一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，采用對標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本進行拍照，獲得煙葉樣本圖像，然后利用圖像處理軟件選取比較具有代表性的區(qū)域，在進行圖像預(yù)處理操作，得到清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像，將清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像進行二值化處理得到二值圖像，對二值圖像進行反轉(zhuǎn)獲取二值圖像模板，分別對標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像的三通道進行顏色特征提取，利用提取的煙葉顏色特征值合成標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖片，構(gòu)建煙葉圖像數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明利用數(shù)字圖像處理和圖像特征識別技術(shù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)烤煙煙葉分級標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)定量化，使得在煙葉收購中大大減輕工作量，而且產(chǎn)品分級準(zhǔn)確度較高。
【專利說明】一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及模式識別【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法。

【背景技術(shù)】
[0002]長期以來，煙葉收購站的煙葉分級都是依靠分級員利用手摸、眼看、鼻聞的經(jīng)驗來進行的，存在工作量大、主觀因素及經(jīng)驗影響大、分級標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，在收購過程中出現(xiàn)物不符級現(xiàn)象，給收購工作帶來了不良影響。
[0003]隨著工業(yè)化水平的不斷提高，圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用在監(jiān)控、醫(yī)療器械、軍事等行業(yè)，圖像處理技術(shù)越來越得到人們的重視。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是:提供一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)烤煙煙葉分級標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)定量化，以克服現(xiàn)有技術(shù)的不足。
[0005]本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的:一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，包括步驟:
步驟1:對標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本進行拍照，獲得煙葉樣本圖像；
步驟2:利用圖像處理軟件對得到的煙葉樣本圖像選取一個比較具有代表性的區(qū)域；步驟3:對步驟2獲得的區(qū)域圖像通分別進行圖像預(yù)處理操作，得到清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像；
步驟4:將清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像進行二值化處理得到二值圖像，對二值圖像進行反轉(zhuǎn)獲取二值圖像模板；
步驟5:將獲得二值圖像模板與煙葉樣本區(qū)域圖像三通道(R、G、B)分別相乘，相乘獲得的圖像再合成得到標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像；
步驟6:分別對標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像的三通道進行顏色特征提取，提取顏色的均值和方差；步驟7:求出全部方差的平均值，并對與全部方差的平均值相比較相差最大的那部分煙葉圖像重新執(zhí)行步驟I到步驟6的操作，計算每個樣本的方差和全部方差的平均值的差的絕對值，通過預(yù)先設(shè)定的閾值來判斷這個絕對值是否小于此閾值，從而使得樣本和總體的差異性最?。?br> 步驟8:對最終獲得均值求取顏色平均值，以R、G、B三通道平均值合成一幅大小為1024X768的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本圖像。
[0006]前述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法中，所述拍照采樣是指對每一個煙葉樣本拍照三次，選擇其中效果最好的一次作為煙葉樣本圖像。
[0007]前述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法中，所述預(yù)處理包括步驟:
步驟1:將煙葉樣本區(qū)域圖像分解成R、G、B三通道圖像數(shù)據(jù)。
[0008]步驟2:分別對上述的三通圖像使用中值濾波進行去噪處理，中值濾波使用3X3模板。
[0009]步驟3:再對經(jīng)過中值濾波去噪處理后的圖像進行g(shù)aussian低通濾波器銳化處理，銳化處理濾波器使用9X9的模板。
[0010]步驟4:將經(jīng)過預(yù)處理后的三通道圖像數(shù)據(jù)合成清晰煙葉樣本區(qū)域圖像。
[0011]前述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法中，所述二值化處理包括步驟:
步驟1:對預(yù)處理后的得到的清晰煙葉樣本區(qū)域圖像進行Otsu算法處理獲得二值圖像。
[0012]步驟2:對二值圖像進行反轉(zhuǎn)使得目標(biāo)區(qū)域的值為1、背景區(qū)域的值為0，獲取二值圖像模板。
