[发明专利]一种基于计算机视觉的水下海参识别及定位方法

说明书

本发明提出一种基于计算机视觉的水下海参识别及定位方法，包括获取水下海参图像，图像预处理，边缘检测，膨胀操作，轮廊增强，海参刺轮廓填充，海参刺质心提取，椭圆拟合，获得椭圆中心坐标，将椭圆中心坐标作为海参的捕捞点坐标等步骤，其中对图像预处理过程中提出十位精度的灰度转换方法，在保证运行效率的情况下实现海参的精准定位。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与渔业领域，特别是一种一种基于计算机视觉的水下海参识别方法。

背景技术

相关数据显示，近年来我国渔业产业发展较快，海参以其特有的营养价值和药用价值在产量和利润方面增势明显，目前海参已经成为经济效益最好的渔业产品。我国的海参养殖历史悠久且已经形成山东、辽宁、河北、福建几大产区，这其中又以山东的海参产量最高并且因其盛产高品质的刺参而享誉全球。青岛、威海、烟台等地区凭借其独特的地理优势大力发展海参养殖产业当前已经形成完整产业链，对经济的带动作用非常明显，目前已经形成好当家、老尹家、东方海洋等几大知名品牌。

随着世界范围内的海参需求量的不断增大，各大产区的养殖面积也在逐渐增大，但是海参产业仍然存在相关问题制约其发展。海参捕捞就是众多制约海参产业发展因素中的一个关键因素，根据实际调查发现，目前海参捕捞主要以人工捕捞为主且捕捞时间一般在每年的5月份和11月份，人工捕捞效率低且危险系数高的问题尤为突出。潜水员在水下进行海参捕捞时因受到气温和压强的影响极易引发危险，对个人和家庭造成无法挽回的损失。而如果能够发明出水下海参识别算法并进而进而发明水下海参识别系统将会对海参产业的发展起到极好的推动作用。

综合以上的背景分析可知，目前急需能够对水下海参进行自动捕捞的设备，而要实现自动捕捞首先要做到的是对海参的识别和定位，计算机视觉技术作为新兴技术目前被广泛应用到工业生产的各个领域极大的减轻了人们的劳动强度，这也为我们运用计算机视觉技术对水下海参图像进行识别奠定了基础。

对于水下海参图像的识别技术研究一直是相关专家学者研究的重点问题，水下图像因其拍摄环境较为复杂导致其图像中含有较大的噪声，而且图像一般较为模糊并且信息丢失严重，这极大的增加了海参识别的难度。水下图像的噪声处理是海参识别的关键，目前以我们的知识暂未见到普遍适用的水下图像去燥算法，现有的相关算法在实验室可以取得较好的效果但是应用到实际还是不理想，因此发明一种适用于水下海参图像去噪的方法是非常有必要的。

以及，海参识别与定位是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂、水中光照强度低且海参体色随环境变化，为了解决复杂多变环境下海参识别及精准定位的难题，本发明提出基于计算机视觉的水下海参识别方法，针对水下海参图像噪声多、对比度低、图像失真严重，并且以往的图像处理速度慢识别效果不理想等问题，计划先对水下海参图像进行相应的预处理工作，然后通过图像融合以及边缘检测方法发明出适合水下海参刺分割的方法进而获取海参的区域，基于获取海参的区域进一步并精准定位海参的位置，完成水下海参识别方法的发明。

发明内容

本发明目的主要是：(1)提出了一种十位精度的灰度转换式以及适应于水下海参RGB三通道灰度图像融合突出海参刺的方法，使得运行效率得到大幅提升以及能够针对性的突出海参刺，并通过边缘检测获取海参刺轮廓区域；(2)提出了基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别海参的方法；将拟合得到的海参椭圆轮廓质心作为捕捞点图像像素坐标。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种基于计算机视觉的水下海参识别及定位方法，包括：

A：获取水下海参图像，所述水下海参图像为彩色图像；

B:图像预处理，将所述水下海参图像转换为灰色图像，然后对所述灰色图像进行图像增强和去燥处理，得到图像预处理图像；

C：边缘检测，采用边缘检测算法将海参刺分割出来，得到海参刺轮廊二值图像；

D：膨胀操作，对所述边缘检测后的海参刺轮廓二值图像进行形态学膨胀操作；