自适应分块多阈值的俯视群养猪多目标提取

摘要

本文的主要目的是提供一种可行的方法去完整的提取饮水区和吃食区的猪个体.为此,提出了一种自适应分块的多阈值的目标提取方法.首先,利用直方图均衡化对单帧图像进行图像增强,其后做最大熵全局阈值分割,并通过设定“有效区域”及数学形态学处理等获取初始分割目标.接着,在初始分割目标中寻找各目标质心,将原图像自适应分为以质心为原点,以质心到边缘最大距离为半径的多个圆形子块.最后,在子块中做多阈值局部最大熵阈值分割获取精确二次分割结果.测试数据包括30段随机采集的AVI格式视频,共从5天*6段*120秒*15帧/秒中选择了9,000帧.实验表明平均前景检测率为92.5％.论文还分析了所提出的方法在猪个体身份识别、行为分析、体重评估中的可能应用.