一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法，包括定制光学方案采集鲜花图像；对采集到的鲜花图像进行预处理；通过有限元方法对预处理后的图像进行图像分割；对分割后的图像利用传统灰度直方图方法实现特征提取；利用SVM算法进行分类。本发明专利技术更好的刻画点邻域的灰度变化，使得边界信息可以较好的被分割，提高鲜花分选过程中将某一区域分割成包含完全不同性质特征区域的准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法，并将该技术应用于鲜花分类。

技术介绍

[0002]随着鲜花消费的升级，越来越多的鲜花进入家庭，花卉产业成为增长迅猛、潜力巨大的行业。鲜花在出厂前，需要根据根茎长度和滑板开放度进行分级，常采用现代化技术代替人工。
[0003]现有方法对鲜花分类技术包括图像预处理、图像分割、特征提取、分类器分类等，图像分割技术是鲜花分选技术的关键。对于鲜花及花瓣的开放程度和颜色等，需要根据边缘、灰度、和色彩等一些图像的特征将某一区域分割成包含完全不同性质特征的区域。传统的图像分割方法有阈值法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法；但传统分割方法存在计算量大、对曲线优化效果不好等问题。
[0004]现有方法还有采用模糊C均值法和偏微分方程法；对于偏微分方程法，其核心问题是求解偏微分方程，基于有限差分法的简便性，通常选择有限差分法求解偏微分方程，但有限差分存在精度不足等问题。有限差分法是偏微分方程图像处理中求解方程的主要工具，而有限差分法实现的精度是有限的且对几何区域的要求较高。

