馬國(guó)強(qiáng)1，田云臣1,2，李曉嵐1
　　（1．天津農(nóng)學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津 300384；2．天津市水產(chǎn)生態(tài)與養(yǎng)殖重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300384）

       摘要：對(duì)工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖來說，生產(chǎn)過程中的活魚分級(jí)、分塘環(huán)節(jié)十分關(guān)鍵，非接觸式、無傷害一直是追求的目標(biāo)。通過數(shù)字圖像處理技術(shù)，得到窄體舌鰨扁平面不規(guī)則圖像并測(cè)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(guān)系，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，二者存在著一定的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.380 7。下一步的研究需要考慮到不同生長(zhǎng)階段的舌鰨魚體厚度等因素影響，找出二者之間更準(zhǔn)確的模型關(guān)系，為非接觸式測(cè)量重量和分級(jí)提供支持。
　　關(guān)鍵詞：水產(chǎn)養(yǎng)殖；圖像處理；面積測(cè)量　　

0引言
　　近年來，伴隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們?cè)谌粘Ｉ铒嬍诚M(fèi)中，對(duì)水產(chǎn)品尤其是高檔海水養(yǎng)殖的水產(chǎn)品需求越來越大。與此同時(shí)，海水工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖的供給量已經(jīng)超過海水捕撈的供給量，成為水產(chǎn)業(yè)的重要生產(chǎn)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(jīng)濟(jì)魚類之一。舌鰨科的魚廣泛分布于熱帶與溫帶海域，我國(guó)已知有2亞科、4屬、23種。
　　在水產(chǎn)工廠化養(yǎng)殖技術(shù)的發(fā)展過程中，科技人員不斷探索各種新技術(shù)以實(shí)現(xiàn)更高層次的智能化養(yǎng)殖模式。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)就是其中很重要的領(lǐng)域。史兵［1］設(shè)計(jì)了一種利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)養(yǎng)殖現(xiàn)場(chǎng)中魚類生長(zhǎng)情況實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的系統(tǒng)。馮子慧［2］設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了水產(chǎn)養(yǎng)殖病害動(dòng)態(tài)圖像的采集和遠(yuǎn)程傳輸，并能進(jìn)行實(shí)時(shí)溝通，及時(shí)反饋診斷結(jié)果。劉星橋［3］利用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù),應(yīng)用MATLAB 軟件強(qiáng)大的圖像處理功能,實(shí)時(shí)監(jiān)視池塘現(xiàn)場(chǎng)的情況,經(jīng)過計(jì)算機(jī)的處理,分析現(xiàn)場(chǎng)情況,使魚類生長(zhǎng)情況始終處于控制之中。還可以建立監(jiān)控畫面,進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控,以早期發(fā)現(xiàn)魚類生長(zhǎng)過程中的魚變等變異情況。張志強(qiáng)［4］將鯰魚、鯽魚、鳊魚、鯉魚作為研究對(duì)象，通過對(duì)魚圖像的分析和處理，對(duì)淡水魚識(shí)別的成功率高達(dá)96.7%。DUAN Y等人［5］利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)大西洋黑線鱈魚和大西洋鱈魚兩種活魚卵進(jìn)行了計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)，與人工計(jì)數(shù)相比，平均計(jì)數(shù)誤差的假陽性為6%，假陰性為2%。這表明，該方法是客觀的，準(zhǔn)確的。Liu Huanyu等人［6］使用帶LED燈水下攝像機(jī)獲得的罐底剩余的魚食顆粒圖像，再使用圖像處理技術(shù)，對(duì)養(yǎng)殖池底的剩余魚食顆粒圖像進(jìn)行分析，計(jì)算出顆粒的剩余量，減少魚食浪費(fèi)，一方面可以避免剩余魚食對(duì)水質(zhì)的污染，另一方面可以降低飼料成本。