[发明专利]一种蚕茧图像背景分割方法

说明书

本发明公开了一种蚕茧图像背景分割方法，包括如下步骤：1）首先将蚕茧原图像转化为灰度图像；2）对蚕茧灰度图进行边缘检测，提取蚕茧目标轮廓；3）对提取的蚕茧轮廓图像进行膨胀；4）对膨胀后的图像中所有空洞区域填充；5）将所有连通域标记，选出代表蚕茧的最大连通域；6）对最大连通域图像进行腐蚀平滑；7）与蚕茧彩色原图取交集，生成去除背景后的蚕茧图像。本发明对蚕茧图像进行分割，有效地避免蚕茧图像环境信息对后续处理的影响，保证了蚕茧特征提取的完整性，满足实际使用要求。

技术领域

本发明涉及一种蚕茧图像背景分割方法，属于图像处理领域。

背景技术

随着智能识别的发展，图像分割技术作为提取图像要素的基础方法已经在广泛领域得到应用。现有的图像分割方法主要分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。阈值分割算法是通过确定阈值，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而进行分割。区域分割法则需要选择一组能正确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。总结目前常用的图像分割技术，其本质都是基于灰度值进行直接处理，因此如果类似蚕茧的彩色被检测物体，单纯采用阈值等分割处理技术并不准确，会遗漏大量的蚕茧重要信息，目标提取效果较差，对识别以及其他后续处理会造成严重影响，对此，需要一种可针对蚕茧图像进行准确分割，从而去除环境背景完整提取蚕茧特征信息的办法。

发明内容

本发明目的在于提供一种蚕茧图像背景分割方法，旨在解决目前无法对蚕茧进行准确的图像分割，造成特征采集遗漏的问题。

本发明所述的一种蚕茧图像背景分割方法，基于matlab开发平台，主要包括以下步骤：

1）首先将蚕茧原图像转化为灰度图像；

2）对蚕茧灰度图进行边缘检测，提取蚕茧目标轮廓；

3）对提取的蚕茧轮廓图像进行膨胀；

4）对灰度图像中所有的空洞区域填充；

5）将所有连通域标记，选出代表蚕茧的最大连通域；

6）对最大连通域图像进行腐蚀平滑；

7）与蚕茧彩色原图取交集，生成去除背景后的蚕茧图像。

本发明所述的一种蚕茧图像背景分割方法，步骤2）进行边缘检测主要是基于Canny算子进行边缘检测，步骤3）中对蚕茧轮廓图像膨胀的结构元素为5×5的矩形元素，此操作主要是为了避免图像中出现蚕茧轮廓边缘断裂情况，得到蚕茧图像的完整边缘，步骤6）对最大连通域腐蚀平滑的结构元素为距离参数为15的8边形，步骤7）与原图取交集主要是将原始图像中对应位置的R、G、B分量复制到新的分割图像中从而生成去除背景后的蚕茧图像。

附图说明

如图1所示，为本发明所述的一种蚕茧图像背景分割方法流程图。

如图2a所示，为采集的蚕茧图像。

如图2b所示,为蚕茧原图转化后的灰度图像。

如图2c所示，为Canny算子进行边缘检测后的轮廓图。

如图2d所示，为膨胀操作后的蚕茧轮廓图。

如图2e所示，为空洞区域填充图。

如图2f所示，为蚕茧图像的最大连通域。

如图2g所示，为最大连通域图像进行腐蚀平滑后的图像。

如图2h所示，为去除背景后的蚕茧图像。

具体实施方式

根据图1所示，一种蚕茧图像背景分割方法，基于matlab操作环境，主要包括以下步骤：