基于视觉显著性和脉冲耦合神经网络的成熟桑葚图像分割

摘要：

为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚图像分割方法.该方法首先将采集的图像映射到Lab颜色空间,利用空间颜色分量的算术平均值和高斯滤波值之间的差异,构建起桑葚图像的频率调谐视觉显著图;其次,提取采集图像在HSI颜色空间的色调分量,经过均衡化处理后,与视觉显著图进行融合,实现桑葚目标的融合特征表达;最后,通过改进的分层阈值化脉冲耦合神经网络模型进行目标分割以及形态学处理,得到成熟桑葚的识别结果.利用从重庆市天府镇果桑生态园采集到的200余幅桑树挂果图像进行试验,结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出成熟果实,平均误分率为1.87%,优于结合频率调谐视觉显著性的OTSU法(17.73%)、K-means聚类算法(10.69%)、基于Itti视觉显著性的PCNN分割方法(7.34%)和基于GBVS(graph-based visual saliency,GBVS)视觉显著性的PCNN分割方法(5.83%).研究结果为成熟桑葚果实的智能化识别提供参考.

关键词：图像分割、机器视觉、模型、桑葚、视觉显著性、频率调谐、脉冲耦合神经网络

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部博士点基金20130191110021;中央高校基本业务费专项资金资助XDJK2013C157

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：148-155