[发明专利]一种基于凸包中心先验和马尔可夫吸收链的果实目标获取方法

权利要求书

1.一种基于凸包中心先验和马尔可夫吸收链的果实目标获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)图像采集步骤：采用视觉传感器实时采集果实图像；

(2)显著图获取步骤：该步骤采用颜色显著性加强算法进行Harris角点检测，构建最小凸包，把获得的凸包计算形心(x₀,y₀)作为显著目标中心，来定义每个超像素i的显著性值，获得初始显著图；

(3)显著图增强步骤：该步骤采用吸收马尔可夫链，来定义初始显著图进行二值分割后构建的无向图模型中每个点的显著性值，获得增强的显著图；

(4)显著图优化步骤：该步骤中分别采用基于内容扩散机制、抑制函数和光滑滤波器的方法进行优化，实现显著图的优化；

(5)果实目标获取步骤：该步骤中采用自适应阈值来分割上述优化后的显著图，获得二值黑白图像，再与原始图像叠加，从而可将果实目标从背景中分割出来。

2.根据权利要求1所述的一种基于凸包中心先验和马尔可夫吸收链的果实目标获取方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体实现包括：

采用SLIC超像素分割算法，将采集的图像首先分割成视觉均匀、形状规则且大小一致的超像素，将颜色显著性加强算法应用到Harris角点检测方法中，然后利用检测到的兴趣点构建最小凸包，对获得的最小凸包计算形心(x₀,y₀)，把形心作为显著目标中心，计算每个超像素i的显著性值，获得基于凸包中心先验的初始显著图。

3.根据权利要求2所述的一种基于凸包中心先验和马尔可夫吸收链的果实目标获取方法，其特征在于，所述计算每个超像素i的显著性值的表达式为：

$S_c\left(i\right)=\exp (-{\left(x_i-x_0\right)}^2/2{\mathrm{\σ}}_x^2-{\left(y_i-y_0\right)}^2/2{\mathrm{\σ}}_y^2)$

其中，x_i和y_i分别是超像素i的水平和垂直坐标，是通过将图像中的像素坐标归一化到[0,1]，然后分别计算超像素i中包含的所有像素横坐标和纵坐标的均值得到的；σ_x和σ_y分别代表水平和垂直的方差。