WU T H等人［7］為水產(chǎn)飼喂決策開發(fā)了一套自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS), 使用一個(gè)簡(jiǎn)單的循環(huán)水養(yǎng)殖池中飼養(yǎng)的銀鱸作實(shí)驗(yàn),通過測(cè)量池中的溶解氧含量，開發(fā)一個(gè)模糊邏輯控制器FLC。在模糊邏輯控制器的等價(jià)ANFIS中，設(shè)置兩個(gè)語言學(xué)變量來描述魚群的覓食的狀態(tài)，建立由15個(gè)規(guī)則構(gòu)成的規(guī)則庫。使用一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊邏輯技術(shù)的復(fù)合式學(xué)習(xí)方法，快速對(duì)語言變量建立模型和評(píng)價(jià)其相對(duì)貢獻(xiàn)，得到的ANFIS模型非常接近魚類的實(shí)際覓食行為。Liu Ziyi等人［8］介紹了使用計(jì)算機(jī)視覺測(cè)量大西洋鮭魚的覓食行為的一個(gè)方法。使用CCD相機(jī)記錄了大西洋鮭魚在飼養(yǎng)箱里的覓食行為，使用魚運(yùn)動(dòng)的幀差進(jìn)行覓食行為分析，定義了基于計(jì)算機(jī)視覺和給定時(shí)間段的攝食活動(dòng)指數(shù)作為測(cè)量指標(biāo)cvfai。為了評(píng)估cvfai的可靠性，定義了人工觀察的攝食行為因子，隨時(shí)進(jìn)行記錄。實(shí)驗(yàn)表明，這兩種因子成線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.919 5。
　　PAPADAKIS V M等人［9］設(shè)計(jì)了一種可在亞秒（1/10 s）級(jí)對(duì)魚類行為視頻進(jìn)行拍攝、傳輸、存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)的3個(gè)工作站每天產(chǎn)生30 GB的視頻數(shù)據(jù)。
　　本文首先使用電子天平對(duì)單條窄體舌鰨稱重，并利用數(shù)字圖像獲取和處理技術(shù)得到窄體舌鰨扁平面的二值化圖像；然后，通過與標(biāo)準(zhǔn)物件像素?cái)?shù)的對(duì)比，計(jì)算窄體舌鰨扁平面不規(guī)則圖像的面積；最后，計(jì)算舌鰨重量和扁平面面積的一元線性回歸模型，計(jì)算相關(guān)系數(shù)，分析相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相關(guān)系數(shù)為0.380 7，二者具有一定的相關(guān)性。
1不規(guī)則面積圖像測(cè)量
　　圖像測(cè)量是指對(duì)圖像中目標(biāo)或區(qū)域的特征進(jìn)行測(cè)量和估計(jì)。廣義的圖像測(cè)量包括對(duì)圖像的灰度特征、紋理特征和幾何特征的測(cè)量和描述。狹義圖像測(cè)量?jī)H指對(duì)圖像目標(biāo)幾何特征的測(cè)量,比如長(zhǎng)度、區(qū)域面積、歐氏距離、街區(qū)距離、棋盤距離以及空間關(guān)系等［10］。
　　圖像測(cè)量的一般步驟包括原始圖像獲取、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割、待測(cè)量的目標(biāo)區(qū)域圖像提取，然后進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域圖像的相關(guān)特征測(cè)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(shè)備得到現(xiàn)實(shí)世界中物體的數(shù)字圖像的過程。簡(jiǎn)單地說，就是使用掃描儀、數(shù)碼相機(jī)等圖像獲取設(shè)備得到數(shù)碼照片文件的過程。一般來說，圖像獲取設(shè)備的性能和采集圖像的環(huán)境是影響數(shù)字圖像質(zhì)量的重要因素［1112］。
　　圖像分辨率和色彩位數(shù)是決定圖像質(zhì)量的重要參數(shù)。這里采用1 600萬像素的數(shù)碼相機(jī)獲取24位真彩圖像。
　　1.2圖像轉(zhuǎn)換
　　圖像轉(zhuǎn)換是指通過計(jì)算公式，將真彩圖像的RGB值轉(zhuǎn)換為灰度圖像的灰度值。具體來說，就是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式(1)，將每個(gè)真彩像素點(diǎn)的RGB值轉(zhuǎn)換為該像素點(diǎn)的灰度值。這樣，對(duì)整幅圖像來說，就從真彩圖像轉(zhuǎn)換成了灰度圖像。
　　

