自然环境下杨梅果实图像的分割方法研究

为解决自然环境下杨梅果实图像难以准确分割的问题,提出了一种基于同态滤波算法进行杨梅图像分割的方法。通过分析杨梅果实的颜色特征,基于RGB颜色空间采用R-G色差分量处理杨梅果实图像,并进行二值化,采用形态学及连通区域标注统计法,消除可能存在的图像噪声,从而去除树叶等大部分背景;然后通过计算区域最小外接矩形的长宽比来判断区域内是否还存在枝叶,以此考虑是否需要进一步分割。在进行下一步分割前,为了消除光照不均的影响,在HSV颜色空间中,采用同态滤波图像增强的方法对亮度V分量进行增强,实现光照补偿。最后,继续基于RGB颜色空间采用R-G色差分量,应用Otsu分割法来细分割剩余的枝叶等部分,实现杨梅果实图像的分割。结果表明:本研究算法能够有效地将杨梅从背景中分割出来,分割误差Af的均值仅为2.26%,与直接采用Otsu分割算法的分割误差Af的均值25.23%相比,降低22.97%。与没有同态滤波过程的图像分割算法的分割误差Af的均值18.12%相比,降低15.96%,从而验证本研究算法的有效性。