论文研究-基于结构光的水果组织表面光条纹中心提取方法 .pdf

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基于结构光的水果组织表面光条纹中心提取方法,黄晓婷,陈淑绵,目前已有研究主要集中在如何提取石膏等表面漫反射性能良好的光条纹中心的研究,但就如何精确提取水果组织等表面漫反射性能较差的
山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 实验材料与方法 实验环境 80 本文的实验平台如图1所示,维视图像生产的MV-300SC型摄像头垂直于移动实验平 台,采集图像的分辨率为2048×1536。高斯结构光源与摄像以之间存在一定的夹角,结构光 源波长为650nm。目前大部分研究水果组织的光学特性的著作中,主要以苹果为研究对象 本文也选用红富士苹果作为研究对象。 1.CCD柑机2结构光源3.红富士苹果 图1实验环境 Fig. I Experimental environm 实验误差分析 在理想情况下,光条纹截面的灰度分布服从正态分布叫,如式(1)所示。 G(x)=A 其中,A表示光强度的幅值,σ代表灰度分布跨度,μ表示理想的光条纹中心。 在由线结构光源、被测对象和摄像头组成的系统中,设输入的激光信号强度函数为G(x) 被测对象的曲面函数表达式为H(x),被测对象的漫反射分布函数为F(x),CCD成像平面上 的灰度分布为输出信号S(x),系统引起的噪声信号为N(x)。用叠加积分表示的格林函数表 示系统的最终输出信号,如式(2)所示。 S(x)=G(x)*H(x)*F(x)+N(x)(2) 95 曲率变化误差 如图2a所示,经过斜面调制后,斜面a1d段在图像上的灰度比较集中,而斜面o1p段在 图像上的灰度分布比较分散。被测表面曲率的变化将原光条纹的灰度正态分布调制成近似的 偏态分布,灰度重心法计算的光条纹中心会向能量较为集中的o1段偏移,直接使用灰度重 心法得到光条纹中心0偏离了真实的光条纹中心0,如图2b。为降低被曲面调制后的光条纹 灰度分布变化对提取光条纹中心精度的影响,崔希君等人提出了自适应重心迭代算法2, 用幂次变换的方法使计算的o′逐渐逼近貞实的光条纹中心o。 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 坦光条攻 镜头 光源 飯测面 a.斜面光条纹调制 b.曲面调制后的灰度分有 图2曲面调制 Fig 2 Curved surtace modulation 非均匀漫反射误差 对于消光系数较小的水果等生物组织而言,其光透射率高,漫反射情况也比较复。由 21节的分析知,水果组织表面的漫反射呈近似偏态分布,光能分布随入射角的变化而变化 105 不考虑曲率变化时,非均匀漫反射调制效果如图3b,直接使用灰度重心法得到的光条纹中 心o偏离了真实的光条纹中心o,而直接用自适应重心迭代算法则会加剧偏离效果,提取的 光条纹中心的误差增人。若曲面如图2a所示,且光源入射角θ>00时,曲面的灰度调制效 果抵消部分非均匀漫反射的灰度调制效果,如图3c,灰度重心法提取的光条纹中心o与真实 的光条纹中心O之间的差距较小;光源入射角θ<0°时,曲面的灰度调制与非均匀漫反射的 灰度调制效果叠加,如图3d,灰度重心法提取的光条纹中心o与真实的光条纹中心O之间的 差距较大。因此,灰度重心法提取的精度较为不稳定,偶然性误差较大。此外,由于水果组 织具有高散射性,水果组织衣面光条纹经非均匀漫反射调制后,光条纹灰度分布的偏度变大, 用自适应重心迭代算法提取的光条纹中心偏离真实的光条纹中心O的程度会加剧。所以在进 行苹果等水果组织的结构光条纹提取时,应考虑非均匀漫反射光对光条纹的调制的影响 CCD 入射光 镜头 入射光 果皮 果肉 反射光 只皮 果肉 a.双层水果组织反射模型 b.非均匀漫反射调制 08 斜面-浸反射调制 斜浸反射调 栏 o 坐示 c.θ=100时光条纹调制情况 d.日=-10时光条纹调制情况 图3水果组织表面光条纹屮心提取误差分析 Fig 3 Error analysis of the extracted light stripes center on the surface of fruit tissue 4 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 115 漫反射分析方法 CCD成像平面上的灰度分布除了受到噪声的影响,还受到对象表面曲率变化和漫反射 分布调制影响。相对于水果表面曲率变化H(x),被测对象的漫反射分布函数为F(x)较容易获 待。在模拟光子传输的多种方法中,MC模型为硏究浑浊介质的光传输规律提供∫灭活的方 法,可用于计算光传输过程中的参数3,本文使用MC模型近似得到F(x)函数的离散分布。 