JP5812321B2 - 虫の画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
虫の画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記憶媒体 Download PDFInfo
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- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M1/00—Stationary means for catching or killing insects
- A01M1/02—Stationary means for catching or killing insects with devices or substances, e.g. food, pheronones attracting the insects
- A01M1/026—Stationary means for catching or killing insects with devices or substances, e.g. food, pheronones attracting the insects combined with devices for monitoring insect presence, e.g. termites
Description
(虫の画像処理装置)
(演算部10)
(記憶部20)
(表示部30)
(操作部40)
(画像取得手段)
(スキャナによる画像取得)
(虫の判別方法)
(実施例1:トマトハモグリバエ)
(ステップS4001:対象画像の取得)
(粘着シートの探索)
(粘着シート画像の合成)
(ステップS4002:虫の候補領域の抽出)
(虫の認識と計数)
(特徴量を用いた認識)
(a)虫の面積
(b)虫の胴体部分の面積
(c)虫の足と羽部分の面積
(d)虫の周囲長
(e)テンプレートとの類似度
そして各々の特徴量は、抽出された虫領域に対して、以下のとおり算出する。
(a)虫の面積に関しては、抽出された虫領域全体の画素数に着目する。粘着シートの大きさが一定になるようにズームして、画像を取得するため、虫領域の画素数で比較することで大きさを比較できる。
(b)胴体部分の面積に関しては、HSV色空間で色相に着目することで抽出する。これは、手足が領域として細く、胴体部分は分厚いため、色に違いが生じることに着目したものである。
(c)足と羽部分の面積は、(a)全体の面積から(b)胴体部分の面積の差により求める。
(d)周囲長は、切り出し画像に二値化処理を行った後、収縮処理を加えた後、算出する。
(e)類似度は、トマトハモグリバエのサンプル画像をテンプレートとした相関値により算出する。
(高解像度画像による認識)
(特徴量を用いた認識)
(テンプレートマッチングによる認識)
(テンプレート画像)
(低解像度画像による認識)
(撮像距離)
(ステップS4004:結果の出力)
(実施例2:コナジラミ)
(ステップS1301:コナジラミの対象画像の取得)
(ステップS1302:コナジラミの候補領域の抽出)
(ステップS1303:コナジラミの候補領域の選択)
(ステップS1304:コナジラミの特徴量の抽出)
(コナジラミの特徴量)
(コナジラミに対するテンプレートマッチング)
(縦横比)
(コナジラミの計数)
(実施例3:クワシロカイガラムシ候補の抽出)
(クワシロカイガラムシ)
(ステップS2801:クワシロカイガラムシの対象画像の取得)
(ステップS2802:クワシロカイガラムシの候補領域の抽出)
そして、得られた候補部分の1つの画素を中心として、図32に示すように取得した背景部分の周囲に小領域を設定し、小領域内の平均輝度を求める。ここでは51×51画素を小領域と設定する。背景のみが存在する小領域の場合、ほぼ同じ明るさとなるため、中心部の輝度は平均輝度値とほぼ同じになる。しかし、背景以外の物体が存在する領域の場合、背景以外の明るさが存在するため、中心部の輝度と平均輝度値との間には隔たりが生じると考えられる。そこで、平均輝度値よりも小さな輝度を持つ画素は背景以外の物体であると考え残しておき、あまり差の少ない輝度値の画素は背景であると考えられるので除去を行う。図29に示す取得画像に対して得られたクワシロカイガラムシ候補のみを抽出した画像を図33に示す。
(ステップS2803:クワシロカイガラムシの候補領域の選択)
(面積での選択)
(HSV平均値での選択)
(密度での選択)
(縦横比での選択)
(画像の拡大・回転)
(ステップS2805:クワシロカイガラムシの分類)
(ステップS2806:クワシロカイガラムシの特徴量の抽出)
(クワシロカイガラムシの特徴)
(テンプレートマッチング)
(楕円度)
(色彩度)
(ステップS2807:クワシロ度の抽出)
(実験環境)
(実験結果)
1…撮像手段
1B…画像取得手段
2…画像メモリ
10…演算部
11…画像抽出手段
12…情報解析手段
13…判別手段
14…種別認識手段
15…計数手段
20…記憶部
30…表示部
40…操作部
TM…端末
MD…記録媒体
Claims (17)
- 撮像された画像中に含まれる虫に関する情報を特定するための画像処理装置であって、
虫を含む可能性のある対象画像を取得するための画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された対象画像から、虫に該当する画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段で抽出された抽出領域から、画像処理によって虫に関する情報を解析する情報解析手段と、
前記情報解析手段で解析された虫に関する情報に基づいて、虫かどうかの判別を行う判別手段と、
前記判別手段で虫と判別された抽出領域の数を計数する計数手段と、
前記計数手段で計数された結果を虫の数として出力するための出力手段と、
を備え、
前記情報解析手段が、
対象画像の解像度が高い場合は、特徴量を用いた処理を行い、
対象画像の解像度が低い場合は、テンプレートマッチングを用いた処理を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 撮像された画像中に含まれる虫に関する情報を特定するための画像処理装置であって、
虫を含む可能性のある対象画像を取得するための画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された対象画像から、虫に該当する画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段で抽出された抽出領域から、画像処理によって虫に関する情報を解析する情報解析手段と、
前記情報解析手段で解析された虫に関する情報に基づいて、虫かどうかの判別を行う判別手段と、
前記判別手段で虫と判別された抽出領域の数を計数する計数手段と、
