基于改进C-V模型的羊体测点优化与体尺测量

发布时间：2020-05-12 00:10

【摘要】：在畜牧业养殖中,羊体的体尺和体重数据是判断羊体生长发育和产能分析的主要参数,其中,对羊体开展体尺和体重的测量工作是最为关键的环节。目前,最常用的羊体测量手段是人工测量,但是在实际的测量过程中,由于测量人员不能避免直接接触羊体,从而这就会让羊产生强烈的应激反应,造成在此过程中测量误差的出现,使得测量结果的精度较低。因此,通过图像处理等相关技术对羊体进行无接触无应激获取体尺和体重参数是必要的。本文主要从复杂背景下的羊体图像分割、羊体测量点优化提取及测距和羊体体重预测三方面开展了研究,特别是应用在羊体无接触式测量中的优势较为明显。论文的主要研究内容如下:(1)针对羊体图像的复杂背景难以分割及容易受到不同光照条件干扰的问题,提出一种基于YCbCr空间改进的C-V主动轮廓模型的分割方法。通过分析羊体图像在YCbCr颜色空间下的三个颜色分量,从中获取Cb分量图像而改进C-V模型,以期实现复杂背景下的交互式半自动的羊体图像分割。(2)在采集图像过程中,由于羊呈现的不同姿势,进而在后续测量点识别中会出现测量点不准确的问题,就此本文提出基于拐点的羊体测量点优化提取算法。首先对分割后的羊体图像进行目标轮廓的提取,然后在提取拐点的基础上,搜索羊体的测量点,对羊体轮廓序列进行计算,最终确定测量羊体体尺参数的7个羊体测量点。最后与羊体体尺参数的实际测量值比较,得出羊体各项体尺实验计算值的平均相对误差都小于3%。(3)利用体尺数据建立羊体体重的线性和非线性预测模型,实现羊体的体重预测。预测结果分析表明,非线性预测模型中的RBF网络预测效果较好,体重预测的平均相对误差为7.61%。
【图文】：

原型分析过程和低照度成像方面尤其高效，ＭＶ－ＶＳ２００ＦＣ工业ＣＣＤ相机对于处理逡逑分辨率高、还原色彩效果好、数据处理量大、在夜间红外补光的任务有很强大的功逡逑能。获取苏尼特模型羊和蒙古羊的彩色图像结果如图２。逡逑图２羊体图像逡逑Ｆｉｇ．２邋Ｓｈｅｅｐ邋ｉｍａｇｅｓ逡逑２．邋２图像预处理逡逑本节的主要内容是对采集到的羊体图像进行预处理，其为后续开展的图像处理逡逑工作奠定了实验基础。图像预处理的目的就是从图像中找出一系列可以体现图像特逡逑性值的基础信息，经预处理后的图像，可供进一步图像的分析检测以及识别算法使逡逑用［２９］。在本节的实验中，主要使用图像的二值化、形态学去噪和填充孔洞这三种预逡逑处理方法对羊体图像进行预处理。逡逑２．２．邋１二值化处理逡逑二值图像对数字图像处理产生着十分重要的影响，图像的整个画面中只包含黑逡逑色和白色，没有其余颜色作为中间的过渡。在现实的识别操作中，找到符合条件的逡逑阈值，更好地区分图像中的字符和背景，是进行图像二值转化的必要步骤。首先，逡逑要选择合适的颜色，再选择阈值，它是按照直方图或灰度的区域划分来寻找。最后逡逑通过阈值来完成图像之间的变换

二值图像,二值图像

图的数据进行统计，然后做均衡化运算，最后按照均衡化后的映射表和Ｒ、Ｇ、Ｂ通逡逑道颜色值对应进行替代，使每个区域间相互存在较为明显的边界［ｗ。按照直方图均逡逑衡后的灰度区域来划分图像中的羊体和背景，，经处理后羊体二值图像的效果如图３。逡逑Ｋ１逡逑图３二值图像逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｂｉｎａｒｙ邋ｉｍａｇｅ逡逑２．邋２．邋２形态学去噪逡逑数学形态学是由Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ、Ｍａｔｈｅｒｏｎ和Ｓｅｒｒａ等研究学者分R%对代数儿何、逡逑拓扑信息和理解论述方面进行探究，而形成的独立的数学分支体系，主要是利用集逡逑合反映图像中各目标之间的关系，并休现其结构特点［３２］。它的形状滤波器是依据生逡逑成比何图像的特征数据，让形态学算子作用ｒ？图像，去除图像屮出现的噪声［３３］。基逡逑本数学形态学的运算有四种，它们分别是膨胀、腐蚀、开启和闭合［３４］，用来修改图逡逑像屮丨丨标的形态和结构。逡逑２．邋２．２．邋１膨胀与腐蚀逡逑腐蚀操作可以用来消去图像个体目标中不必要的边缘区域，整体表现为收缩或逡逑者是细化。图像的自身以及结构元素的表现形式，可以影响到腐蚀效果的好与坏Ｗ１。逡逑若结构元素比目标对象大，那么目标对象在被腐蚀后会全部不存在；若结构元素比逡逑目标对象小
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S826;TP391.41

【参考文献】