：若
Figure 478627DEST_PATH_IMAGE037
，则
Figure 267591DEST_PATH_IMAGE038
，若
Figure 900698DEST_PATH_IMAGE039
，则
Figure 142324DEST_PATH_IMAGE040
，其中
Figure 761655DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 670705DEST_PATH_IMAGE042
为两类子区域的相对色度标准值，通 过归属度函数我们得到了两个像素数量子集
Figure 209134DEST_PATH_IMAGE043
，斑驳特征值
Figure 203635DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 610345DEST_PATH_IMAGE045
代表相应区域的面积,
Figure 373902DEST_PATH_IMAGE046
，计算每张生物前景图像的斑驳特征值，得到生物前景图 像序列
Figure 83232DEST_PATH_IMAGE001
的斑驳特征值序列
Figure 640728DEST_PATH_IMAGE004
，确定阈值
Figure 788812DEST_PATH_IMAGE005
，当
Figure 344558DEST_PATH_IMAGE047
时，为斑驳不合格序列
Figure 552686DEST_PATH_IMAGE007
, 当
Figure 990620DEST_PATH_IMAGE048
时，为斑驳合格序列
Figure 739134DEST_PATH_IMAGE006
。
实施本发明的这种，具有以下有益效果：该生物数据性状识别系统通过使用GrabCut算法，算法中构建能量函数，优化能量函数分割图像，计算融合色彩矩阵和斑驳特征值提取颜色特征和斑驳特征，将融合的色彩矩阵加入到SVM分类器得到新的SVM分类器，对SVM分类器输出数据与斑驳特征值数据进行数据处理，得到合格的生物外观序列，为叶子植物等生物分类提供极大便利。
附图说明
图1为生物数据性状识别系统的流程图；
图2为生物数据性状识别系统的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，本发明的这种生物数据性状识别系统首先是通过摄像模块中获得生 物图像序列，在图像预处理模块中利用GrabCut算法分割生物图像序列的每一幅生物图像， 得到生物前景图像序列，在提取特征模块中提取生物前景图像序列
Figure 477282DEST_PATH_IMAGE001
的颜色特征、斑驳特 征, 在SVM分类器分类模块加入色彩融合矩阵对生物前景图像序列
Figure 528415DEST_PATH_IMAGE001
进行分类处理，之后 在数据处理模块中，将数据进行条件分析输出合格生物序列。
如图2所示，本发明的这种生物数据性状识别系统包括图像摄像模块、图像预处理模块、SVM分类器分类模块以及数据处理模块，这些模块具体功能如下：
图像摄像模块，生物通过传送带进行传输，图像摄像模块中摄像单元为每一株生物图像进行摄像，生成生物图像序列存储在模块中。
图像预处理模块，利用GrabCut算法分割生物图像序列的每一幅生物图像，得到生 物前景图像序列
Figure 719225DEST_PATH_IMAGE001
，算法中使用最大流算法优化能量函数为图像像素进行分类，进而求解 割边实现了生物图像的分割，能量函数具体表达式为：
Figure 22161DEST_PATH_IMAGE049
其中，构建能量函数，为生物图像框选定义一个含生物的矩形，矩形外像素全部为 背景像素，矩形内像素为可能是生物前景像素实现初步像素分类，利用高斯混合模型通过 生物图像的RGB特征对可能是生物前景像素和背景像素进行建模，通过建模可以实现准确 的生物前景像素和背景像素的分类，建模之后可以求得每个像素分别属于生物前景和背景 像素的概率，
Figure 614817DEST_PATH_IMAGE050
为像素
Figure 102430DEST_PATH_IMAGE051
属于生物图像的概率，其中
Figure 780536DEST_PATH_IMAGE052
为灰度直方图，其反映了图 像每种灰度出现的频率，
Figure 870852DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 318014DEST_PATH_IMAGE054
为像素
Figure 976528DEST_PATH_IMAGE051
属于生物前景的概率，
Figure 141930DEST_PATH_IMAGE055
为像素
Figure 786669DEST_PATH_IMAGE051
属于环境背景像素的概率，通过得到的概率求出
Figure 88338DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 917753DEST_PATH_IMAGE057
，
Figure 570452DEST_PATH_IMAGE058
为像素
Figure 2570DEST_PATH_IMAGE051
与生物前景像素 的能量关系表达，
Figure 158745DEST_PATH_IMAGE059
为像素
Figure 424641DEST_PATH_IMAGE051