[0013]通過采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明利用數(shù)字圖像處理和圖像特征識別技術(shù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)烤煙煙葉分級標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)定量化，使得在煙葉收購中大大減輕工作量，而且產(chǎn)品分級準(zhǔn)確度較高。
[0014]附圖1為本發(fā)明中標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫合成的框架示意圖。

【具體實施方式】
[0015]本發(fā)明的實施例:一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，如附圖1所示，包括以下步驟:
步驟1:對標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本進行拍照，獲得煙葉樣本圖像，拍照采樣是指對每一個煙葉樣本拍照三次，選擇其中效果最好的一次作為煙葉樣本圖像。
[0016]步驟2:利用圖像處理軟件對得到的煙葉樣本圖像選取一個比較具有代表性的區(qū)域。
[0017]步驟3:對步驟2獲得的區(qū)域圖像通分別進行圖像預(yù)處理操作，得到清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像；
其中圖像預(yù)處理包括以下步驟；
1、將煙葉樣本區(qū)域圖像分解成R、G、B三通道圖像數(shù)據(jù)；
2、分別對上述的三通圖像使用中值濾波進行去噪處理，中值濾波使用3X3模板；
3、再對經(jīng)過中值濾波去噪處理后的圖像進行g(shù)aussian低通濾波器銳化處理，銳化處理濾波器使用9X9的模板；
4:將經(jīng)過預(yù)處理后的三通道圖像數(shù)據(jù)合成清晰煙葉樣本區(qū)域圖像步驟4:將清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像進行二值化處理得到二值圖像，對二值圖像進行反轉(zhuǎn)獲取二值圖像模板；
其中二值化處理包括步驟:
1:對預(yù)處理后的得到的清晰煙葉樣本區(qū)域圖像進行Otsu算法處理獲得二值圖像。
[0018]2:對二值圖像進行反轉(zhuǎn)使得目標(biāo)區(qū)域的值為1、背景區(qū)域的值為0，獲取二值圖像模板。
[0019]步驟5:將獲得二值圖像模板與煙葉樣本區(qū)域圖像三通道(R、G、B)分別相乘，相乘獲得的圖像再合成得到標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像；
步驟6:分別對標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像的三通道進行顏色特征提取，提取顏色的均值和方差；步驟7:求出全部方差的平均值，并對與全部方差的平均值相比較相差最大的那部分煙葉圖像重新執(zhí)行步驟I到步驟6的操作，計算每個樣本的方差和全部方差的平均值的差的絕對值，通過預(yù)先設(shè)定的閾值來判斷這個絕對值是否小于此閾值，從而使得樣本和總體的差異性最?。?br> 步驟8:對最終獲得均值求取平均值，以R、G、B三通道平均值合成一幅大小為1024X768的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本圖像。
【權(quán)利要求】
1.一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，包括步驟: 步驟1:對標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本進行拍照，獲得煙葉樣本圖像； 步驟2:利用圖像處理軟件對得到的煙葉樣本圖像選取一個比較具有代表性的區(qū)域；步驟3:對步驟2獲得的區(qū)域圖像通分別進行圖像預(yù)處理操作，得到清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像； 步驟4:將清晰的煙葉樣本區(qū)域圖像進行二值化處理得到二值圖像，對二值圖像進行反轉(zhuǎn)獲取二值圖像模板； 步驟5:將獲得二值圖像模板與煙葉樣本區(qū)域圖像三通道，即R、G、B分別相乘，相乘獲得的圖像再合成得到標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像；步驟6:分別對標(biāo)準(zhǔn)煙葉圖像的三通道進行顏色特征提取，提取顏色的均值和方差；步驟7:求出全部方差的平均值，并對與全部方差的平均值相比較相差最大的那部分煙葉圖像重新執(zhí)行步驟I到步驟6的操作，計算每個樣本的方差和全部方差的平均值的差的絕對值，通過預(yù)先設(shè)定的閾值來判斷這個絕對值是否小于此閾值，從而使得樣本和總體的差異性最?。? 步驟8:對最終獲得均值求取顏色平均值，以R、G、B三通道平均值合成一幅大小為1024X768的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉樣本圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，其特征在于，所述拍照采樣是指對每一個煙葉樣本拍照三次，選擇其中效果最好的一次作為煙葉樣本圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括步驟: 步驟1:將煙葉樣本區(qū)域圖像分解成R、G、B三通道圖像數(shù)據(jù)； 步驟2:分別對上述的三通圖像使用中值濾波進行去噪處理，中值濾波使用3X3模板； 步驟3:再對經(jīng)過中值濾波去噪處理后的圖像進行g(shù)aussian低通濾波器銳化處理，銳化處理濾波器使用9X9的模板； 步驟4:將經(jīng)過預(yù)處理后的三通道圖像數(shù)據(jù)合成清晰煙葉樣本區(qū)域圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)等級煙葉圖像數(shù)據(jù)庫的合成方法，其特征在于，所述二值化處理包括步驟: 步驟1:對預(yù)處理后的得到的清晰煙葉樣本區(qū)域圖像進行Otsu算法處理獲得二值圖像； 步驟2:對二值圖像進行反轉(zhuǎn)使得目標(biāo)區(qū)域的值為1、背景區(qū)域的值為0，獲取二值圖像模板。
【文檔編號】G06T5/00GK104268834SQ201410480882
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月19日
【發(fā)明者】張富貴, 袁奎, 張磊, 陳永安, 丁煜生, 王毅, 陳旭, 龍曾宇, 羅倩茜 申請人:貴州大學(xué), 貴州省煙草公司黔南州公司