馬國強1,，田云臣1,2,，李曉嵐1
　　（1．天津農學院 計算機與信息工程學院,，天津 300384,；2．天津市水產生態(tài)與養(yǎng)殖重點實驗室，天津 300384）

       摘要：對工廠化水產養(yǎng)殖來說,，生產過程中的活魚分級,、分塘環(huán)節(jié)十分關鍵，非接觸式,、無傷害一直是追求的目標,。通過數字圖像處理技術，得到窄體舌鰨扁平面不規(guī)則圖像并測算了其面積,。采用一元線性回歸模型,，分析了魚的重量和扁平面面積的關系，實驗結果表明,，二者存在著一定的線性關系,，相關系數為0.380 7,。下一步的研究需要考慮到不同生長階段的舌鰨魚體厚度等因素影響，找出二者之間更準確的模型關系,，為非接觸式測量重量和分級提供支持,。
　　關鍵詞：水產養(yǎng)殖；圖像處理,；面積測量　　

0引言
　　近年來,，伴隨社會經濟的發(fā)展，人們在日常生活飲食消費中,，對水產品尤其是高檔海水養(yǎng)殖的水產品需求越來越大,。與此同時，海水工廠化水產養(yǎng)殖的供給量已經超過海水捕撈的供給量,，成為水產業(yè)的重要生產方式,。
　　窄體舌鰨俗名舌鰨、鞋底魚,，舌鰨科,，屬于暖溫帶淺海底層魚，是海洋名貴經濟魚類之一,。舌鰨科的魚廣泛分布于熱帶與溫帶海域,，我國已知有2亞科、4屬,、23種,。
　　在水產工廠化養(yǎng)殖技術的發(fā)展過程中，科技人員不斷探索各種新技術以實現更高層次的智能化養(yǎng)殖模式,。計算機視覺技術就是其中很重要的領域,。史兵［1］設計了一種利用數字圖像處理技術對養(yǎng)殖現場中魚類生長情況實現監(jiān)控的系統(tǒng)。馮子慧［2］設計和實現了水產養(yǎng)殖病害動態(tài)圖像的采集和遠程傳輸,，并能進行實時溝通,，及時反饋診斷結果。劉星橋［3］利用計算機數字圖像處理技術,應用MATLAB 軟件強大的圖像處理功能,實時監(jiān)視池塘現場的情況,經過計算機的處理,分析現場情況,使魚類生長情況始終處于控制之中,。還可以建立監(jiān)控畫面,進行實時視頻監(jiān)控,以早期發(fā)現魚類生長過程中的魚變等變異情況,。張志強［4］將鯰魚、鯽魚,、鳊魚,、鯉魚作為研究對象，通過對魚圖像的分析和處理,，對淡水魚識別的成功率高達96.7%,。DUAN Y等人［5］利用計算機視覺技術對大西洋黑線鱈魚和大西洋鱈魚兩種活魚卵進行了計數實驗，與人工計數相比,，平均計數誤差的假陽性為6%,，假陰性為2%,。這表明，該方法是客觀的,，準確的,。Liu Huanyu等人［6］使用帶LED燈水下攝像機獲得的罐底剩余的魚食顆粒圖像，再使用圖像處理技術,，對養(yǎng)殖池底的剩余魚食顆粒圖像進行分析,，計算出顆粒的剩余量，減少魚食浪費,，一方面可以避免剩余魚食對水質的污染,，另一方面可以降低飼料成本。