与环境背景像素的能量关系表达，表达式
Figure 33477DEST_PATH_IMAGE060
为生物前景图像中各个相邻像素点灰度差异能量，
Figure 472548DEST_PATH_IMAGE061
表示生物前景图像相邻像素差异值，
Figure 561858DEST_PATH_IMAGE062
用来判断是否是相邻像素，
Figure 795394DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 891526DEST_PATH_IMAGE064
，
Figure 540813DEST_PATH_IMAGE065
为生物前景图像总像素，
Figure 937159DEST_PATH_IMAGE066
是高斯核函数的函数宽度参数，用于控制函数的径向作用范围，
Figure 403912DEST_PATH_IMAGE067
是一个权重系数，相邻像 素灰度值差异越大，就表示相邻像素不属于同一背景或前景，只有在分界才会造成大的差 异，这就保证了在分割图像时分割方向的正确性，差异越大，生物前景图像中各个像素之间 具有的能量关系越小，符合优化能量函数关系要求。
构建完能量函数之后，使抽象的优化能量函数最小化作用在生物图像具体为，生 物图像是一幅连通的图像，连通的图像由顶点和边组成，边有权值，为了分割图像，顶点分 为三类，分别是普通顶点即图像的每一个像素点，两个重点顶点S（前景）和T（背景），每个普 通顶点和S、T存在连接，也就是边，每个普通顶点与S连接的边的权值由像素
Figure 252920DEST_PATH_IMAGE051
与生物前景 像素的能量关系表达
Figure 502635DEST_PATH_IMAGE058
决定，每个普通顶点与T连接的边由像素
Figure 691171DEST_PATH_IMAGE051
与环境 背景像素的能量关系表达
Figure 266509DEST_PATH_IMAGE059
决定，通过最大流算法不断优化能量函数，即 通过使得权值最小和差异能量最小，得到与顶点S相连接且不与顶点T相连接的普通顶点集 合s，以及得到与顶点T相连接且不与顶点S相连接的普通顶点集合t，s和t像素子集就对应 于生物图像的生物前景像素集和背景像素集，完成图像切割，得到每一张生物图像的生物 前景图像，所有生物前景图像构成生物前景图像序列
Figure 412932DEST_PATH_IMAGE001
。
提取特征模块，包括颜色特征的提取和斑驳特征的提取。图像的颜色特征信息主 要集中在低阶矩阵中，一阶矩阵
Figure 731918DEST_PATH_IMAGE068
表示图像整体颜色的亮度、色泽信息，二阶矩阵
Figure 571698DEST_PATH_IMAGE069
利 用二阶中心距平方根获得，表示生物前景图像中颜色的分布范围，三阶矩阵
Figure 255620DEST_PATH_IMAGE070
利用三阶 中心距立方根获得，表示生物前景图像颜色分布对称性，将一、二、三阶矩阵加权融合得到 融合色彩矩阵可以更充分、真实的得到图像色泽信息，融合色彩矩阵
Figure 813641DEST_PATH_IMAGE071
，其中
Figure 998634DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure 958500DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 610061DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 858640DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 519428DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 146850DEST_PATH_IMAGE018
为生物前景图像总的像 素数，
Figure 500471DEST_PATH_IMAGE073
为生物前景图像第
Figure 767504DEST_PATH_IMAGE020
个颜色通道分量中第
Figure 904088DEST_PATH_IMAGE021
个图像像素值，
Figure 838546DEST_PATH_IMAGE023
为加权参数， 用于抑制
Figure 425385DEST_PATH_IMAGE024
在
Figure 179714DEST_PATH_IMAGE025
中的作用。图像的斑驳特征我们通过相邻像素的相对色差值确 定生物前景图像斑驳区域和生物前景图像区域的百分比，通过百分比确定斑驳特征，相邻 像素的相对色差公式为
Figure 182305DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 908953DEST_PATH_IMAGE027
为生物前景图像相邻的两个像素，
Figure 338797DEST_PATH_IMAGE028
是像素
Figure 659051DEST_PATH_IMAGE029
在颜色空间的矢量值，
Figure 465333DEST_PATH_IMAGE030
是像素
Figure 843225DEST_PATH_IMAGE031
在颜色空间的矢量值，将生物前景图像区域
