[发明专利]基于图像处理的常见淡水鱼种类自动识别方法

摘要

基于图像的常见淡水鱼种类自动识别方法，首先通过鱼轮廓提取，并对获得的轮廓依次进行水平化、长度统一化和鱼头识别处理，然后提取鱼体头部夹角、夹角顶点、鱼尾柄高度及尾柄中点，进一步求出鱼头夹角和鱼的宽长比特征值，最后以鱼头夹角和鱼轮廓宽长比为特征对鳊鱼、鲫鱼、鲢鱼、草鱼这四种常见淡水鱼进行识别。本发明所提供的方法比用受环境和光照影响明显的颜色特征、受鱼鳍变形影响明显的鱼背部轮廓特征来对鱼种类识别的结果更加稳定可靠。

主权项

1.基于图像处理的常见淡水鱼种类自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：鱼体图像轮廓规范化，包括：步骤1.1：鱼轮廓提取：将二值化后的鱼的图像进行轮廓搜索，获得图像中鱼的轮廓；步骤1.2：鱼轮廓图像水平化处理：首先计算鱼的轮廓的最小外截矩形w，进一步计算该矩形的一条长边a与水平方向之间的夹角a0，再将该最小外截矩形W连同其所包围的区域绕长边a的左端点旋转a0角度，使矩形w的长边与水平方向平行；步骤1.3：鱼轮廓长度统一化：对矩形w连同其内部所含鱼轮廓的长、宽进行等比例放缩，直至矩形w的长度方向尺寸达到设定的长度L个像素，将像素长度L作为识别所有常见淡水鱼时的长度统一化标准；步骤1.4：鱼头判别：沿矩形w的长边方向，同时从矩形w两端向中心逐列扫描并计算鱼的外凸部分轮廓宽度，则两端中鱼的外凸轮廓逐渐变宽的那端为鱼的头部所在端；所述鱼轮廓的最小外截矩形w在步骤1的图像中并不显示，只提取矩形w的尺寸和位置数据按步骤1进行处理；步骤2：鱼头部夹角提取：提取鱼嘴附近上、下轮廓点群，再将两个点群分别利用最小二乘原理进行线性拟合，拟合成的两条直线的夹角为α(锐角)为鱼体头部轮廓夹角，夹角顶点坐标为A(xA,yA)；步骤3：鱼身宽长比提取：对鱼轮廓中心至尾部段逐列搜索，获得每列扫描到的上下轮廓点坐标分别为其中i＝1,2,3,L,n为扫描列数，上标u、d分别指同一列上的上、下轮廓，被扫描部分鱼身任一处的宽度h_i为鱼的尾柄宽度H为hi的最小值：H＝min(hi)鱼的尾柄中点坐标B(xB,yB)为：B(xB,yB)＝(xi,H/2)若搜索到某列轮廓点数大于2个，将该列数据全部舍去。A、B两点之间的距离为：记鱼身的宽长比k为：