WU T H等人［7］為水產飼喂決策開發(fā)了一套自適應神經模糊推理系統(tǒng)(ANFIS), 使用一個簡單的循環(huán)水養(yǎng)殖池中飼養(yǎng)的銀鱸作實驗,通過測量池中的溶解氧含量,，開發(fā)一個模糊邏輯控制器FLC,。在模糊邏輯控制器的等價ANFIS中，設置兩個語言學變量來描述魚群的覓食的狀態(tài),，建立由15個規(guī)則構成的規(guī)則庫,。使用一種基于人工神經網絡的模糊邏輯技術的復合式學習方法，快速對語言變量建立模型和評價其相對貢獻,，得到的ANFIS模型非常接近魚類的實際覓食行為,。Liu Ziyi等人［8］介紹了使用計算機視覺測量大西洋鮭魚的覓食行為的一個方法。使用CCD相機記錄了大西洋鮭魚在飼養(yǎng)箱里的覓食行為,，使用魚運動的幀差進行覓食行為分析,，定義了基于計算機視覺和給定時間段的攝食活動指數作為測量指標cvfai。為了評估cvfai的可靠性,，定義了人工觀察的攝食行為因子,，隨時進行記錄,。實驗表明,，這兩種因子成線性關系，相關系數為0.919 5,。
　　PAPADAKIS V M等人［9］設計了一種可在亞秒（1/10 s）級對魚類行為視頻進行拍攝,、傳輸、存儲的計算機視覺系統(tǒng),。該系統(tǒng)的3個工作站每天產生30 GB的視頻數據,。
　　本文首先使用電子天平對單條窄體舌鰨稱重，并利用數字圖像獲取和處理技術得到窄體舌鰨扁平面的二值化圖像,；然后,，通過與標準物件像素數的對比，計算窄體舌鰨扁平面不規(guī)則圖像的面積,；最后,，計算舌鰨重量和扁平面面積的一元線性回歸模型,，計算相關系數，分析相關性,。實驗結果表明,，相關系數為0.380 7，二者具有一定的相關性,。
1不規(guī)則面積圖像測量
　　圖像測量是指對圖像中目標或區(qū)域的特征進行測量和估計,。廣義的圖像測量包括對圖像的灰度特征、紋理特征和幾何特征的測量和描述,。狹義圖像測量僅指對圖像目標幾何特征的測量,比如長度,、區(qū)域面積、歐氏距離,、街區(qū)距離,、棋盤距離以及空間關系等［10］。
　　圖像測量的一般步驟包括原始圖像獲取,、圖像增強,、圖像復原、圖像分割,、待測量的目標區(qū)域圖像提取,，然后進行目標區(qū)域圖像的相關特征測量。
　　本研究的圖像處理步驟如下,。
　　1.1原始圖像獲取
　　圖像獲取是指通過圖像獲取設備得到現實世界中物體的數字圖像的過程,。簡單地說，就是使用掃描儀,、數碼相機等圖像獲取設備得到數碼照片文件的過程,。一般來說，圖像獲取設備的性能和采集圖像的環(huán)境是影響數字圖像質量的重要因素［1112］,。
　　圖像分辨率和色彩位數是決定圖像質量的重要參數,。這里采用1 600萬像素的數碼相機獲取24位真彩圖像。
　　1.2圖像轉換
　　圖像轉換是指通過計算公式,，將真彩圖像的RGB值轉換為灰度圖像的灰度值,。具體來說，就是根據經驗公式(1),，將每個真彩像素點的RGB值轉換為該像素點的灰度值,。這樣，對整幅圖像來說,，就從真彩圖像轉換成了灰度圖像,。
　　

