基于计算机视觉的废物垃圾分析与识别研究

2016年第10期81研究与探讨与吴健*陈豪方武摘　要为改善高校实验室环境和卫生状况，提高废物垃圾分类处理效率，设计了一套基于计算机视觉的实验室场景下废物垃圾分析与识别的方案。该方案主要由图像采集、图像预处理、废物垃圾与实验室背景的分割、图像的纹理特征提取和图像识别组成。在图像处理过程中，运用Matlab图像处理函数库达到了预期效果，实验结果表明：该方案简单易行，分析效率和识别度高，目前已运用到实际项目中。关键词背景分割;特征提取；图像识别；Matlabdoi：10.3969/j.issn.1672-9528.2016.10.020*苏州经贸职业技术学院江苏苏州215009[基金项目]江苏省高校自然科学研究面上项目（16KJB510047）；苏州经贸学院自然类校级课题项目（KY-ZR1603）0引言计算机视觉[1]是指在对目标进行跟踪识别过程中，运用携带摄影头或视觉传感器的计算机模拟人眼系统，采集的图像和视频经处理便于计算机理解的一门科学。即研究如何使计算机“看”和理解。高校实验室是科研人员、教师和学生实验的主要场所，根据专业门类的不同，实验室承担了复杂的教学和科研工作。然而在日常使用过程中产生的实验消耗品废物、生活垃圾较多，通常被全部丢弃，该做法既不清洁环保又存在安全隐患。本文针对该问题以信息类专业实验室为背景，在实验室原有智能监控和监控节点基础上，进行废物垃圾图像处理和识别[2]，结果对后续的实验消耗品废物回收利用、垃圾分类处理，以及实验室智能化管理具有指导作用。1图像采集与预处理1.1图像的采集实验废物垃圾的图像采集以实验室内墙壁四周全方位多角度的视频监控节点实时采集，并配合打扫卫生的学生、卫生检查人员和实验老师通过手机拍摄卫生死角以及特定位置的废物垃圾图像，上传至实验管理平台作为辅助分析素材。1.2图像的预处理由于图像在室内采集，易受室内灯光、温度、光线曝光不均、阴影扰动等因素影响[3]，并且在传输过程中的各种干扰也是降低图像质量的关键因素。为排除后续的图像特征提取和图像识别困扰，这里考虑运用直方图均衡化修正和中值滤波去噪。1.2.1直方图修正直方图均衡化是指为了提高图像整体对比度，将图像的灰度概率分布变换为均匀灰度概率分布而获得新图像所进行的一系列转换[4]。直方图均衡化后的结果如图1所示：(a)原始灰度图像(b)原始图像直方图(c)直方图修正图像(d)修正后图像直方图图1直方图修正增强结果1.2.2图像滤波中值滤波是在排序统计理论下的一种有效抑制图像噪声的处理技术[5]，属于非线性信号处理范畴。本文所用方法是基于室内环境灰度值变化比较小的状态下进行平滑处理，从2016年第10期82研究与探讨与而有效降低了图像边界的模糊程度。针对废物垃圾图像的特征，为了能较好保护废物垃圾边缘及局部细节信息，通过对比窗口滤波后的图像，发现窗口尺寸大小与噪声消除效果呈正相关，但与图像细节丢失呈反相关，这里选取5x5十字型窗口比较合适。2废物垃圾与实验室背景的分割2.1图像颜色特征分析和选择不透明物体的颜色取决于该物体反射的色光，实验室背景主要由灰白色防静电地板、白色墙面、淡灰色实验桌椅等单一浅色系构成，与色彩复杂艳丽的实验废物垃圾在颜色上形成鲜明对比，利用该特点对两者进行分割。通过参数测定防静电地板、废螺丝、废纸、饮料瓶的归一化特征RGB统计值、颜色特征因子rgb统计值以及HIS颜色空间中各颜色因子统计值，这里图像特征表征选取包括RGB模型、HIS模型和归一化的rgb模型中各颜色特征因子的特定组合。2.2分割方法分析图像分割是将图像分为多个具有独特性子区域的过程[6]。这里主要分割方法是将彩色图像进行灰度转换，得到相应灰度图像便于提取废物垃圾区和背景区的差异特征，根据图像不同灰度级区域组合选取阈值，最后将选取区从背景中分离出来。选取迭代法求取最佳阈值的分割算法：首先，初始阀值取值为图像最大和最小灰度值的平均数，然后将灰度图像分割成目标和背景两部分，并求出两者的平均灰度值，最后将该平均灰度值赋值给新阀值。算法结束条件为新阈值等于上一阀值，否则继续执行。MATLAB程序实现部分代码如下：q0=max(max(Rubgray));%求出图像中最大灰度值q1=min(min(Rungray));%求出图像中最小灰度值T=(q0+q1)/2;TT=0;S0=0;n0=0;S1=0;n1=0;allow=0.1;%新阀值允许接近程度d=abs(T-TT);count=0;%记录循环次数while(d=allow)%迭代最佳阀值分割count=count+1;fori=1:xforj=1;yif(Rubgray(i,j)=T)S0=S0+Rubgray(i,j);n0=n0+1;endif(Rubgray(i,j)T)S1=S1+Rubgray(i,j);n1=n1+1;……3图像纹理特征提取及分类在实验室摄像头监控节点和终端处理系统的基础上，运用计算机视觉技术实现实验废物垃圾的分类统计，提高循环再利用分析效率。既要将可再生废物垃圾与背景区分出来，又要选取其中有回收价值的进行分类统计，后续可在此基础上进行废物垃圾分类回收机器人系统的开发研究。3.1特征参数及分析纹理特征反映了图像中同质的现象，物体表面结构组织排列属性不同[7]，普遍具有缓慢变化或周期性变化的情况。选用灰度共生矩阵及统计量进行废物垃圾纹理特征提取，从灰度矩阵中，提取对比度、熵、逆差距、相关、角二阶距这5个数作为纹理分析特征量。3.2分类方法与算法设计为切合识别高实时性要求和符合实际应用出发的原则，采用最近领域分类法进行识别操作。