　　1.3圖像增強(qiáng)
　　圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像的視覺效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)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(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)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(zhì)量，豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要。
　　從技術(shù)上來說圖像增強(qiáng)可以分為兩大類：空間域圖像增強(qiáng)和頻域圖像增強(qiáng)。其中空間域圖像增強(qiáng)是指直接對(duì)圖像的像素進(jìn)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(qiáng)方法。
　　假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為［a,b］，經(jīng)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(shù)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(nèi)，只有很小部分像素的灰度值不在該區(qū)間內(nèi)，用式（2）一般不能得到很好的效果。為了改善增強(qiáng)圖像的視覺效果，用下式進(jìn)行增強(qiáng)：
　　

　　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(qiáng)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(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)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(jiǎn)單有效的圖像分割方法，尤其是針對(duì)圖像中只有目標(biāo)和背景兩類像素的灰度圖像。該方法用一個(gè)或幾個(gè)閾值將圖像的灰度級(jí)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(jì)算方法如下。
　　(1)把一幅數(shù)字圖像f(x,y)中的像素按灰度級(jí)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(jì)算各灰度值出現(xiàn)的概率。
　　設(shè)Ni是灰度值為i(fmin≤i≤fmax)的像素?cái)?shù)，則圖像f(x,y)總的像素?cái)?shù)為N=∑iNi，因此，各灰度級(jí)出現(xiàn)的概率為P(i)=NiN，則C0出現(xiàn)的總概率為：
　　
　　C1出現(xiàn)的總概率為 ：
   　

　　(3)計(jì)算均值。
　　C0的均值為：
　　

　　C1的均值為：
　　

　　圖像f(x,y)的均值為:
　　

　　(4)計(jì)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(jù)，認(rèn)為最好的閾值T*應(yīng)該是使類間方差σ2(T)取得最大值時(shí)的閾值，即:
　　

　　該算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，穩(wěn)定有效，適用性比較強(qiáng)，尤其是當(dāng)圖像中目標(biāo)與背景的灰度值之比較大時(shí)，分割效果很好。
　　1.5圖像二值化
　　在數(shù)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(jìn)一步處理，使圖像變得簡(jiǎn)單，而且數(shù)據(jù)量減小，能凸顯出感興趣的目標(biāo)的輪廓。具體來說，圖像二值化是指根據(jù)圖像分割計(jì)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(diǎn)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(zhuǎn)換為二值圖像b(x,y)。
　　

　　1.6目標(biāo)區(qū)域圖像提取
　　經(jīng)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(biāo)區(qū)域，即灰度值為0的像素構(gòu)成了目標(biāo)區(qū)域圖像。這樣，目標(biāo)區(qū)域圖像提取就變得十分簡(jiǎn)單了，直接判定灰度值為0的像素構(gòu)成了目標(biāo)區(qū)域。
　　1.7不規(guī)則目標(biāo)區(qū)域圖像面積計(jì)算
　　不規(guī)則目標(biāo)區(qū)域圖像面積的計(jì)算，一種簡(jiǎn)單有效的方法是定標(biāo)法，即總面積的計(jì)算可以通過目標(biāo)區(qū)域總的像素個(gè)數(shù)乘以單個(gè)像素對(duì)應(yīng)的面積得到［14］。在求取目標(biāo)區(qū)域總像素個(gè)數(shù)的時(shí)候，在所測(cè)目標(biāo)區(qū)域同一個(gè)視野內(nèi)放置一個(gè)已知面積的標(biāo)準(zhǔn)物件，由該標(biāo)準(zhǔn)物件的面積除以圖像中該標(biāo)準(zhǔn)物件的總像素?cái)?shù)，得到單個(gè)像素代表的面積。比如使用一元硬幣作為標(biāo)準(zhǔn)物件，其直徑為25 mm，面積為4.91 cm2。
　　

　　這里，標(biāo)準(zhǔn)物件面積=4.91 cm2。
　　綜上所述，不規(guī)則目標(biāo)區(qū)域圖像面積測(cè)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(cè)量的窄體舌鰨個(gè)體重量估計(jì)方法
　　窄體舌鰨體型扁平，呈長(zhǎng)舌狀。假定窄體舌鰨個(gè)體重量與其身體的扁平面面積成線性關(guān)系，采用一元線性回歸分析來計(jì)算窄體舌鰨個(gè)體重量和身體的扁平面面積之間的關(guān)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(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，應(yīng)用十分廣泛。含有一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)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(wù)是根據(jù)實(shí)際測(cè)得的數(shù)據(jù)求出回歸系數(shù)a和b的估計(jì)量a︿和b︿。
　　回歸直線的斜率b︿和截距a︿計(jì)算公式如下：
　　

