李 莎，錢建平，趙春江，陳梅香，李文勇，陳 明

（1.上海海洋大學 信息學院，上海201306；2.國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心，北京100097）

0 引 言

將成熟蘋果從復雜的背景中高效的識別出來，可為果實生長發(fā)育模型的構(gòu)建和基于個體的果實測產(chǎn)提供良好的基礎(chǔ)［1］。由于果園里拍攝到的圖像比較復雜，既包括成熟果實、發(fā)紅的草地和樹枝樹葉，還包括一些果實重疊、被遮擋的情況，因此，研究不同環(huán)境下成熟蘋果的有效提取，不僅增加農(nóng)民的收益，還可以適時地調(diào)整生產(chǎn)計劃［2，3］。

目前，已有一些學者對果實的識別分割技術(shù)進行了研究。文獻 ［4－8］利用RGB 顏色模型中的分量進行圖像分割，實現(xiàn)果實與背景的分離；文獻 ［9－11］利用Lab彩色模型下a通道進行果實輪廓信息的提??；文獻 ［12－14］采用YCbCr顏色模型的Cr分量對圖像進行二值化提取目標，能夠去除綠色葉子，得到比較完整的蘋果邊界。

前人涉及果實顏色模型選取的文章中，僅使用某一種顏色模型，沒有分析不同環(huán)境下不同顏色模型分割的不同。對不同環(huán)境和不同角度下拍攝的圖像使用不同的顏色模型處理，結(jié)果會有差異，因此選取適合的顏色模型，有利于后期完整的目標分割。通過前人的研究和自身實驗得知，RGB顏色空間的R－G 色差向量、L＊a＊b＊顏色空間的a＊分量和YCbCr顏色空間的Cr分量，能夠?qū)崿F(xiàn)成熟蘋果果實與背景的分離，有利于分割出果實。本文對逆光和順光下的圖像應用3種分量處理，計算二值化后圖像中果實的面積大小和噪聲率 （噪聲占整個圖像的百分率），從而分析出不同環(huán)境下顏色模型的適用性，以更好達到初步模擬蘋果輪廓的目的。

1 顏色模型比較

蘋果圖像分割前需進行顏色特征的選擇。而顏色特征選擇前，需進行顏色模型的選擇。雖然采集的圖像和顯示設備大多都是RGB圖像，但為使蘋果與背景的顏色差異更明顯，更有效地分割出圖像中的果實區(qū)域，需要根據(jù)不同環(huán)境下的蘋果圖像，使用不同的顏色空間進行果實分割。目前用于蘋果分割的顏色模型主要包括：RGB，L＊a＊b＊和YCbCr顏色模型等。

不同的顏色空間具有各自的優(yōu)缺點。RGB顏色空間是圖像處理中最常用的顏色空間，其根據(jù)R、G、B這3個顏色通道的變化以及它們相互疊加來表現(xiàn)出各種顏色。由于RGB顏色空間受光照的影響較大，為了克服RGB顏色空間的不均勻和不直觀的缺點，我們可以考慮進行顏色模型之間的轉(zhuǎn)換，以更好的適應不同外界環(huán)境下的分割。比如L＊a＊b＊顏色模型和YCbCr顏色模型。

L＊a＊b＊顏色模型是由亮度L 和色彩信息a，b這3個要素組成。由于有一個亮度通道，色彩的混合將產(chǎn)生更亮的色彩，因為RGB 模型在藍色到綠色之間的過渡色彩過多，而在綠色到紅色之間又缺少黃色和其它色彩，L＊a＊b＊模型彌補了RGB色彩分布不均勻的缺點。由于Lab的色彩空間要比RGB的色彩空間大，這就意味著RGB 所能描述的色彩信息在Lab空間中都能得以影射。

YCbCr不是一種絕對色彩空間，是YUV 壓縮和偏移的版本［15］。YCbCr顏色模型比RGB 模型更能適應光照強度的變化；同時YCbCr模型與RGB模型的轉(zhuǎn)換是線性的，不存在溢出致使圖像信息丟失的問題，計算也相當簡單。3種顏色模型的優(yōu)缺點比較見表1。