Figure 647233DEST_PATH_IMAGE032
划分为两个子区域：正 常区域
Figure 376154DEST_PATH_IMAGE033
和斑驳区域
Figure 48444DEST_PATH_IMAGE034
，令
Figure 812001DEST_PATH_IMAGE035
为空集，
Figure 521331DEST_PATH_IMAGE036
，对每一个像素进行聚类分析， 根据像素对这两个区域的归属度函数将像素分入两类，归属度函数定义为：若
Figure 737548DEST_PATH_IMAGE037
，则
Figure 885633DEST_PATH_IMAGE038
，若
Figure 316745DEST_PATH_IMAGE039
，则
Figure 259294DEST_PATH_IMAGE040
，其中
Figure 900491DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 586687DEST_PATH_IMAGE042
为两类子区域的相对色度标准值，通 过归属度函数我们得到了两个像素数量子集
Figure 59256DEST_PATH_IMAGE043
，斑驳特征值
Figure 500602DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 691412DEST_PATH_IMAGE045
代表相应区域的面积,
Figure 118982DEST_PATH_IMAGE046
，计算每张生物前景图像的斑驳特征值，得到生物前景图 像序列
Figure 711638DEST_PATH_IMAGE001
的斑驳特征值序列
Figure 995988DEST_PATH_IMAGE004
，确定阈值
Figure 218635DEST_PATH_IMAGE005
，当
Figure 512213DEST_PATH_IMAGE047
时，为斑驳不合格序列
Figure 897058DEST_PATH_IMAGE007
, 当
Figure 617889DEST_PATH_IMAGE048
时，为斑驳合格序列
Figure 845608DEST_PATH_IMAGE006
。
SVM分类器分类模块，采集多张生物状态好的与状态不好的图像作为生物样本图 像，将融合色彩矩阵加入到SVM分类器当中对生物样本图像进行颜色特征训练，得到最佳生 物颜色状态参数，即得到训练好的SVM分类器，将生物前景图像序列
Figure 677298DEST_PATH_IMAGE001
送入训练号的SVM分 类器，得到颜色状态好和颜色状态不好的两类生物前景图像序列
Figure 916650DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 542803DEST_PATH_IMAGE010
。
数据处理模块，将数据进行条件分析，当颜色状态好的生物前景图像序列
Figure 929922DEST_PATH_IMAGE009
和斑 驳合格序列
Figure 378352DEST_PATH_IMAGE006
中的
Figure 800106DEST_PATH_IMAGE012
，是合格生物，输出合格的生物外观序列。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种生物数据性状识别系统，其特征在于，包括图像摄像模块、图像预处理模块、提取特征模块、SVM分类器分类模块以及数据处理模块，该图像摄像模块为每一株生物进行摄像，生成生物图像序列；
图像预处理模块，利用GrabCut算法分割生物图像序列的每一幅生物图像，得到生物前 景图像序列
Figure 325970DEST_PATH_IMAGE001
,
Figure 217703DEST_PATH_IMAGE002
,
Figure 355554DEST_PATH_IMAGE003
为生物图像数；
提取特征模块，对生物前景图像序列
Figure 725356DEST_PATH_IMAGE001
提取颜色特征、斑驳特征,计算生物前景图像序 列
Figure 147110DEST_PATH_IMAGE001
的斑驳特征值得到斑驳特征值序列
Figure 209744DEST_PATH_IMAGE004
，通过阈值
Figure 84159DEST_PATH_IMAGE005
，确定斑驳合格序列
Figure 992072DEST_PATH_IMAGE006
与斑驳不合 格序列
Figure 268333DEST_PATH_IMAGE007
,
Figure 501868DEST_PATH_IMAGE008
；
SVM分类器分类模块，将颜色特征即融合色彩矩阵加入到SVM分类器当中对生物样本图 像进行颜色特征训练，得到训练好的SVM分类器，对生物前景图像序列
Figure 863579DEST_PATH_IMAGE001
进行分类处理，得 到颜色状态好和颜色状态不好的两类生物前景图像序列
Figure 575183DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 705950DEST_PATH_IMAGE010
,
Figure 881627DEST_PATH_IMAGE011
；
数据处理模块，将数据进行条件分析，当颜色状态好的生物前景图像序列
