[发明专利]一种活体鳝鱼表型获取的装置与方法

权利要求书

1.一种活体鳝鱼表型获取的方法，包括以下步骤：

步骤S1：图像采集：通过活体鳝鱼表型获取的装置拍摄鳝鱼若干照片；

步骤S2：图像细化算法：将一个图像中的黑色部分沿着它的中心轴线将其细化为一个像素宽的线条，保留图形中黑色部分的拓扑结构，并通过改进骨骼提取算法进行骨骼提取，快速细化图像；

快速细化算法步骤如下：

假设黑色值为1，白色为0；

第一步，顺序遍历图像，即从图像属性的top到bottom，left到right依次扫描每一个点，若当前点(x，y)为区域内时，需判断其右上、上、左上和左四点的情况：(x-1，y+1)(x-1，y)(x-1，y-1)(x，y-1)，当前点被该四点包围，该点层数即四点层数最小值多一层；如果当前点(x，y)为区域外，层数值赋为0；

第二步，倒序遍历图像，即从图像属性的bottom到top，right到left与第一步相似的判断每个点的状态，若当前点是区域内，判断其下包围情况，左下、下、右下和右四点的情况分别为：(x+1，y-1)(x+1，y)(x+1，y+1)(x，y+1)四点包围了当前点，同样取这四点层数的最小值加1作为该点层数值；如果当前点(x，y)为区域外，层数值赋为0；

已求得每一个点上包围层数值和下包围层数值，每个点的实际层数便是两种层数值中最小值；

M[x][y]＝Min(F[x][y],G[x][y])

第三步，再次顺序遍历图像扫描每一个点，判断该点8方向范围内所有点层数的情况：如果当前点的层数值是周围相邻点中最大，该点即保留；如果当前点的层数值并非最大，该点即可删去；

M[x][y]＝Max(M[x+i][y+i]|(-1≤i≤1))Save:Delete

步骤S3：完整鳝鱼骨骼线提取：在细化结果的过滤掉转角的多余点后重新查找起始点和终结点后重新排序，其中，转角判断依据为八邻域内有效像素之和大于等于3，起始点和终结点判断依据为骨骼线八邻域内有效像素之和为2，利用贝塞尔曲线方法补足细化的骨骼线与轮廓边缘的点得到一条完整贯穿头尾的骨骼线；

步骤S4：将鳝鱼图像的二值图近似的视为一管状物体，在鳝鱼图像从彩色图到二值图的过程中，由于光线以及鳝鱼表面黏液的反光问题，在造成细微的凹陷情况时，通过闭运算后消除；

细化算法可能出现细化不彻底情况，对细化不彻底的部位进行过滤，删除多余的点，具体步骤如下：

1)遍历细化线Line1的点，查找八邻域内相邻像素个数为1的点，若该类型的点的总数为2个则执行下一步，若2个则扩大二值图的闭运算步数后重做细化再次执行；

2)两点任意一点为起点P_start，另一为终点P_end，将P_start推入新的细化线Line2；

3)推出Line1中P_start，由P_start周围设计一个八邻域的滑窗，统计滑窗内包含的Line1上的点；若该类型的点的数量为1，则将该点记为P_next，将P_next推入新的细化线Line2；重复执行步骤3；若该类型的点的数量为2，执行步骤4；

4)记两点为P_a和P_b，推出Line1中P_a和P_b，判断两点与P_next之间距离较远的点推入Line2后继续执行步骤3：

Max(Distance(P_a，P_next)，Distance(P_b，P_next))Save:Delete

此处距离公式用点的X，Y坐标的差值表示：

Distance(P,P_next)＝|P.X-P_next.X|+|P.Y-P_next.Y|

步骤S5：鳝鱼骨骼线的补足，快速细化算法得到的骨骼线的点均为鳝鱼轮廓内部的点，没有延展到鳝鱼轮廓，采用步骤S4中提取的P_start与P_end作为中点，按P_start的顺序P_end的逆序中心对称补点，直至新增的点在鳝鱼轮廓外，点是否包含在轮廓内使用Emgucv的PointPolygonTest判定；

步骤S6：鳝鱼图像归一化，按步骤S5提取骨骼线分别递归做顺时针方向与逆时针方向描线，直至新增描线全部点均在鳝鱼轮廓外，将得到的骨骼线集合映射到一张新的图片，图片的高为骨骼线集合的数量，宽为骨骼线集合的最大长度；

步骤S7：算法效果评价；

步骤S8：鳝鱼长度分析结果，将步骤S5取得的完整骨骼线作为输入，代入采用最小二乘法拟合函数的换算公式将骨骼线像素个数还原到真实世界的鳝鱼长度；

步骤S9：鳝鱼表型分析结果，将步骤S6取得的归一化鳝鱼图像重新分析得到形态参数、颜色参数和纹理参数，其中形态参数为长度和面积、颜色参数为RGB值、纹理参数为灰度共生矩阵；