基于图像评价的灯箱最佳成像环境因素确定方法
发布时间:2013-11-20 08:06:26作者:admin浏览量:638
基于图像评价的灯箱最佳成像环境因素确定方法
摘要:为获得高质量的水稻叶部病害图像,在自行设计的灯箱中充分考虑了物距、灯管数目、灯管高度、灯管 侧距等成像环境因素对图像质量的影响,通过主客观评价方法对不同成像环境因素水平下拍摄的照片进行质量 评价,最终得出最佳成像环境因素取值水平。该过程分为三步:首先采用正交试验法设计各环境因素取值水平 并拍摄照片,然后采用客观评价方法进行图像质量评价,最后通过与主观评价方法对比确定成像环境因素最佳 取值水平。经过大量实验分析得出:在不同成像环境因素取值水平下,所拍摄照片的质量是有差别的。因此,基 于质量评价的方法来确定最佳成像环境因素取值是可行的,为规范水稻叶部病害图像采集环境提供了新思路。 关键词:水稻叶部病害;图像采集;正交试验;图像质量评价
叶片作为作物的重要器官,当作物受到病害袭击时,大部 分症状都会通过叶片表面呈现出来。因为致病病原物和病菌 侵入方式不同,叶片病斑在颜色、形状和纹理t都会表现出不 同的症状,这就使得通过叶片图像进行作物病害自动识别成为 可能。
图像采集作为数字图像处理的重要环节之一,成像质暈将 直接影响最终的识别结果,如何有效获得图像采集过程中各种 成像环境因素的最佳取值水平,对提高图像质量和图像处理的 结果具有十分重要的意义。作物叶片图像采集目前主要基于 两种环境:人工控制成像环境因素下的灯箱环境[1 _31和相对稳 定自然光照条件下的露天环境[4…,还没有一个统一的标准。 针对采集图像的质量,现有方法通常采用主观方式进行评价, 费时费力,结果确定性较差,很难得到成像环境因素的最佳取 值。本文基于自行设计的灯箱环境采集水稻叶部病害图像,引 入正交试验法进行拍照实验设计,为充分考虑物距、灯管数目、
灯管高度、灯管侧距等成像环境因素及其水平对采集结杲的影 响,利用常规评价方法对各环境因素水平下采集的图像进行质 量评价,经过分析对比后最终确定了灯箱环境下成像环境因素 的最佳取值。
1采集设备
为消除外界环境因素的干扰,自制拍摄灯箱(图1),规格 64 cmx53 cm x80 cm0箱体内腔壁均为白色,顶部设计成一 半径为29 cn,的拱形[8]。箱体顶部留有摄像孔,用于固定数码 相机进行垂直拍摄;在摄像孔正下方,设计一个托盘放置病害 叶片,可通过升降来调节物距;光源采用西顿照明公司生产的 6400K三基色12瓦T4荧光灯,分布在托盘的两侧,每侧3根, 固定在承载板上,通过拱形顶部形成漫反射照明,以保证箱体 内光线分布均匀;灯管高度及距同侧托盘边沿的距离可通过调 节承载板来改变,同时灯管数目也可选择。整个箱体四周封
闭,以防止外界干扰,侧面开一小门用于叶片取放。托盘颜色 采用黑色作为图像的背景色,以便于在进行图像分割时很好地 将叶片图像从背景中分割出来。数码相机采用Canon450D,通 过USB接口同计算机相连,安装随机配送的软件,可由鼠标直 接遥控进行拍照。
成像坏境影响因素
水平 A物距/cm B灯管数£]/个 C灯管高度/cm D侧距/cm
计法、模糊熵法等。本研究主要检查图像自身的绝对质 量,而均方误差法和峰值信噪比法必须有原始图像进行参照, 虽然计算简单,但只能适用于评估经过压缩、传输、复原处理后 的图像质量变化,对单幅图像的质量评价并不适用,因此本文 只对其他方法进行讨论,如表3所示。
表3图像质量客观评价方法
方法 反映阁像特征 计算结果
方差法 平均梯度 ACM DPCM 模糊熵 灰度差 清晰程度 清晰程度 職糊管 与图形对比度成正比 与图形对比度成正比 与图形对比度成正比 与对比度、淸晰度成正比 与对比度、清晰度成正比
评价一个图像的质鼋主要从层次、对比度和清晰度三个 角度出发。本文研究阁像均为RGB彩色空间,因此图像灰度 级基本相同,对图像质量的影响可忽略不计(为简化计算,本 文忽略图像中颜色变化带来的视觉影像,只考虑灰度图像)。 从上述讨论中可以看出,本文所选择的经典方法针对单幅图像 进行质量评价,充分考虑了图像的对比度和清晰度,计箅结果 可以很好地反映图像质量。
选取水稻叶片,以胡麻斑、叶瘟、干尖线虫、白叶枯四种主 要水稻叶部病害作为研究对象,设定相机焦距为55 _,固定 相机其他相关拍摄参数,每种病害选取10张叶片,分别在 4 272 x 2 848、3 088 x 2 056 及 2 256 x 1 504 三种像素分辨率 下采集,依照表2的正交试验计划,每张叶片分别在九种不同 成像环境因素取值水平下进行拍照,每种取值水平拍摄3次, 使得每种病害样本图像达到2"70张,图像总量共计1 080张。
3常用图像质量评价方法
图像质量评价方法分为主观评价方法和客观评价方法。 主观评价方法是评价者依据事先规定的评价尺度或自己的经 验对图像作出质量判断,并对所有观察者给出的结果进行加权 平均,得出最终的图像主观质貴评价。这种方法虽然很好地反 映了图像的质量,但是人为千扰因素太大,而且无法用相应的 数学模型对其进行描述。从工程应用的角度看,过于费时费 力,因此在实际应用中,图像的主观质量评价方法受到了严重 限制。
经典的客观质量评价方法主要有均方误差法、峰值信噪比 法、方差法、平均梯度法、图像绝对中心矩法、灰度预测误差统
依据表1的成像环境影响因素及水平,按照正交试验计 划,共设计了 9次试验,如表2所示。
图1拍摄灯箱示意图 图2待评价图像组图
针对拍摄图像,本文首先采用上述客观方法进行质量评
价。通过对比分析发现:8)同一环境因素取值水平下所拍摄
的三张同一叶片图像,评价结果差异并不显著,因此可取此水
平下三次重复图像评价结果的平均值,作为该环境因素取值水
平下所采集图像质量的评价结果;b)同一张胡麻斑病害叶片
在九种环境因素取值水平下所拍摄图像的质景差别较明显;
c)十张胡麻斑病害叶片分别在九种环境因素取值水平下采集
的图像质量评价结果呈一致趋势。为了与主观方法进行对比,
选择不同年龄、不同知识背景、不同工作环境的若干测试人员,
对样本图像的图像进行主观评价,将评价结果按照相对评价标
准分为最好、好于平均水平、平均水平、低于平均水平、最差五
档,表4中列出了其中一张水稻胡麻斑病害叶片在九种因素水
平下采用主客观方法所给出的图像评价结果。
_表4阁像质最评价结果_
_ 图像成gif价方a
序号ACM~均梯度~DPCM~模糊俩 主观评价
从表4不难看出,五种客观方法的评价结果与主观评价结 果完全一致,在一定程度上反映了每个因素水平下水稻胡麻斑
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