Figure 730634DEST_PATH_IMAGE009
和斑驳合 格序列
Figure 245929DEST_PATH_IMAGE006
中的
Figure 231203DEST_PATH_IMAGE012
，是合格生物，输出合格生物序列。
2.根据权利要求1所述的一种生物数据性状识别系统，其特征在于，GrabCut算法中使用最大流算法优化能量函数为图像像素进行分类实现分割。
3.根据权利要求1所述的一种生物数据性状识别系统，其特征在于，图像的颜色特征信 息主要集中在低阶矩阵中，一、二、三阶矩阵表达式为
Figure 806541DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 142844DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 196251DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 301610DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 47849DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 871449DEST_PATH_IMAGE018
为生物前景图像总的像素数，
Figure 462967DEST_PATH_IMAGE019
为生物前景图像第
Figure 173565DEST_PATH_IMAGE020
个颜色通道分量 中第
Figure 356285DEST_PATH_IMAGE021
个图像像素值，融合色彩矩阵
Figure 401601DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 796810DEST_PATH_IMAGE023
为加权参数，用于 抑制
Figure 142341DEST_PATH_IMAGE024
在
Figure 964804DEST_PATH_IMAGE025
中的作用。
4.根据权利要求1所述的一种生物数据性状识别系统，其特征在于，通过相邻像素的相 对色差值确定生物前景图像斑驳区域和生物前景图像区域的百分比，通过百分比确定斑驳 特征，相邻像素的相对色差公式为
Figure 497416DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 961895DEST_PATH_IMAGE027
为生物前景图像相邻的两个像素，
Figure 896353DEST_PATH_IMAGE028
是像素
Figure 889717DEST_PATH_IMAGE029
在颜色空间的矢量值，
Figure 660358DEST_PATH_IMAGE030
是像素
Figure 662949DEST_PATH_IMAGE031
在颜色空间的矢量值，将生物前景图像区域
Figure 451914DEST_PATH_IMAGE032
划分为两个子区域：正 常区域
Figure 881758DEST_PATH_IMAGE033
和斑驳区域
Figure 388963DEST_PATH_IMAGE034
，令
Figure 929666DEST_PATH_IMAGE035
为空集，
Figure 838716DEST_PATH_IMAGE036
，对每一个像素进行聚类分析， 根据像素对这两个区域的归属度函数将像素分入两类，归属度函数定义为：若
Figure 439461DEST_PATH_IMAGE037
，则
Figure 168383DEST_PATH_IMAGE038
，若
Figure 512777DEST_PATH_IMAGE039
，则
Figure 27066DEST_PATH_IMAGE040
，其中
Figure 64292DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 14930DEST_PATH_IMAGE042
为两类子区域的相对色度标准值，通 过归属度函数我们得到了两个像素数量子集
Figure 163015DEST_PATH_IMAGE043
，斑驳特征值
Figure 781078DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 723626DEST_PATH_IMAGE045
代表相应区域的面积,
Figure 427140DEST_PATH_IMAGE046
，计算每张生物前景图像的斑驳特征值，得到生物前景图 像序列
Figure 113336DEST_PATH_IMAGE001
的斑驳特征值序列
Figure 851485DEST_PATH_IMAGE004
，确定阈值
Figure 964935DEST_PATH_IMAGE005
，当
Figure 155745DEST_PATH_IMAGE047
时，为斑驳不合格序列
Figure 393435DEST_PATH_IMAGE007
, 当
Figure 720511DEST_PATH_IMAGE048
时，为斑驳合格序列
Figure 270441DEST_PATH_IMAGE006
。
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