表1 3種顏色模型優(yōu)缺點比較

2 材料與方法

2.1 圖像采樣

本文選取處于收獲期的蘋果為研究對象，在2013年10月中下旬，使用NIKON CORPORATION D90型號數(shù)碼相機，在北京順義果園實地拍攝順光和逆光下圖片共150幅。隨機選取40幅順光圖像和40幅逆光圖像進行實驗，圖像格式為JPG，用Photoshop CS5對80幅圖像進行統(tǒng)一裁剪，大小為1200×1800 像素。圖像處理采用 MATLAB 7.0軟件。

采集的圖像是以RGB格式存儲，并且圖像中含有背景信息。為了比較分析，3 種顏色模型下處理的順光圖和逆光圖分別為同一組圖片。

2.2 圖像識別

進行彩色蘋果圖像識別，首先要進行灰度化處理。由于所采集圖片中R，G，B 三分量之間有很高的相關(guān)性，直接利用這些分量不能得到所需的效果，但成熟蘋果果實的顏色與周圍環(huán)境顏色差別較大，因此可以建立圖像的色差模型。經(jīng)過實驗分析，R－G 色差分量的分割效果比RB、B－R、B－G 的效果好，因此，在RGB 模型下，選取RG 色差分量進行灰度化。在L＊a＊b＊顏色模型中，a表示從紅色至綠色的范圍，因此要提取成熟蘋果的紅色果實區(qū)域，選取a分量進行研究。YCbCr顏色模型中的色度信息被存儲在Cb和Cr中，其中Cr為紅色分量相對于參考值的坐標，應選取Cr分量提取成熟蘋果的果實。處理流程如圖1所示。

2.3 閾值分割和形態(tài)學濾波

由于各分量灰度圖的目標和背景灰度差別較大，這種灰度分布特點適合選用OTSU 法 （最大類間方差法）進行二值化處理，該方法計算簡單且用時少，不受圖像亮度和對比度的影響，在實時圖像處理系統(tǒng)中應用非常廣泛。

經(jīng)二值化分割后，整個蘋果果實基本被分離出來，但仍殘留一些噪聲和毛刺。噪聲的去除可采用區(qū)域面積統(tǒng)計法，它們的面積比蘋果果實的面積小，根據(jù)這一特點，以像素為單位計算所有單連通區(qū)的面積，然后設定一個閾值（文本設定閾值為10000像素，由經(jīng)驗得出），當面積像素數(shù)小于閾值時，被判為噪聲區(qū)域?qū)⑵淙コ?；毛刺的去除可采用形態(tài)學運算處理，通過多次實驗及分析，本文選用半徑為5的圓盤形結(jié)構(gòu)元素，先對圖像進行閉運算，再進行開運算，即可得到較為平滑的邊緣。

圖1 3種模型下蘋果面積提取流程

在獲取果園中的蘋果圖像時，會受自然光照射的影響，對于逆光下的圖像，一般很少有陰影光斑產(chǎn)生，但是，順光下的圖片很可能產(chǎn)生光斑，在二值化后圖像會出現(xiàn)一些內(nèi)部空洞，所以，要對圖像各連通區(qū)域進行填充操作，得到比較完整的二值化蘋果圖像。

2.4 特征參數(shù)提取

為了更好的分割不同光照下的蘋果圖像，本文通過計算二值化圖像中圖斑、噪聲 （主要是一些發(fā)紅色草地和樹枝樹葉）的像素面積和噪聲率，統(tǒng)計出不同顏色分量在不同環(huán)境下分割的不同。通過Matlab7.0 提供的bwlabel方法計算出3種分量下圖像的圖斑數(shù)量，然后采用regionprops方法計算出果實圖斑的像素面積和噪聲的像素面積。圖像中的噪聲率＝噪聲面積/ （圖斑面積＋噪聲面積）。

