基于历史帧路径搜索的红枣动态图像采集

来源：江苏农业科学杂志2019年第第10期北京时间：

作者：吴俊杭; 曾窕俊; 马本学; 汪传建; 罗秀芝; 王文霞

单位：1.石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子 832000； 2.石河子大学机械电气工程学院/石河子大学图像处理与光谱分析实验室，新疆石河子 832000； 3.新疆生产建设兵团空间信息工程技术研究中心/新疆生产建设兵团空间信息工程实验室，新疆石河子 832000

摘要：图像采集是实现红枣品质分级和检测的关键前提。针对基于静态图像的采集方式不能全面反映外观品质、实时性差和基于传输式图像采集方式的机械、电路设计复杂且适用性不足的缺点，提出一种基于历史帧最小路径搜索，实现对视频中红枣目标进行跟踪、标定，建立红枣动态样本集的方法。首先利用RGB(red，green，blue)颜色空间转换HSV(hue saturation value)空间图像的明度(V)分量，基于V分量建立掩膜对RGB图像执行掩膜去背景。同时，针对视频图像中获得的二值图像，建立坐标系，获得每帧图像基于轮廓外接最小正矩形的特征向量，将当前帧和前一帧中的特征向量基于最小路径搜索的方法，加入约束条件，实现对视频中每个红枣目标的跟踪和标定，最后基于正矩形参数的感兴趣区域(region of interest，简称ROI)，实现动态样本建立。利用此算法，对拍摄的视频图像的检测表明建立的动态样本集能更全面地反映红枣外观品质。该算法简单、有效，特别在实现基于深度神经网络的红枣在线检测中具有较大的应用潜力。

关键词：机器视觉;红枣检测;路径搜索;跟踪标定;动态样本

基金资助：国家自然科学基金(编号：61561041、61763043)；国家重点研发计划(编号：2017YFB0504203)；新疆兵团空间信息创新团队项目(编号：2016AB001)。