权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough 圆变换瞳孔智能测量

摘要：

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法.首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径.对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1％,瞳孔正确检测率达94.2％,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5％,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms.试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考.

关键词：水产养殖、图像处理、测量、鱼眼识别、瞳孔、计算机视觉、AdaBoost、改进Hough圆变换

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：海南省重大科技计划项目ZDKJ2016015;海南省自然科学基金资助项目617033;海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室开放项目子课题2016013B;海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室导向课题DX2017012

在线出版日期：2018-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：226-232