前記計数手段で計数された結果を虫の数として出力するための出力手段と、
を備え、
前記判別手段が、虫の種別を認識するに際して、同一種類の虫の候補領域に対して、表面の色が部分的に異なるものを複数に分類すると共に、
該分類された虫の色に応じて、異なる特徴量を付与し、該異なる特徴量を用いて虫の種類の判別を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項2に記載の虫の画像処理装置であって、
前記判別手段が、該分類された虫の色に応じて、異なる特徴量を付与する一方で、共通の特徴量を付与し、これら複数の特徴量を用いて判別を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、さらに、
特徴量データベースを保持したデータベース保持手段を備えており、
前記判別手段が、前記データベース保持手段に保持された特徴量データベースを参照して、特徴量を用いて判別を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から4のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記判別手段が、虫の種別の認識を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から5のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記情報解析手段で抽出される特徴が、虫の全体長、胴体部分の面積、手足部分の面積、周囲長のいずれかを特徴量として含むことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 撮像された画像中に含まれる虫に関する情報を特定するための画像処理装置であって、
虫を含む可能性のある対象画像を取得するための画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された対象画像から、虫に該当する画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段で抽出された抽出領域から、画像処理によって虫に関する情報を解析する情報解析手段と、
前記情報解析手段で解析された虫に関する情報に基づいて、虫かどうかの判別を行う判別手段と、
前記判別手段で虫と判別された抽出領域の数を計数する計数手段と、
前記計数手段で計数された結果を虫の数として出力するための出力手段と、
を備え、
前記判別手段が、虫の種別の認識を行うものであり、
前記情報解析手段で抽出される特徴が、虫の全体長、胴体部分の面積、手足部分の面積、周囲長のいずれか、及びHSV色空間を用いた色情報を特徴量として含むことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から7のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
認識対象の虫が、アザミウマ、コナジラミ、クワシロカイガラムシのいずれかであることを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から8のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記画像取得手段が、画像を撮像するための撮像素子を含むことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から9のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記画像取得手段が、ネットワークカメラであることを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から9のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記画像取得手段が、スキャナであることを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から11のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
対象画像が、粘着シートに粘着された虫の画像であることを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から12のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記情報解析手段が、
対象画像中から、粘着シートの背景部分を除去し、
取得される各物体の整形、分離を行い、
その大きさ及び形状に基づいて前記判定手段が虫の判定を行うことを特徴とする虫の画像処理装置。 - 請求項1から13のいずれか一に記載の虫の画像処理装置であって、
前記粘着シートが、黄色又は青色であることを特徴とする虫の画像処理装置。 - 撮像された画像中に含まれる虫に関する情報を特定するための画像処理方法であって、
虫を含む可能性のある対象画像を取得する工程と、
取得された対象画像から、虫に該当する画像を抽出する工程と、
抽出された抽出領域から、画像処理によって虫に関する情報を解析する工程と、
抽出された虫に関する情報に基づいて、虫かどうかの判別を行うと共に、虫の種別を認識するに際して、同一種類の虫の候補領域に対して、表面の色が部分的に異なるものを複数に分類し、該分類された虫の色に応じて、異なる特徴量を付与し、該異なる特徴量を用いて虫の種類の判別を行う工程と、
虫と判別された抽出領域の数を計数する工程と、
計数された結果を虫の数として出力する工程と、
を含むことを特徴とする虫の画像処理方法。 - 撮像された画像中に含まれる虫に関する情報を特定するための画像処理プログラムであって、
虫を含む可能性のある対象画像を取得する機能と、
取得された対象画像から、虫に該当する画像を抽出する機能と、
抽出された抽出領域から、画像処理によって虫に関する情報を解析する機能と、
抽出された虫に関する情報に基づいて、虫かどうかの判別を行うと共に、虫の種別を認識するに際して、同一種類の虫の候補領域に対して、表面の色が部分的に異なるものを複数に分類し、該分類された虫の色に応じて、異なる特徴量を付与し、該異なる特徴量を用いて虫の種類の判別を行う機能と、
虫と判別された抽出領域の数を計数する機能と、
計数された結果を虫の数として出力する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする虫の画像処理プログラム。 - 請求項16に記載されるプログラムを格納したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
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