【摘要】：在畜牧業(yè)養(yǎng)殖中,羊體的體尺和體重?cái)?shù)據(jù)是判斷羊體生長發(fā)育和產(chǎn)能分析的主要參數(shù),其中,對羊體開展體尺和體重的測量工作是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。目前,最常用的羊體測量手段是人工測量,但是在實(shí)際的測量過程中,由于測量人員不能避免直接接觸羊體,從而這就會讓羊產(chǎn)生強(qiáng)烈的應(yīng)激反應(yīng),造成在此過程中測量誤差的出現(xiàn),使得測量結(jié)果的精度較低。因此,通過圖像處理等相關(guān)技術(shù)對羊體進(jìn)行無接觸無應(yīng)激獲取體尺和體重參數(shù)是必要的。本文主要從復(fù)雜背景下的羊體圖像分割、羊體測量點(diǎn)優(yōu)化提取及測距和羊體體重預(yù)測三方面開展了研究,特別是應(yīng)用在羊體無接觸式測量中的優(yōu)勢較為明顯。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對羊體圖像的復(fù)雜背景難以分割及容易受到不同光照條件干擾的問題,提出一種基于YCbCr空間改進(jìn)的C-V主動輪廓模型的分割方法。通過分析羊體圖像在YCbCr顏色空間下的三個顏色分量,從中獲取Cb分量圖像而改進(jìn)C-V模型,以期實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下的交互式半自動的羊體圖像分割。(2)在采集圖像過程中,由于羊呈現(xiàn)的不同姿勢,進(jìn)而在后續(xù)測量點(diǎn)識別中會出現(xiàn)測量點(diǎn)不準(zhǔn)確的問題,就此本文提出基于拐點(diǎn)的羊體測量點(diǎn)優(yōu)化提取算法。首先對分割后的羊體圖像進(jìn)行目標(biāo)輪廓的提取,然后在提取拐點(diǎn)的基礎(chǔ)上,搜索羊體的測量點(diǎn),對羊體輪廓序列進(jìn)行計(jì)算,最終確定測量羊體體尺參數(shù)的7個羊體測量點(diǎn)。最后與羊體體尺參數(shù)的實(shí)際測量值比較,得出羊體各項(xiàng)體尺實(shí)驗(yàn)計(jì)算值的平均相對誤差都小于3%。(3)利用體尺數(shù)據(jù)建立羊體體重的線性和非線性預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)羊體的體重預(yù)測。預(yù)測結(jié)果分析表明,非線性預(yù)測模型中的RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果較好,體重預(yù)測的平均相對誤差為7.61%。
【圖文】：

原型分析過程和低照度成像方面尤其高效，ＭＶ－ＶＳ２００ＦＣ工業(yè)ＣＣＤ相機(jī)對于處理逡逑分辨率高、還原色彩效果好、數(shù)據(jù)處理量大、在夜間紅外補(bǔ)光的任務(wù)有很強(qiáng)大的功逡逑能。獲取蘇尼特模型羊和蒙古羊的彩色圖像結(jié)果如圖２。逡逑圖２羊體圖像逡逑Ｆｉｇ．２邋Ｓｈｅｅｐ邋ｉｍａｇｅｓ逡逑２．邋２圖像預(yù)處理逡逑本節(jié)的主要內(nèi)容是對采集到的羊體圖像進(jìn)行預(yù)處理，其為后續(xù)開展的圖像處理逡逑工作奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。圖像預(yù)處理的目的就是從圖像中找出一系列可以體現(xiàn)圖像特逡逑性值的基礎(chǔ)信息，經(jīng)預(yù)處理后的圖像，可供進(jìn)一步圖像的分析檢測以及識別算法使逡逑用［２９］。在本節(jié)的實(shí)驗(yàn)中，主要使用圖像的二值化、形態(tài)學(xué)去噪和填充孔洞這三種預(yù)逡逑處理方法對羊體圖像進(jìn)行預(yù)處理。逡逑２．２．邋１二值化處理逡逑二值圖像對數(shù)字圖像處理產(chǎn)生著十分重要的影響，圖像的整個畫面中只包含黑逡逑色和白色，沒有其余顏色作為中間的過渡。在現(xiàn)實(shí)的識別操作中，找到符合條件的逡逑閾值，更好地區(qū)分圖像中的字符和背景，是進(jìn)行圖像二值轉(zhuǎn)化的必要步驟。首先，逡逑要選擇合適的顏色，再選擇閾值，它是按照直方圖或灰度的區(qū)域劃分來尋找。最后逡逑通過閾值來完成圖像之間的變換

圖的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后做均衡化運(yùn)算，最后按照均衡化后的映射表和Ｒ、Ｇ、Ｂ通逡逑道顏色值對應(yīng)進(jìn)行替代，使每個區(qū)域間相互存在較為明顯的邊界［ｗ。按照直方圖均逡逑衡后的灰度區(qū)域來劃分圖像中的羊體和背景，，經(jīng)處理后羊體二值圖像的效果如圖３。逡逑Ｋ１逡逑圖３二值圖像逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｂｉｎａｒｙ邋ｉｍａｇｅ逡逑２．邋２．邋２形態(tài)學(xué)去噪逡逑數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是由Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ、Ｍａｔｈｅｒｏｎ和Ｓｅｒｒａ等研究學(xué)者分R%對代數(shù)兒何、逡逑拓?fù)湫畔⒑屠斫庹撌龇矫孢M(jìn)行探究，而形成的獨(dú)立的數(shù)學(xué)分支體系，主要是利用集逡逑合反映圖像中各目標(biāo)之間的關(guān)系，并休現(xiàn)其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)［３２］。它的形狀濾波器是依據(jù)生逡逑成比何圖像的特征數(shù)據(jù)，讓形態(tài)學(xué)算子作用ｒ？圖像，去除圖像屮出現(xiàn)的噪聲［３３］。基逡逑本數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的運(yùn)算有四種，它們分別是膨脹、腐蝕、開啟和閉合［３４］，用來修改圖逡逑像屮丨丨標(biāo)的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。逡逑２．邋２．２．邋１膨脹與腐蝕逡逑腐蝕操作可以用來消去圖像個體目標(biāo)中不必要的邊緣區(qū)域，整體表現(xiàn)為收縮或逡逑者是細(xì)化。圖像的自身以及結(jié)構(gòu)元素的表現(xiàn)形式，可以影響到腐蝕效果的好與壞Ｗ１。逡逑若結(jié)構(gòu)元素比目標(biāo)對象大，那么目標(biāo)對象在被腐蝕后會全部不存在；若結(jié)構(gòu)元素比逡逑目標(biāo)對象小
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S826;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2659292