技术实现思路

[0005]针对现有方法的不足，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法包括以下步骤：
[0006]步骤一、定制光学方案并采集鲜花图像，能否采集到高质量的鲜花图像对光学方案要求较高，光学方案中的背景光源、镜头景深和相机的选用需要不断尝试，找到最佳组合方案。<br/>[0007]进一步的，为了提高实际检测时的准确率，细分了鲜花受损的缺陷等级并给出了花朵的开放度区分功能，鲜花图像的形态包括：鲜花开放度和鲜花花损。
[0008]步骤二、对采集到的鲜花图像进行预处理；
[0009]进一步的，预处理包括：图像灰度化、几何变换和图像增强。
[0010]步骤三、通过有限元方法对预处理后的图像进行图像分割；
[0011]进一步的，具体包括：
[0012]步骤31、设原图像I(x,y)，大小为M*N像素，I(x,y)定义域为Ω；
[0013]步骤32、定义有限元空间V
h
，令有限元空间V
h
满足：
[0014][0015]其中，p
j
(t)是和t有关的函数，λ
j
(x,y)为三角形网格节点的面积坐标；
[0016]步骤33、利用水平集方法，针对偏微分方程图像处理中的CV模型，通过有限元方法
求解水平集函数u；
[0017]进一步的，水平集函数满足：
[0018][0019]其中，μ表示曲线长度的全值，v表示曲线包含区域的面积权值，a1，a2分别表示曲线内外区域能量参数；
[0020][0021]进一步的，利用变分法，对(2)式进行处理，得到水平集函数满足的方程为
[0022][0023]利用向后Euler法对时间离散得迭代方程为：
[0024][0025]其中，Δt为时间步长；
[0026]将方程(8)转化为矩阵形式，设H＝M*N，A
’
为H*H矩阵，B为H*1矩阵，F为H*1矩阵，则离散问题的矩阵形式为：
[0027]A
’
*B＝F
ꢀꢀꢀ
(9)
[0028]其中，矩阵A
’
中第i行、第j列的元A
i,j
，矩阵B中第j行的元B
j
，矩阵F中第j行的元F
j
的具体表示形式分别为：
[0029][0030]从而问题转化为求：
[0031]B＝A'
‑1F。
[0032]步骤34、获得分割后的图像I
cv
＝c1H(u(x,y))+c2(1
‑
H(u(x,y)))；
[0033]步骤四、对分割后的图像利用传统灰度直方图方法实现特征提取；
[0034]步骤五、对提取的特征利用SVM方法进行分类；
[0035]步骤六、基于分类结果进行分仓以实现鲜花的分类。
[0036]本专利技术的有益效果：
[0037]1、针对偏微分方程图像处理中的CV模型，通过有限元方法求解水平集函数，更好的刻画点邻域的灰度变化，边界信息可以较好的被分割，计算精度高，能逼近几何形状复杂
的区域边界，从而有利于提高分类的准确性；
[0038]2、由于有限元法是常用的工程分析工具，利用有限元法进行数值求解，有效提高有限元前处理的效率；
[0039]3、偏微分方程是数学分析重要的组成部分，也是图像处理的复杂工具之一，其本质是将离散、混乱、无章的数字图像通过技术手段转变成连续的数学模型，在连续的框架中进行推理，可以使我们更容易理解物理现实，并提供了提出新模型的直觉；
[0040]4、以2D图像采集结合AI分类模型分别对鲜花开放度单和鲜花花损单完成分选，与有限差分法相比鲜花开放度、和花孙的准确率均有明显提升。
附图说明
[0041]图1是本专利技术的基于有限元方法的鲜花图像分割方法流程图；
[0042]图2是本专利技术的图像采集硬件图；
[0043]图3是本专利技术的鲜花开放度示意图；
[0044]图4是本专利技术的鲜花缺损示意图；
[0045]图5是本专利技术的三角形网格节点图。
具体实施方式
[0046]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明，此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0047]如图1所示，一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法包括，以下步骤：
[0048]步骤一、采集鲜花图像；
[0049]如图2为鲜花图像采集系统，为了实现检验要求，选取300mm，0.12mm视场的彩色相机、背光光源选用300mm*300mm，镜头景深为20mm以上的，工控机型号为6700
‑
16G
‑
4T。
[0050]鲜花分选包括：对花瓣开放度区分，能够有效识别鲜花开放程度，准确率需要达到85％；由于实际评估需预留一定空间，要求实际测试时需达到90％的准确率，对于分类算法和图像分割提出了要求。还包括对花损区分，能够有效识别鲜花受损的缺陷。
[0051]如图3针对鲜花开放度细分为6级，如果为标准简化，只区分是否开放，图3上半图为开放的三种细分，图3下半图为没开的三种细分。
[0052]如图4针对鲜花缺损的问题，图4上半图为无明显缺陷的鲜花，图4下半图分别为花瓣腐烂、变色和褶皱缺陷。
[0053]图像分割中的偏微分方程方法的基本思想是将分割问题转化为能量泛函极小值问题，即通过求偏微分方程的数值解得到图像分割的处理结果。
[0054]在进行偏微分方程求解时，将要求的闭合曲线隐式表示为零水平集函数的偏微分方程形式，用随时间变化的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有限元方法的鲜花图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、定制光学方案并采集鲜花图像；步骤二、对采集到的鲜花图像进行预处理；步骤三、通过有限元方法对预处理后的图像进行图像分割；步骤四、对分割后的图像利用传统灰度直方图方法实现特征提取；步骤五、对提取的特征利用SVM方法进行分类；步骤六、基于分类结果进行分仓以实现鲜花的分类。2.根据权利要求1所述的基于有限元方法的鲜花图像分割方法，其特征在于，鲜花图像的形态包括：鲜花开放度和鲜花花损。3.根据权利要求1所述的基于有限元方法的鲜花图像分割方法，其特征在于，预处理包括：图像灰度化、几何变换和图像增强。4.根据权利要求1所述的基于有限元方法的鲜花图像分割方法，其特征在于，步骤三具体包括：步骤31、设原图像I(x,y)，大小为M*N像素，I(x,y)定义域为Ω；步骤32、定义有限元空间V
h
，令有限元空间V
h
满足：其中，p
j
(t)是和t有关的函数，λ
j
(x,y)为三角形网格节点的面积坐标；步骤33、利用水平集方法，针对偏微分方程图像处理中的CV模型，通过有限元方法求解...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝婷婷，吴健雄，王天翔，
申请(专利权)人：江苏省中以产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：