基于CLAHE和开闭运算的绿色苹果图像分割

王 帆，吕继东，申根荣，马正华

(常州大学 信息科学与工程学院，江苏 常州 213164)

基于CLAHE和开闭运算的绿色苹果图像分割

王 帆，吕继东，申根荣，马正华

(常州大学 信息科学与工程学院，江苏 常州 213164)

依据绿色苹果图像的自身特点，设计了一种分区域提取而后合并的图像分割方法；首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(contrastlimitedadaptivehistogramequalization,CLAHE)，增大果实和背景的颜色差，而后获取R-B色差图像，得到以光常区域为主的区域；然后用CLAHE处理后的图像进行开闭运算，提取局部极大值，得到以高亮区域为主的区域；最后将两区域合并获得完整的果实目标区域；为了验证该方法的有效性，运用Hough算法检测圆，并用相对偏差、圆心相对误差及半径相对误差3个评价指标来定量评价；试验结果表明，提取区域与果实目标区域相比，顺光下，相对偏差、圆心和半径相对误差平均值分别为3.59%，4.76%和2.60%；逆光下，3个指标的平均值分别为10.77%、16.77%、11.49%；无论是顺光还是逆光都有很好的识别效果，能满足机器人采摘果实的精确定位的要求。

绿色苹果；限制对比度自适应直方图均衡化；局部极大值；区域合并

0 引言

精确识别定位是机器人采摘果实的关键，直接关系到机器人采摘的质量。相关文献中多是对红色果实图像分割识别的研究，而对绿色果实的分割识别研究较少。文献[1]通过采用模板匹配的细化算法在2R-G图像中提取果实轮廓，再用改进的随机Hough算法，实现果实的识别，识别效果较好。文献[2]通过对R-B分量及灰度均值m、标准偏差σ和熵e等特征和最佳聚类数对苹果图像进行K-均值聚类分割。……