120 考虑到果皮对水果组织的漫反射和透射有着极大的影响,在进行光传输模拟时不可以忽略果 皮与光束的相互作用141,本文使用MC模型模拟光子在多层无限组织中的反射情况。 苹果组织漫反射模拟 以薄皮水果苹果为例,测量和计算红富士苹果的光学参数。果皮吸收系数Pa1为 8.304cm-1、散射系数μs1为16971cm-1、各向异性系数1为0.70、折射率为1.356,果肉 的吸收系数a2为1.523cm-1,散射系数{2为1427cm-1、各向异性系数g2为0.66、折射率 为1355。采用Wng和 Jacques1995年开发的模拟多层组织内稳态光前向传输规律的 MC程序1,记录逃逸处果皮表面光子的x、y坐标和权重w。由模拟得到的漫反射结果可 知,光子权重分布随着光子入射角变化而变化。将原点坐标(0.,0)作为入射点,入射角分 别y径向成00、10、20、300、40、50°、60°、70、809和900夹角,与x径向夹角不变, 130 如图3a。由于入射角仅在y径向与z径向上发生改变,光能权重在y径向上呈现近似偏态分布。 当θ∈[0°,40]时,漫反射光能最大值处与入射点相同,如图4;当6∈[50°,909]时,漫反 射光能最大值处与入射点之闩存在偏移距离,如图5。由」入射角在κ径向上没有发生改变, 光能权重在x径向上呈现对称分布,如图6。 35 图40∈[0,409时光能在x径向上的分布 Fig 4 Distribution of luminous cncrgy in thc x radial direction whcn 8 E[0, 40 图56∈[50990时光能在x径向上的分布 Fig5 Distribution of luminous energy in the x radial direction when 0 E [500, 900 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 0.G 0. 2 140 图6∈[0,909时光能在x径向上的分行 Fig 6 Distribution of luminous energy in the x radial direction when 0 E[0900 漫反射算子计算 因入射角在x径向方冋向上没有改变,且光能在x径向上的分布对称,统计时可以忽略x径 145 向的光能分布的影响。分段统计y区间的漫反射光子权重总和、归一化后,得到漫反射函数 为F(x)的离散分布,高斯拟合得到粗略的方差σ。因区间[-3*,m+3*d]显示了高 斯分布中最重要的99%分布特征,从该区间中取得的漫反射算子可以很好地代表漫反射光 能的分布情况。髙斯光源、曲率变化和水果组织漫反射是沿着法线方向调制的,若直接在 维图像上用维漫反射算子进行维图像复原,提取的光条纹中心在曲率变化较大处,易存 150 在较人的误差。所以在进行复原计算时,用一维漫反射算子对在法线上采集的样点进行复原。 因光子入射角为(0,0.0),m=0,某角度下(2*n+1)×1漫反射算子G可由式(3)确定。 已知漫反射函数F(x)的离散分布,在计算G(〔1)时,需进行线性插值处理以获得更精确的 数值。 G(1),=F(2)∈[xn(3) 155 水果组织表面光条纹中心提取 光条纹中心预提取 用灰度重心法提取光条纹中心时,光条纹中心预提取的精度直接影响最终光条纹中心提 取的精度。目前常用骨架细化的方法来实现光条纹中心预提取,但这要求被提取的光条形状 光滑,否则将会产生较多的毛刘。而类似苹果、梨等水果组织的表面通常含有较多类似斑点 160 样的皮孔,如图7a和图7b。水果组织表面的皮孔与果皮的光学性质之间存在较人的差异, 皮孔处的图像灰度值会比苊围的稍低,导致得到的灰度图像中存在较大的噪声。由此主要导 致两个方面的问题:一是由丁皮孔处的灰度值较低,图像中的灰度变化在原有高斯分布的基 础上,呈现某处灰度值的随札下降,如图πc;二是预处理后,二值分割的光糸边缘比较崎 岖,直接使用骨架细化的方法容易产生毛刺,如图8a 6 山国科技论文在统 http:/www.paper.edu.cn a.苹果、梨表血皮孔 b结构光照射时的皮孔 C.b中红色矩形处皮孔的灰度变化 图7水果组织表面皮孔 Fig 7 Lenticels on the surface of fruit tissue 二值图 b.光条纹中心预提取比较 c儿条纹的局部放大图 图8光条纹中心预提取 Fig. Prc-cxtraction of light stripes centcr 170 如图8b所示,由于苹果由率变化较大,调制后的光条具有一定的弧度。在光条纹中部 处的亮度较人,受非均匀漫反射的景响较人,而两侧的亮度相对较小,受非均匀漫反射的景 响也比较小。