　　1.3圖像增強
　　圖像增強的目的是改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合,，有目的地強調圖像的整體或局部特性,，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征,，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征,，以改善圖像質量,，豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果,，滿足某些特殊分析的需要,。
　　從技術上來說圖像增強可以分為兩大類：空間域圖像增強和頻域圖像增強。其中空間域圖像增強是指直接對圖像的像素進行處理,，也就是改變圖像中像素的灰度值［13］,。線性灰度變換就是最常用的一種空間域圖像增強方法。
　　假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為［a,b］,，經過線性變換后,，輸出圖像的灰度范圍為［c,d］，則該線性變換公式可表示為：
　　

　　如果數字圖像的灰度范圍為0~M,，但是大部分像素的灰度值落在［a,b］內,，只有很小部分像素的灰度值不在該區(qū)間內，用式（2）一般不能得到很好的效果,。為了改善增強圖像的視覺效果,，用下式進行增強：
　　

　　該方法將灰度值小于a的像素的灰度值全部映射為c，將灰度值大于b的像素的灰度值全部映射為d,。很明顯,，增強后的圖像損失了灰度值小于a和大于b的信息。
　　1.4圖像分割
　　圖像分割就是把圖像分成若干個特定的,、具有獨特性質的區(qū)域并提出感興趣目標的技術和過程,。它是從圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法,、基于區(qū)域的分割方法,、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
　　閾值分割是一種簡單有效的圖像分割方法,，尤其是針對圖像中只有目標和背景兩類像素的灰度圖像,。該方法用一個或幾個閾值將圖像的灰度級分為幾部分,，將隸屬于同一部分的像素視為相同的區(qū)域,。
　　最大類間方差法是閾值分割的典型算法，也稱為OSTU閾值法,。其基本思想和計算方法如下,。
　　(1)把一幅數字圖像f(x,y)中的像素按灰度級用閾值T分為C0和C1類，即灰度值小于等于T的歸為一類,，大于T的歸為另一類,。
　　

　　其中,，fmin、fmax分別為圖像f(x,y)中灰度的最小值和最大值,。
　　(2)計算各灰度值出現的概率,。
　　設Ni是灰度值為i(fmin≤i≤fmax)的像素數，則圖像f(x,y)總的像素數為N=∑iNi,，因此,，各灰度級出現的概率為P(i)=NiN，則C0出現的總概率為：
　　
　　C1出現的總概率為 ：
   　

　　(3)計算均值,。
　　C0的均值為：
　　

　　C1的均值為：
　　

　　圖像f(x,y)的均值為:
　　

　　(4)計算兩類的類間方差,。
　　定義兩類的類間方差為：
　　

　　最大類間方差把兩類的類間方差作為閾值選擇的判斷依據，認為最好的閾值T*應該是使類間方差σ2(T)取得最大值時的閾值,，即:
　　

　　該算法的優(yōu)點是計算簡單,，穩(wěn)定有效，適用性比較強,，尤其是當圖像中目標與背景的灰度值之比較大時,，分割效果很好。
　　1.5圖像二值化
　　在數字圖像處理中,，二值圖像占有非常重要的地位,。圖像的二值化有利于圖像的進一步處理，使圖像變得簡單,，而且數據量減小,，能凸顯出感興趣的目標的輪廓。具體來說,，圖像二值化是指根據圖像分割計算得到的閾值T,，將圖像中所有灰度大于閾值的像素判定為屬于特定物體，其灰度值為0（黑色）,，否則將這些像素點排除在物體區(qū)域以外,，灰度值為255（白色），表示背景或者例外的物體區(qū)域,。利用公式(13)可以將灰度圖像g(x,y)轉換為二值圖像b(x,y),。
　　

　　1.6目標區(qū)域圖像提取
　　經過上述圖像處理步驟，可以確定二值圖像中黑色部分為目標區(qū)域,，即灰度值為0的像素構成了目標區(qū)域圖像,。這樣，目標區(qū)域圖像提取就變得十分簡單了,，直接判定灰度值為0的像素構成了目標區(qū)域,。
　　1.7不規(guī)則目標區(qū)域圖像面積計算
　　不規(guī)則目標區(qū)域圖像面積的計算，一種簡單有效的方法是定標法，即總面積的計算可以通過目標區(qū)域總的像素個數乘以單個像素對應的面積得到［14］,。在求取目標區(qū)域總像素個數的時候,，在所測目標區(qū)域同一個視野內放置一個已知面積的標準物件，由該標準物件的面積除以圖像中該標準物件的總像素數,，得到單個像素代表的面積,。比如使用一元硬幣作為標準物件，其直徑為25 mm,，面積為4.91 cm2,。
　　

　　這里，標準物件面積=4.91 cm2,。
　　綜上所述,，不規(guī)則目標區(qū)域圖像面積測量方法的總體流程如圖1所示。
　　

2基于不規(guī)則面積圖像測量的窄體舌鰨個體重量估計方法
　　窄體舌鰨體型扁平,，呈長舌狀,。假定窄體舌鰨個體重量與其身體的扁平面面積成線性關系，采用一元線性回歸分析來計算窄體舌鰨個體重量和身體的扁平面面積之間的關系,。
　　2.1一元線性回歸分析
　　回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法,，應用十分廣泛。含有一個自變量和一個因變量,，且二者的關系可用一條直線近似表示,，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析，模型為y︿=a+bx,。
　　線性回歸的任務是根據實際測得的數據求出回歸系數a和b的估計量a︿和b︿,。
　　回歸直線的斜率b︿和截距a︿計算公式如下：
　　

