基于计算机视觉的卵形鲳鲹眼部特征检测方法研究

第44卷第4期 渔业现代化Vol. 44 No. 4 2017 年 8 月FISHERY MODERNIZATION Aug. 2017

DOI : 10. 3969/j. issn. 1007-9580. 2017. 04. 003

基于计算机视觉的卵形鲳鰺眼部特征检测方法研究

胡祝华1,2,曹路\张逸然\赵瑶池\黄梦醒1,2,谢明山1,2

(1海南大学信息科学技术学院,海南海口570228;

2海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室,海南海口570228)

摘要:鱼形态特征检测作为渔业信息化的一个重要课题,有着广泛地应用前景。现有的鱼眼特征检测主要依靠人工,操作复杂、效率低下、结果主观性强。因此提出一种基于图像处理及最小二乘椭圆拟合的鱼眼检测方法,首先在养殖场采集实验鱼例图像,再对鱼眼瞳孔和虹膜区域进行图像预处理,最后分别对鱼眼的瞳孔/ 虹膜轮廓进行椭圆拟合。实验结果显示,鱼眼瞳孔检测平均耗时325. 96 m s,虹膜检测平均耗时364. 57 m s,两者检测误差分别为7.247(1±11. 82%)m m和12. 179(1±14. 05%)mm。研究表明,采用该方法不仅可以解决人工测量操作繁琐、主观性强等问题,而且能够避免测量过程耗时过长,为鱼眼的大批量非接触式测量提供了新途径。

关键词:形态特征检测;计算机视觉;图像预处理;直接最小二乘椭圆拟合

中图分类号:T P212.9 文献标志码:A 文章编号:1007-9580(2017)04-015-09

卵形鲳修(Trachinotus ovatus)又名金鲳、黄腊 鲳等,一般生活于热带及温带沿海,与银鲳(Pampus argenteus)相比,其味鲜美,价格便宜,成 熟周期短、生长速度快,是一种高级的养殖鱼种[1-3]。在水产养殖管理中,获取鱼体可量性状 对养殖渔业具有重要意义,它能直观反映不同养 殖环境与应激条件下鱼的生长状况,同时也是养 殖者进行喂养、捕捞、分级的主要信息依据[4]。现有的测量方法仍主要依靠人工,操作者手持游 标卡尺等工具接触测量,存在劳动强度大、效率 低、检测结果主观性强等问题[5]。同时,由于测 量耗时过长,容易造成鱼脱水死亡[6]。因此,探 究鱼体形态特征检测新方法,对水产养殖管理具 有重要意义。

计算机视觉已广泛应用于水产鱼类形态检 测中。如:一种可对大黄鱼可量性状进行检测的系统[6];—种简单有效的金枪鱼长度测量方法[7];—套可对比目鱼体长、体宽、厚度、体重等 进行测量的检测系统[8];结合3D成像和光谱分析技术实现对大西洋鲷鱼的新鲜度预测[9]。但 是,以上研究基本都是围绕体长、体宽等特征进 行,将计算机视觉技术应用于鱼眼的形态特征检测尚未见报道。因此,本文提出了一种基于图像处理和最小二乘椭圆拟合的卵形鲳鰺眼部 特征检测方法。该方法利用图像采集装置采集 图像数据后,首先获取鱼眼区域,并对鱼眼区域 进行预处理,再采用直接最小二乘椭圆拟合方法获得虹膜/瞳孔的准确轮廓,进而得到虹膜/ 瞳孔的直径大小。该方法不仅可以自动、批量 地获取到鱼眼的准确特征,还将人工测量所带来的主观误差尽可能降到最低。

1材料与方法

1.1材料

所用鱼例图像(JPG格式,4 608x3 456像素)均采集自海南省陵水县新村镇盐墩村鲳鱼养殖场 (海南大学海洋学院产学研基地),选用鲳鱼共 100尾,采集时间为2016年11月。实验所用图

收稿日期:2017-01-30

基金项目:海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016015);海南省自然科学基金项目(20166232,20167238,617033);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现室导向课题(0X2017012);海南 大学研究生优秀学位论文培育计划项目

作者简介:胡祝华(1979—),男,副教授,研究方向:智慧农业、海洋通信。E-mail:eagler_hu@ 163. com

通信作者:赵瑶池( 1980—),女,副教授,研究方向:智慧农业、计算机视觉与图像处理。E-mail:yaochizi@ 163. com

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