光条纹因灰度值的差异而呈现中间宽、两端窄的形状,光条的宽度变化比较大。 为提高预提取光糸纹中心的精度,应在不同宽度的光条纹处选用相对应的高斯滤波的卷积核 和卷积方差,以有效地减弱皮孔造成的噪声。为较好初步提取光条中心,木文提出一种自适 175 应预提取方法。设某处的光条宽度为,则扃斯滤波卷积核为η×η,高斯滤波的方差δ为 6=n/3(3) 由斯分布特征知,当8=n/3时,低频被突出的程度与高频被抑制的程度相当,可以较 大程度地减弱某处灰度突然下降的影响,使得光条纹中心的灰庋值最大。自适应预提取与骨 架提取的效果对比如图8b和图8c,红线为骨架提取的光条纹中心,蓝线为自适应预提取方 80 法提取的光条纹中心。形态学处理后,骨架提取的光条纹毛刺减少,但仍受皮孔处灰度下降 的影响,条纹形状仍较为崎岖,骨架提取的光条纹起伏较大,导致最终提取的光条纹中心的 误差也较大。而自适应预提取方法提取的光条纹受毛孔的影响较少,提取的光条纹比较光滑、 起伏较小,如图⑧c。可见,本文的自适应预提取的方法只有较高的鲁棒性和抗噪性。 光条纹中心亚像素提取 样点采集 当光条具有较大的曲率变化时,激光强度分布受曲率变化的影响,在该处的光强分布体 现为高斯光照、由率变化和水果组织漫反射在该点法线上的共同调制。为提高提取光条纹中 7 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 心的精度,应从该光条纹中心的法线方向上取样点。用于计算光条纹中心法线的方法主要有 方向模板法ω和灰度梯度法,由于方向模板法需要进行多次的模板计算,运算量比较 l90 大。本文采用基于方向梯度直方图(hog)特征的骨架梯度计算法。为满足提取光条纹中 心的高精度要求并尽量减少运算量,采用无向的梯度即[0°,1809],将其分为36个方向块, 每个计算的细胞单元为正方形,边长与相同。用Gx=[-10,1]、Gy=G2算子与细胞单元进 行卷积计算,以梯度囁度作为权值进行加权投票。运算后,每个方向块具有一定的棁度幅值。 其中,最大棁度幅佰所在的方向块的梯度为光条纹中心点的梯度。知梯度后,可得法线的斜 195 率k。设须提叔的光条纹中心为(xo,y0),取样点如(4)式 (x1,y 「(x0+,y0+k*1) k∈[-1,1 (xo+,y+k*i)k∈(-,-1)U(1,+) i∈[-n,n](4) 漫反射复原 在22节中可以得到漫反射函数F(x)的离散分布,但由于水果表面山率变化复杂、不易 测量,水果表面曲率变化函数难以获得。因此,文中将光源的高斯分布函数与水果表面曲率 200 变化函数的卷积P(x)=G(x)*H(x)看作原始输入,将漫反射算子G作为退化算子,建立的 水果组织漫反射退化/复原模型如图9。 P(x)遐化函数 复原函数 G 虑波器 噪声 N(x) 退化 复原 图9水果组织漫反射退化-复原模型 Fig 9 Degradation-restoration model of the diffuse reflectance of fruit tissue 用于图像复原的逆滤波复原法、维纳滤波复原法、约束的最小二乘方滤波复原法 Lucy- Richardson滤波复原法和旨去卷积滤波法等2425。由于水果结构光条纹图像的含有较 多噪声,如水果表面皮孔引起的灰度下降而生成噪声等,使用逆滤波复原法会使噪声被过度 205 放大,复原敚果较差。为了尽量减少噪声引起的误差,文中使用维纳滤波复原法,如(5) 式 g ]s(u)(5 其中,g;为Gr在频域中表示、s(u)为S(x)在频域中的表示、(u)为近似复原后的 G(x)*H(x)在频域中表示,k为信噪比参数 210 多次实验中发现,当k=2*n+1时,效果比较稳定。k值过大时,复原效果不明显, 与自适应重心迭代算法的提取精度相近,非均匀漫反射调整效果差;而k值过小时,复原效 果过于强烈,误差较大。在θ=10°时,石水果组织表面非均匀漫反射较强烈,光条纹灰度 呈左偏分布,维纳滤波复原后,光条纹灰度的左偏分布被减弱的程度较大,如图10a;若水 果组织表面非均匀漫反射较弱,光条纹灰度呈不明显的左偏分布或主要受曲率调制呈右偏分 215 布,维纳滤波复原后,光条纹灰度的左偏分布被减弱的程度较小,如图10b。复原效果受非 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 均匀漫反射强度影响较小,复原的稳定性较强。 原化条纹灰度 原兄条纹灰度 维纳滤波复原 一维纳达汉复原 a非均匀漫反射较强烈 b.非均匀漫反射较弱 图10复原效果 Fig 10 Results of restoration 幂次变换 220 经维纳滤波复原后,可排除非均匀漫反射对光条纹灰度分布的影响,但光条纹灰度分布 仍受被侧面曲率调制的影响而呈偏态分布。