2.5 效果評價

無論采用哪種顏色模型，二值化之后果實的面積都會有一定程度的削減，所以，本文通過比較二值化后蘋果面積大小來初步確定分割的好壞。二值化后果實面積越大，說明分割效果越好，反之，分割效果一般。

為了進一步分析顏色模型的分割效果，結(jié)合圖像處理后的噪聲大小來判斷。噪聲越小，說明顏色模型對噪聲抑制較好，反之，說明保留噪聲較多，不利于果實的有效提取。通過相互抑制的果實面積和噪聲面積的分析，分析說明不同條件下的顏色模型的選取。

3 實驗結(jié)果及分析

3.1 圖像處理

從所采集的逆光和順光圖像中，各選取一幅圖像進行3種模型分量下的灰度化處理、自適應閾值分割和形態(tài)學濾波。處理后的二值化圖像如圖2所示。從圖中看出，雖然3種分量處理后面積輪廓相差不大，但是，不同顏色模型對蘋果果實局部信息的處理不盡相同，這樣導致獲取的果實面積會有差別。

圖2 3種分量下二值化結(jié)果

3.2 面積比較

對選取的40幅逆光圖像和40幅順光圖像進行二值化處理，對圖像中的成熟蘋果果實計數(shù)，并計算出3種分量下蘋果果實的面積。本文以R－G 色差下的果實面積為基準，a＊分量和Cr分量下的果實面積分別與之比較，得出每一個果實在3種分量下的面積。如表2所示，左列是逆光下的果實面積，右列是順光下的果實面積。

由表2可知，3種顏色分量均能分離出大部分的果實，但3種情況下的分割面積有所不同。無論逆光還是順光條件下，a＊分量和Cr分量的分割好于r－g色差的分割，能相對保留更多的果實面積，這有利于進一步的確定果實的圓心和半徑。對于紅色蘋果上的黃色區(qū)域和陰影，r－g色差不能有效識別，所以導致黃色部分的果實和陰影被消除，但是a＊分量和Cr分量對陰影和偏黃色的部分能夠保留較好。

表2 逆光和順光下的果實面積

3.3 噪聲比較

考慮到果園環(huán)境復雜，拍攝圖像的角度各異，致使圖像中會出現(xiàn)大面積雜質(zhì)，比如發(fā)紅的草地和發(fā)紅的樹枝樹葉等，這些雜質(zhì)在圖像中的面積過大時，經(jīng)過形態(tài)學濾波也不能將其去除，如圖2 （c）、（e）、（g）所示。為了更準確的選取顏色模型，需要考慮不同情況下的噪聲處理情況?，F(xiàn)選取順光、逆光下帶有草地和樹枝樹葉的圖像進行計算，草地和樹枝樹葉面積占總圖像面積的比率如圖3所示。

通過圖3可以看出，對于逆光下含有草地的圖片處理結(jié)果如圖3 （a）所示，r－g色差分量和a＊分量處理較好，能夠去除大部分的草地噪聲，尤其是a＊分量，大多數(shù)包含草地圖片的噪聲都能去除；而Cr分量則保留較多草地噪聲，有些圖片的草地噪聲率高達53.85%，對于第8 幅圖片，前兩種分量能把噪聲完全去除，而Cr分量處理后噪聲率為53.38%。

對于逆光下含有樹葉樹枝的圖片處理結(jié)果如圖3 （b）所示，前兩種分量能夠去除較多噪聲，尤其是r－g色差分量能去除大部分的樹枝樹葉；而Cr分量保留較多樹枝樹葉噪聲，有些圖片的噪聲率達11.76%。對于第8幅和第9幅圖片，前兩種分量完全去除噪聲，而Cr分量處理后噪聲率為14.41%和10.12%。但第5幅圖中，r－g分量不能完全去除發(fā)紅的樹葉和陰影。

