烤煙煙葉視覺分級(jí)中標(biāo)準(zhǔn)定量化模型的研究.pdf

1、本論文以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為基礎(chǔ)，將色度學(xué)理論、圖像分割、Gabor小波、灰色理論等理論應(yīng)用到煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)定量化研究中，實(shí)現(xiàn)了煙葉顏色、葉形、紋理、成熟度、油分等的定量化測(cè)量、分析和描述。本文對(duì)特征提取算法和參數(shù)設(shè)置做了進(jìn)一步的研究，分析研究了分級(jí)的原理和方法，使得分級(jí)定量化模型更加貼近實(shí)際應(yīng)用。 本論文設(shè)計(jì)了基于CCD的煙葉圖像采集系統(tǒng)平臺(tái)，使得煙葉圖像的采集方便、準(zhǔn)確、易行。本文將煙葉的分級(jí)指標(biāo)分為顏色、葉形、紋理三個(gè)綜合量進(jìn)行

2、研究。對(duì)于煙葉的顏色信息，本文采用轉(zhuǎn)換簡(jiǎn)單、快速的HSV顏色空間，使得顏色由RGB到HSV的轉(zhuǎn)換能在瞬間完成，提取了HSV的峰度、能量、一階矩、二階矩和三階矩等共計(jì)十五個(gè)特征量化參數(shù)；研究了不同顏色空間中的顏色分量特性，選取合適的背景，有效的將煙葉圖像二值化。在煙葉葉形特征的提取中，本文采用“跟蹤蟲”算法對(duì)煙葉圖像的邊界進(jìn)行跟蹤，并采用定步長(zhǎng)跟蹤擬合法擬合煙葉圖像的邊界，該算法耗時(shí)少，速度快。本文提取了煙葉長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比、面積、周長(zhǎng)

3、、圓度、葉尖角、殘傷等參數(shù)；應(yīng)用Gabor小波分析方法，提取了煙葉紋理的均值 和標(biāo)準(zhǔn)方差 ；首次將灰色理論的知識(shí)應(yīng)用到煙葉成熟度和油分的研究中，利用前面提取的與成熟度和油分相關(guān)的特征因素，通過灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度來分析成熟度和油分各檔次之間的聯(lián)系，從而得到了它們不同程度的量化值。 最后結(jié)合實(shí)際的煙葉分級(jí)操作，依據(jù)GB2635-92，利用提取的特征參數(shù)，采用先分組后分級(jí)的思想，建立了煙葉分組分級(jí)的定量化模型，使得煙葉的分組分級(jí)更加明確。