权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

作     者：胡祝华 张逸然 赵瑶池 曹路 白勇 黄梦醒 Hu Zhuhua;Zhang Yiran;Zhao Yaochi;Cao Lu;Bai Yong;Huang Mengxing

作者机构：海南大学信息科学技术学院海口570228 海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室海口570228 天津大学计算机科学与技术学院天津330350 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2017年第33卷第23期

页      面：226-232页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016015) 海南省自然科学基金资助项目(617033) 海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室开放项目子课题(2016013B) 海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室导向课题(DX2017012) 

主　　题：水产养殖 图像处理 测量 鱼眼识别 瞳孔 计算机视觉 AdaBoost 改进Hough圆变换 

摘      要：针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。