为降低水果衣面曲率变化对提取光条纹中心的影 响,文中通过幂次变换的方法提取的光条纹亚像素中心,计算如(6)式,o为灰度权重、m为幂 次,m在(0,1区间内不断减少,直到相邻两次提取的中心距离差值足够小。需要注意的是, 维纳滤波复原后冇可能出现负值,在进行幂次变换前应将复原后的灰度分布图像向上平移, 225 使其灰度值皆为正数。 xio(riy 飞 0 ∑mnx ∑nnyz(xy) 0 ∑nny 实验设计与结果分析 为验证本文所提的方法能对因水果组织漫反射引起的误差进行调整,本文设计多组实验 并对实验结果进行分析。实验分为对照组和实验组,实验组编号如表1。其中①为对照组, 230 而②③④为实验组。实验光条纹分为均匀漫反射光条纹和非均匀漫反射光条纹两和。为采集 均匀漫反射光条纹,苹果表面贴冇极薄、柔软的黑胶,因黑胶具有较大的消光系数、光透射 率低,是一种理想的漫反射材料,将其紧贴于苹果表面上,可陰去苹果组织非均匀漫反射调 制的景响;而苹果表面的光条纹则是非均匀漫反射光条纹。保持光源入射角和苹果位置等情 况相同,摄像杋首先采集苹果表面贴有煕胶的均匀漫反射条纹图像,然后除去苹果表面黑胶, 235 保持苹果位買不变,摄像杋采集苹果表面的非均匀漫反射条纹。由于两种光条纹均在光源入 射角和苹果位置等相冋情况下釆集,此时,结构光打在苹果表面的冋一位置,提取两种光条 纹的中心应重合,但受苹果组织非均匀漫反射的影响,利用常见自适应重心达代算法或灰度 重心法获取的非均匀漫反射光条纹中心与实际光条纹中心存在较大的误差。 对照组①以均匀漫反射光条纹为实验对象,因其不受苹果组织非均匀漫反射调制的影响 240 可使用 Steger算法提取与现实相符的、比较精确的光条纹中心作为对照组。实验组②③④以 山国科技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 非均匀漫反射光条纹为实验对象,该光条纹受到苹果表面曲率变化、高斯光源和苹果组织漫 反射三者共同调制,分别使用本文方法、自适应重心达代算法和灰度重心法获取非均匀漫反 射光条纹中心进行比较。 表1实验分组 245 Tab 1 Experimental group 编号 光条纹 方法 均匀漫反射光条纹 Steger算 非均匀漫反射光条纹 本文的方法 非均匀漫反射光条纹 自适应重心迭代算法 非均匀漫反射光条纹 灰度重心法 当θ=10°时,4组实验提取的光条纹中心如图11所示。由图可知,在非均匀漫反射影 响较强烈的光条纹中部处,本文的方法提取的光条纹中心与对照组①所提取的光条纹中心最 接近,自适应重心迭代算法提取的光条纹中心偏离程度最大,灰度重心法提取的光条纹中心 的偏离程度居于两者之间,证眀本文的方法能较好地调整水果组织表面非均匀漫反射造成的 误差。在光条纹两侧非均匀漫反射的影响逐渐变弱时,水果组织表面非均匀漫反射影响也逐 渐弱,②③④实验缃提取的光条纹中心逐渐靠近。此时,实验缃②并没有因光条纹弧度的变 化或非均匀漫反射的强度变弱而偏离对照组(),说明本文的方法具有较高的稳定性 实验组① 实验组② 实e 验组 实验组④ 实验组④ a中部丰均匀漫反射较强处 b.尾部非均匀漫反射较弱处 图114组实验提取的光条纹中心 Fig 1 l Extractcd light stripes ccntcr from 4 groups of cxpcrimcnts 当θ>50°时,漫反射光能最大值处与入射点之间存在偏移距离,非均匀漫反射调制情 况较为复杂,且越大,标定精度越小,6不宜过大。因此,实验中仅分析与y径向成10 20°、30°、40°情况下,同一位置的苹果在表血贴有黑胶与表面不贴有黑胶的光条纹图像, 每个实验组选用20张样木图片,实验组与对照组提取光条纹中心的均方误差(MSE)如表 2所示,MSE是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,能更好地评价实验组提取的光条 260 纹中心与对照组提取的光条纹中心之间偏离的程度 表2提取光条纹中心算法的均方快差比较 Tab 2 Comparison of mean square error of extracting light stripe center algorithm 对照组① 实验组② 实验组③ 实验组④ 100 1.2054 1.9486 1.3133 200 1.1820 2.2029 1.4906 300 1.1694 2.0647 1.5520 400 1.1442 2.0608 1.5672 均值 1.1752 2.0692 14808 10

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