[发明专利]一种基于视频图像的猪舍地面洁净度评价方法

权利要求书

1.一种基于视频图像的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：所述方法通过以下步骤实现：

步骤一、取样干净且无猪的猪舍地面图像H存为背景，并确定图像H的像素点总个数；

步骤二、对有猪的猪舍地面进行视频图像采集；

步骤三、对采集到的当前帧图像K，使用最大类间方差法进行阈值分割，得到猪的二值化图像O后存储；

步骤四、使用图像差分法将当前帧图像K和预存的背景图像H作差后，再将得到的猪和粪尿的图像J进行灰度化处理和二值化处理，并存储新得到的二值化图像Q；

步骤五、用步骤四中得到的二值图像Q与步骤三中得到的二值图像O作差，并储存新得到的二值图像W；

步骤六、求出步骤五中得到的二值图像W中白色像素点的个数并与步骤一中得到的图像的像素点总数作除法，求得比值，再用该比值与预设的阈值T₀进行大小比较，若该比值小于阈值T₀，则猪舍地面洁净度评价结果为良好，若该比值大于或等于阈值T₀，则猪舍地面洁净度评价结果为需要打扫。

2.根据权利要求1所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：步骤一中图像像素点总个数可以通过摄像头配置得出，设为M×N。

3.根据权利要求1所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：步骤四中图像灰度化和二值化的方法为：

步骤四中将采集到的当前帧图像与背景作差，将猪和粪尿从当前帧中减出，假设j(x,y)表示差分后的图像J，k(x,y)表示当前帧图像K，h(x,y)表示背景图像H，则有：

j(x,y)＝|k(x,y)-h(x,y)| (4-1)

首先对差分后的图像J使用加权平均法进行灰度化，用g(x,y)表示灰度化后的差分图像，则有：

g(x,y)＝R(x,y)×0.299+G(x,y)×0.587+B(x,y)×0.114 (4-2)

其中，R(x,y)表示图像J的RGB模型中R分量的值、G(x,y)表示图像J的RGB模型中G分量的值、B(x,y)表示图像J的RGB模型中B分量的值；

但为了避免低速的浮点运算，采取整数近似运算的简化方法，则有：

然后再选取阈值T₁对上述灰度图像g(x,y)进行二值化，并将得到的二值图像Q，记为q(x,y)，则有：

。

4.根据权利要求3所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：T₁＝25。

5.根据权利要求1所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：步骤五中新得到的二值图像W，记为w(x,y)，则有：

w(x,y)＝|q(x,y)-o(x,y)| (5-1)

其中o(x,y)为步骤三中的二值化图像O。

6.根据权利要求1所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：步骤六中求二值图像W中白色像素点的个数，在二值图像中白色像素点的值为1其它为0，故求白色像素点的个数即为求二值图像中各像素点的值之和，将二值图像W中的白色像素点的个数，记为S，则有：

求出二值图像W中白色像素点的个数S后，再求白色像素点的个数与整张图像像素点个数的比值ε，则有：

ε为猪舍洁净度的评价标准，当ε＜T₀时，猪舍洁净度评价结果为良好，当ε≥T₀时，猪舍洁净度评价为需要打扫。

7.根据权利要求6所述的猪舍地面洁净度评价方法，其特征在于：T₀＝0.2。