基于顯著性檢測(cè)與模糊C均值聚類算法的葉片病斑區(qū)域提取方法

郭三華

摘要： 針對(duì)自然場(chǎng)景下獲取的葉片病斑圖像，提出利用圖像顯著性檢測(cè)與模糊C均值聚類方法相結(jié)合的葉片病斑區(qū)域提取方法。首先，利用SLIC（simple linear iterative clustering）方法結(jié)合馬爾科夫吸收鏈進(jìn)行圖像顯著性檢測(cè)，獲取顯著圖，實(shí)現(xiàn)符合視覺特征的顯著區(qū)域檢測(cè)；其次，利用模糊C均值聚類算法對(duì)顯著圖進(jìn)行分割，進(jìn)而獲取二值化后的葉斑圖像；最后，結(jié)合原始圖像獲取最終葉片病斑區(qū)域。試驗(yàn)結(jié)果表明，葉片病斑區(qū)域提取比較準(zhǔn)確，滿足病斑進(jìn)一步處理和分析的要求。

關(guān)鍵詞： 自然場(chǎng)景；葉片病斑；顯著性檢測(cè)；模糊C均值聚類算法；區(qū)域提取

中圖分類號(hào)： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2017）22-0236-03

植物葉片病斑的形狀及其特征直接反映其所受病害的種類及程度，因此葉片病斑的提取成為當(dāng)前研究植物病害的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。隨著人工智能技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究人員將數(shù)字圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到植物葉片病斑的提取過程中。祁廣云等將改進(jìn)的遺傳算法應(yīng)用到大豆葉斑圖像的提取過程中[1]。吳露露等提出利用色度學(xué)模型、邊緣提取、形態(tài)學(xué)相結(jié)合的水稻葉瘟病斑的檢測(cè)[2]。王建璽等提出利用中值濾波技術(shù)結(jié)合快速C模糊聚類進(jìn)行煙葉病害識(shí)別[3]。但上述各類研究只是針對(duì)特定場(chǎng)景下的圖像分析，而且運(yùn)算較復(fù)雜，對(duì)于噪聲敏感性比較強(qiáng)[4]。針對(duì)于此，提出利用圖像顯著性檢測(cè)與模糊C均值聚類算法相結(jié)合的葉片病斑提取方法。

葉片病斑可確定為整個(gè)獲取圖像中的顯著性區(qū)域，對(duì)于顯著性區(qū)域的檢測(cè)可分為2類計(jì)算模型[5]。一類是基于低級(jí)視覺特性的自下向上計(jì)算；一類是基于高級(jí)視覺特性的自上而下計(jì)算。前者模型是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，整體處理速度較快，后者由任務(wù)和知識(shí)驅(qū)動(dòng)，需要對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行學(xué)習(xí)，檢測(cè)結(jié)果受觀察目的性限制，通用性差，計(jì)算速度比較慢[6]。所以當(dāng)前很多顯著性檢測(cè)多采用自下向上的計(jì)算模型。在自下向上的計(jì)算模型中，Harel等將概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用到顯著性檢測(cè)過程中，提出GBVS（Graph-Based Visual Saliency）算法，對(duì)圖像中不同像素建立馬爾科夫鏈，通過其平穩(wěn)分布計(jì)算圖像中的顯著性，顯著性檢測(cè)效果顯著，但計(jì)算復(fù)雜度比較大[7]。本研究采用SLIC（simple linear iterative clustering）方法結(jié)合馬爾科夫吸收鏈的圖像顯著性檢測(cè)方法[8]，對(duì)葉片病斑的顯著性區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)獲取的顯著性區(qū)域通過模糊C均值聚類方法獲得最終的病斑分割區(qū)域，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)病斑的提取，該方法可充分利用自然場(chǎng)景下獲取的葉片病斑圖像，實(shí)現(xiàn)良好的病斑區(qū)域提取。

1 顯著性檢測(cè)

SLIC方法結(jié)合馬爾科夫吸收鏈的顯著性檢測(cè)方法主要分為2個(gè)步驟：（1）提取圖像的超像素及其特征；（2）以圖像中的超像素點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)圖像分割，利用馬爾科夫鏈方法檢測(cè)顯著區(qū)域。

Achanta等提出的SLIC算法在較短時(shí)間內(nèi)獲得區(qū)域一致性強(qiáng)、邊緣結(jié)合度高的超像素區(qū)域[9]。假設(shè)圖像的邊界作為背景，并設(shè)置邊界節(jié)點(diǎn)為吸收節(jié)點(diǎn)，利用SLIC對(duì)圖像進(jìn)行分割，將各超像素點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)馬爾科夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的概念，節(jié)點(diǎn)間的狀態(tài)從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)，一般都向轉(zhuǎn)移概率大的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，最后都會(huì)轉(zhuǎn)移到概率為1的狀態(tài)（即邊界節(jié)點(diǎn)處），達(dá)到吸收狀態(tài)不再轉(zhuǎn)移[10]。利用空間距離和節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移概率2個(gè)主要方面計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)到吸收節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率。顯著性特征比較明顯的區(qū)域，節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移次數(shù)多、轉(zhuǎn)移時(shí)間長，在顯著圖中區(qū)域顏色較亮，其他區(qū)域在顯著圖中的顏色較暗。

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）首先使用SLIC算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，將圖中各超像素點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，定義邊界上的節(jié)點(diǎn)為吸收節(jié)點(diǎn)，其余節(jié)點(diǎn)為臨時(shí)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)，并使得邊界上的吸收狀態(tài)節(jié)點(diǎn)保持不相連，臨時(shí)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)為相連。

3 試驗(yàn)分析

試驗(yàn)采用數(shù)碼相機(jī)所拍攝的3組自然場(chǎng)景下的葉片病斑圖像進(jìn)行分析。將本研究所提取的顯著圖，利用模糊C均值聚類算法進(jìn)行分割，并與文獻(xiàn)[13]所采用的OSTU算法分割結(jié)果進(jìn)行了比較，其整體結(jié)果圖分別如圖1、圖2、圖3所示。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)葉片病斑區(qū)域的提取。

4 結(jié)論

針對(duì)自然場(chǎng)景下的葉片病斑圖像，結(jié)合圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)與模糊C均值聚類方法，對(duì)葉片病斑區(qū)域進(jìn)行了提取。在SLIC方法結(jié)合馬爾科夫吸收鏈的圖像顯著性檢測(cè)結(jié)果基礎(chǔ)上，將模糊C均值聚類方法應(yīng)用到顯著圖的分割過程中，并與傳統(tǒng)的OSTU分割方法比較，結(jié)果表明整個(gè)提取方法合理有效，但也存在在一些邊界處理不是很理想的情況，需要進(jìn)一步優(yōu)化模糊C均值聚類算法，使整體的運(yùn)行效果和速度得到進(jìn)一步優(yōu)化。

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