基本思想：输入特征量d(X,iR)=min|X-iR|k=0,1,2,….l选取机箱螺丝、A4废纸、塑料饮料瓶、铝罐瓶、废弃双绞线、RJ45水晶头样本各10个进行分析，提取特征参数，通过图象预处理、颜色模型转化、灰度化、生成共生矩阵、降级归一化、纹理统计计算和图象分类。特征提取及分类的MATLAB程序实现部分代码如下：HSIG=rgb2gray(HSI);%figure,imshow(HSIG)%计算S分量共生矩阵glcms1=graycomatrix(HSIG,’numlevels’,64,’offset’,[01;-11;-10;-1-1]);&特征统计值stats=graycoprops(glcms1,{‘contrast’,’correlation’,’energy’,’homogeneity’});gal1=glcms1(:,:,1);%0度gal2=glcms1(:,:,2);%45度gal3=glcms1(:,:,3);%90度gal4=glcms1(:,:,4);%135度energyal1=0;energya2=0;energya3=0;energya4=0;fori=1:64Forj=1:64energya1=energya1+sum(gal(i,j)^2);energya2=energya1+sum(ga2(i,j)^2);energya3=energya1+sum(ga3(i,j)^2);energya4=energya1+sum(ga4(i,j)^2);j=j+1;2016年第10期83研究与探讨与end……4实验结果分析及改进本文完成了基于计算机视觉的废物垃圾图像处理和识别的方案设计，在系统的测试和使用过程中得到主要结论：其中灰度图像经过二值化后，利用多次中值滤波可以消除背景区噪声和不均匀，图像识别中对于饮料瓶和废螺丝的对比度要高于其它废物垃圾，在识别实验室防静电地板、桌椅和废物垃圾的种类有明显作用。该方案弥补了人工卫生安全监测和可二次利用材料分类回收的不足，解决了困扰实验教学管理人员的监控问题，为后续开发智能化安全管理系统提供参考。由于室内环境受外界因素影响较大，在动态监测安全隐患物品算法的鲁棒性上还需进一部改进和完善。参考文献[1]HERRMANNFJ,HENNENFENTG.Non-parametricseismicdatarecoverywithcurveletframes［J］.GeophysicalJ.International，2008,173(1):233-248．[2]SMITHMI，HEATHERJP.Areviewofimagefusiontechnologyin200［J］.SPIE20055782:29-45．[3]aragiosN,Mellina-Gottardo,RameshV.Gradientvectorflowfastgeometricactivecontours[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2004,26(3):402-407.[4]TimothyPratt,CharlesBostian,JerermyAllnutt.Sat-elliteCommunications,SecondEdition[M].NewYork:JohnWiley&Sons,Inc.2003.[5]ChangFaliang，LiuJing，QiaoYizheng.Self-AdaptiveThresholdSegmentationforColorImageUsingTwo-DimensionalEntropyMethodBasedonGeneticAlgorithm.ControlandDecision,2005,20(6):674－678.[6]陆剑锋,林海,潘志庚.自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(10):2168-2173.[7]刘丽,匡纲要.图像纹理特征提取方法综述[J].中国图象图形学报,2009(4).【作者简介】吴健，男，1984.02，江苏苏州，工学硕士，研究方向：嵌入式系统。（收稿日期：2016-10-13）参考文献：[1]中国海洋信息网.2015年中国海洋经济统计公报[EB/OL].[2]新华网.外媒：韩国“世越号”失事客轮船长获刑36年[EB/OL].[3]新华网.三亚大东海海滩3年溺亡28人被称“夺命海滩”[EB/OL].[4]TimA.Bentley,StephenPage,LindaWalker.TheSafetyExperienceofNewZealandAdventureTourismOperators[J].JournalofTravelMedicine,2006,11(5).[5]YangElaineChiaoLing,SharifSaeedPahlevan,Khoo-LattimoreCatheryn.Tourists’riskperceptionofriskydestinations:ThecaseofSabah’seasterncoast[J].TourismandHospitalityResearch,2015,15(3).[6]ClareBowen,PaulFidgeon,StephenJohnPage.Maritimetourismandterrorism:customerperceptionsofthepotentialterroristthreattocruiseshipping[J].CurrentIssuesinTourism.2014,17(7).[7]柴寿升,赵建春.海洋旅游危机事件及其管理体系构建研究[J].国土与自然资源研究.2011,(06).[8]侯京淮,邢丽涛.滨海旅