一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法

摘要

本发明公开了一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法，采用对标准等级烟叶样本进行拍照，获得烟叶样本图像，然后利用图像处理软件选取比较具有代表性的区域，在进行图像预处理操作，得到清晰的烟叶样本区域图像，将清晰的烟叶样本区域图像进行二值化处理得到二值图像，对二值图像进行反转获取二值图像模板，分别对标准烟叶图像的三通道进行颜色特征提取，利用提取的烟叶颜色特征值合成标准等级烟叶图片，构建烟叶图像数据库，本发明利用数字图像处理和图像特征识别技术构建标准等级烟叶图像数据库，可以实现烤烟烟叶分级标准的科学定量化，使得在烟叶收购中大大减轻工作量，而且产品分级准确度较高。

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，尤其是一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法。

背景技术

长期以来，烟叶收购站的烟叶分级都是依靠分级员利用手摸、眼看、鼻闻的经验来进行的，存在工作量大、主观因素及经验影响大、分级标准不统一等问题，在收购过程中出现物不符级现象，给收购工作带来了不良影响。

随着工业化水平的不断提高，图像处理技术被广泛应用在监控、医疗器械、军事等行业，图像处理技术越来越得到人们的重视。

发明内容

本发明的目的是：提供一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法，构建标准等级烟叶图像数据库，实现烤烟烟叶分级标准的科学定量化，以克服现有技术的不足。

本发明是这样实现的：一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法，包括步骤：

步骤1：对标准等级烟叶样本进行拍照，获得烟叶样本图像；

步骤2：利用图像处理软件对得到的烟叶样本图像选取一个比较具有代表性的区域；

步骤3：对步骤2获得的区域图像通分别进行图像预处理操作，得到清晰的烟叶样本区域图像；

步骤4：将清晰的烟叶样本区域图像进行二值化处理得到二值图像，对二值图像进行反转获取二值图像模板；

步骤5：将获得二值图像模板与烟叶样本区域图像三通道（R、G、B）分别相乘，相乘获得的图像再合成得到标准烟叶图像；

步骤6：分别对标准烟叶图像的三通道进行颜色特征提取，提取颜色的均值和方差；

步骤7：求出全部方差的平均值，并对与全部方差的平均值相比较相差最大的那部分烟叶图像重新执行步骤1到步骤6的操作，计算每个样本的方差和全部方差的平均值的差的绝对值，通过预先设定的阈值来判断这个绝对值是否小于此阈值，从而使得样本和总体的差异性最小；

步骤8：对最终获得均值求取颜色平均值，以R、G、B三通道平均值合成一幅大小为1024×768的标准等级烟叶样本图像。

前述的一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法中，所述拍照采样是指对每一个烟叶样本拍照三次，选择其中效果最好的一次作为烟叶样本图像。

前述的一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法中，所述预处理包括步骤：

步骤1：将烟叶样本区域图像分解成R、G、B三通道图像数据。

步骤2：分别对上述的三通图像使用中值滤波进行去噪处理，中值滤波使用3×3模板。

步骤3：再对经过中值滤波去噪处理后的图像进行gaussian低通滤波器锐化处理，锐化处理滤波器使用9×9的模板。

步骤4：将经过预处理后的三通道图像数据合成清晰烟叶样本区域图像。

前述的一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法中，所述二值化处理包括步骤：

步骤1：对预处理后的得到的清晰烟叶样本区域图像进行Otsu算法处理获得二值图像。

步骤2：对二值图像进行反转使得目标区域的值为1、背景区域的值为0，获取二值图像模板。

通过采用上述技术方案，本发明利用数字图像处理和图像特征识别技术构建标准等级烟叶图像数据库，可以实现烤烟烟叶分级标准的科学定量化，使得在烟叶收购中大大减轻工作量，而且产品分级准确度较高。

附图1为本发明中标准等级烟叶图像数据库合成的框架示意图。

具体实施方式

本发明的实施例：一种基于数字图像处理技术的标准等级烟叶图像数据库的合成方法，如附图1所示，包括以下步骤：

步骤1：对标准等级烟叶样本进行拍照，获得烟叶样本图像，拍照采样是指对每一个烟叶样本拍照三次，选择其中效果最好的一次作为烟叶样本图像。

步骤2：利用图像处理软件对得到的烟叶样本图像选取一个比较具有代表性的区域。

步骤3：对步骤2获得的区域图像通分别进行图像预处理操作，得到清晰的烟叶样本区域图像；

其中图像预处理包括以下步骤；

1、将烟叶样本区域图像分解成R、G、B三通道图像数据；

2、分别对上述的三通图像使用中值滤波进行去噪处理，中值滤波使用3×3模板；

3、再对经过中值滤波去噪处理后的图像进行gaussian低通滤波器锐化处理，锐化处理滤波器使用9×9的模板；

4：将经过预处理后的三通道图像数据合成清晰烟叶样本区域图像

步骤4：将清晰的烟叶样本区域图像进行二值化处理得到二值图像，对二值图像进行反转获取二值图像模板；

其中二值化处理包括步骤：

1：对预处理后的得到的清晰烟叶样本区域图像进行Otsu算法处理获得二值图像。

2：对二值图像进行反转使得目标区域的值为1、背景区域的值为0，获取二值图像模板。

步骤5：将获得二值图像模板与烟叶样本区域图像三通道（R、G、B）分别相乘，相乘获得的图像再合成得到标准烟叶图像；

步骤6：分别对标准烟叶图像的三通道进行颜色特征提取，提取颜色的均值和方差；

步骤7：求出全部方差的平均值，并对与全部方差的平均值相比较相差最大的那部分烟叶图像重新执行步骤1到步骤6的操作，计算每个样本的方差和全部方差的平均值的差的绝对值，通过预先设定的阈值来判断这个绝对值是否小于此阈值，从而使得样本和总体的差异性最小；

步骤8：对最终获得均值求取平均值，以R、G、B三通道平均值合成一幅大小为1024×768的标准等级烟叶样本图像。