對于順光下含有草地的圖片處理結(jié)果如圖3 （c）所示，與逆光下含有草地圖片處理結(jié)果相似，r－g色差分量和a＊分量處理較好，尤其是a＊分量，大多數(shù)草地的噪聲都能去除，只有一幅圖片未去除；而Cr分量保留較多草地噪聲，有些圖片的噪聲率高達58.62%。

對于順光下含有樹葉樹枝的圖片處理結(jié)果如圖3 （d）所示，與逆光下樹枝樹葉的處理情況相似，前兩種分量相對于Cr分量能夠去除較多噪聲，尤其是r－g色差分量能去除大部分的樹枝樹葉；而Cr分量保留較多樹枝樹葉噪聲，有些圖片的噪聲率達27.36%。對于第11幅圖片，a＊分量保留較多噪聲，而r－g 色差和Cr 分量處理后噪聲率為2.08%和0.24%，這可能是由于反光使得a＊分量不能完全去除陰影下的樹枝。

對上述含噪聲的圖片進行總噪聲率的比較，見表3。表3可以看出，對于逆光下草地噪聲的處理a＊分量效果最好，僅為4.19%，Cr分量最差，高達25.19%。而對于逆光下樹枝樹葉的處理r－g色差處理較好，為1.60%，Cr分量最差為5.79%。對于順光下的草地噪聲的處理a＊分量效果最好，僅為1.46%，Cr分量最差，高達24.80%。而對于順光下樹枝樹葉的處理r－g色差處理較好，為2.65%，Cr分量最差為6.89%。

表3 3種顏色模型下噪聲率比較

因此，無論是逆光還是順光條件下，對于含有草地噪聲的圖片，a＊分量的處理效果最好，r－g色差次之，Cr分量最差；對于含有樹葉樹枝噪聲的圖片，r－g 色差處理較好，a＊分量次之，Cr分量最差。對于總的噪聲 （草地和樹枝樹葉）來說，r－g色差和a＊分量處理后的噪聲均比較小，遠小于Cr分量。

結(jié)合果實面積比較分析，雖然a＊分量和Cr分量都能保留較多的果實面積，但是，考慮到Cr分量在保留果實面積的同時，也會保留過多發(fā)紅的草地和樹枝樹葉等噪聲，因此，對成熟蘋果進行分割提取的過程中，可以優(yōu)先選用a＊分量進行提取。在周圍噪聲較小的情況下，可以選擇Cr分量。如果在只計算果實個數(shù)而不考慮果實大小的情況下，r－g 色差也能較好的提取出果實的輪廓。

4 結(jié)束語

本文討論了從彩色圖像中提取成熟蘋果目標的問題，在此基礎(chǔ)上分析了3種顏色模型提取果實的特點，結(jié)果表明：

（1）對蘋果圖像進行各分量灰度化處理，灰度圖像加強了目標與背景的對比度，然后采用Otsu法對其進行閾值分割，再利用形態(tài)學運算去除掉殘余噪聲，實現(xiàn)復雜環(huán)境下果實區(qū)域的提取。但不同顏色模型下的各分量對不同環(huán)境下采集到的圖像進行分割時有一定的差異，因此，選取合適的顏色模型對果實輪廓提取有很大影響。

（2）無論在逆光還是順光條件下，a＊分量和Cr分量的提取好于r－g色差分量，能相對保留較多的果實面積，但是Cr分量的噪聲率較高，逆光和順光下草地的噪聲率分別達到25.19%和24.80%，遠高于另兩種分量；因此，對自然環(huán)境下成熟蘋果的提取優(yōu)先選用a＊分量。在周圍噪聲較小的情況下，可以選擇Cr分量進行提取。如果只計算果實個數(shù)而不考慮果實大小，可以考慮使用運行時間較快的r－g色差分量。

（3）文中講述的蘋果輪廓提取的步驟和方法，為前期處理提供了可參照的方法理論，較完整的提取出分離和鄰接狀態(tài)下的蘋果，對重疊蘋果的分割獲取還需要進一步研究。

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