基于边缘重心模板的水中机器鱼阈值分割算法研究

为了实现不同光照条件下水中机器鱼的准确视觉分割,提出了一种基于边缘重心模板的阈值分割新算法。该算法首先将机器鱼图像从RGB颜色空间转化至HSV颜色空间,利用图像H分量直方图来确定机器鱼像素H分量值的极差;然后基于Sobel算子进行边缘提取来获取边缘重心坐标,并计算以边缘重心为中心的n×n模板的H分量平均值;最后利用机器鱼像素H分量值的极差和平均值来确定边缘重心模板阈值,从而实现机器鱼的阈值分割。3种光照环境的实验结果表明,与其他算法相比,基于边缘重心模板的阈值分割法不仅保证了平均96%的高检出率,其平均误检率也控制在0.4%,从而验证了此算法的有效性。