　　相關(guān)系數(shù)r計(jì)算公式如下：
   　

　　2.2變量的設(shè)定
　　根據(jù)公式(17)~(18)，這里設(shè)y表示窄體舌鰨個(gè)體重量，是因變量；x表示窄體舌鰨個(gè)體扁平面面積，是自變量。實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是，根據(jù)實(shí)際測(cè)得的重量和面積數(shù)據(jù)求出回歸系數(shù)a和b的估計(jì)量a︿和b︿。并計(jì)算y和x的相關(guān)系數(shù)。
3實(shí)驗(yàn)與分析
　　首先，實(shí)驗(yàn)選用從市場(chǎng)上購買的窄體舌鰨保鮮魚作為測(cè)試對(duì)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(jì)算機(jī)同時(shí)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(biāo)區(qū)域和一元硬幣目標(biāo)區(qū)域；第三步，根據(jù)一元硬幣的面積和圖像區(qū)域求出單個(gè)像素代表的面積，進(jìn)而計(jì)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(guān)系，并計(jì)算相關(guān)系數(shù)，分析其相關(guān)性。
　　3.1實(shí)驗(yàn)用魚及稱重
　　實(shí)驗(yàn)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(chǎn)的TD6001型電子天平進(jìn)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(wǎng)絡(luò)攝像頭，CMOS傳感器，硬件像素100萬，分辨率為1 280×720；使用實(shí)驗(yàn)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(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）工具箱，工具箱中提供了大量相關(guān)函數(shù)。本文中的圖像處理程序都是基于工具箱中的函數(shù)編寫的。用到的圖像處理函數(shù)有圖像增強(qiáng)函數(shù)imadjust()、全局閾值計(jì)算函數(shù)graythresh()、圖像二值化函數(shù)im2bw()、目標(biāo)區(qū)域圖像像素點(diǎn)計(jì)算函數(shù)numel()和find()等。
　　3.4魚體扁平面面積計(jì)算
　　當(dāng)一幅圖像經(jīng)過上述處理后，首先計(jì)算圖像中一元硬幣的像素?cái)?shù)N一元硬幣，然后根據(jù)公式(14)得到S單個(gè)像素面積，再根據(jù)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(shù)據(jù)
　　原始真彩圖像、二值化圖像如圖3所示。
　　

　　圖像中一元硬幣（標(biāo)準(zhǔn)物件）的像素?cái)?shù)和每條魚的像素?cái)?shù)以及計(jì)算后每條魚的扁平面面積見表1（第1~10幅圖像的數(shù)據(jù)）。

       3.6一元線性回歸分析
　　由50條窄體舌鰨魚的圖像分析數(shù)據(jù)，根據(jù)公式(16)~(18)得到一元線性回歸經(jīng)驗(yàn)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(guān)系如圖4所示。
　　

　　從分析數(shù)據(jù)可知，窄體舌鰨個(gè)體重量與其扁平面面積存在一定的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.380 7，但是相關(guān)性較弱。造成相關(guān)性不夠強(qiáng)，可能有若干方面的原因：一是線性相關(guān)假設(shè)是否符合魚類生長(zhǎng)的實(shí)際情況，比如不同生長(zhǎng)階段的窄體舌鰨，魚體厚度不一樣；二是保鮮魚體內(nèi)的含水量不同等；三是實(shí)驗(yàn)用魚數(shù)量過少造成的抽樣誤差過大。這些都有待于進(jìn)一步研究。
4結(jié)論
　　本文提出了一種利用圖像處理技術(shù)，通過測(cè)量舌鰨扁平面面積，估計(jì)其重量的新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有一定的可行性，但準(zhǔn)確性有待提高。需要進(jìn)一步研究擬合度更高的相關(guān)模型公式，為養(yǎng)殖過程中活魚的非接觸式分塘、分級(jí)提供支持。
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