　　相關系數r計算公式如下：
   　

　　2.2變量的設定
　　根據公式(17)~(18)，這里設y表示窄體舌鰨個體重量,，是因變量,；x表示窄體舌鰨個體扁平面面積，是自變量,。實驗的目標是,，根據實際測得的重量和面積數據求出回歸系數a和b的估計量a︿和b︿。并計算y和x的相關系數,。
3實驗與分析
　　首先,，實驗選用從市場上購買的窄體舌鰨保鮮魚作為測試對象，使用電子秤稱重（精確到0.1 g）,；其次,，使用普通USB攝像頭連接計算機同時拍攝單條魚和一元硬幣圖像，再使用MATLAB作為圖像處理軟件,，得到窄體舌鰨魚體目標區(qū)域和一元硬幣目標區(qū)域,；第三步,，根據一元硬幣的面積和圖像區(qū)域求出單個像素代表的面積,，進而計算出窄體舌鰨圖像區(qū)域的面積,；最后，利用一元線性回歸方法分析窄體舌鰨的扁平面面積和其重量的關系,，并計算相關系數,，分析其相關性。
　　3.1實驗用魚及稱重
　　實驗共選用50條完整無破損,、大小不等的窄體舌鰨保鮮魚,。使用天津市天平儀器有限公司生產的TD6001型電子天平進行稱重，精度為0.1 g,。
　　3.2攝像頭和圖像采集系統(tǒng)
　　攝像頭選用奧尼（aoni）百腦通 D881HD720P 高清網絡攝像頭,，CMOS傳感器，硬件像素100萬,，分辨率為1 280×720,；使用實驗室用三腳架作為拍攝支架；使用白色亞克力板作為三腳架的底板,；使用Windwos 7系統(tǒng)自帶的ECap(1.0.1.4)視頻捕捉軟件作為圖像采集軟件,。圖像采集部分硬件如圖2所示,。
　　

　　3.3圖像處理軟件和算法程序
　　圖像處理軟件使用MATLAB 2015b,。MATLAB自帶了圖像處理（Image Processing）和計算機視覺（Computer Vision）工具箱，工具箱中提供了大量相關函數,。本文中的圖像處理程序都是基于工具箱中的函數編寫的,。用到的圖像處理函數有圖像增強函數imadjust(),、全局閾值計算函數graythresh()、圖像二值化函數im2bw(),、目標區(qū)域圖像像素點計算函數numel()和find()等,。
　　3.4魚體扁平面面積計算
　　當一幅圖像經過上述處理后，首先計算圖像中一元硬幣的像素數N一元硬幣,，然后根據公式(14)得到S單個像素面積,，再根據公式(14)求得圖像中單條窄體舌鰨魚的扁平面面積。
　　3.5圖像和數據
　　原始真彩圖像,、二值化圖像如圖3所示,。
　　

　　圖像中一元硬幣（標準物件）的像素數和每條魚的像素數以及計算后每條魚的扁平面面積見表1（第1~10幅圖像的數據）。

       3.6一元線性回歸分析
　　由50條窄體舌鰨魚的圖像分析數據,，根據公式(16)~(18)得到一元線性回歸經驗公式為：y︿=a︿x+b︿=0.004x+70.39,，r=0.380 7。窄體舌鰨扁平面面積和重量關系如圖4所示,。
　　

　　從分析數據可知,，窄體舌鰨個體重量與其扁平面面積存在一定的相關性,，相關系數為0.380 7，但是相關性較弱,。造成相關性不夠強,，可能有若干方面的原因：一是線性相關假設是否符合魚類生長的實際情況，比如不同生長階段的窄體舌鰨,，魚體厚度不一樣,；二是保鮮魚體內的含水量不同等；三是實驗用魚數量過少造成的抽樣誤差過大,。這些都有待于進一步研究,。
4結論
　　本文提出了一種利用圖像處理技術，通過測量舌鰨扁平面面積,，估計其重量的新方法,。實驗結果表明，該方法具有一定的可行性,，但準確性有待提高,。需要進一步研究擬合度更高的相關模型公式，為養(yǎng)殖過程中活魚的非接觸式分塘,、分級提供支持,。
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