基于反-透射图像的烟叶分级方法研究

烟叶分级方法研究，对于保证烟叶制品质量，促进烟叶持续长久的发展都具有重要的意义。在图像处理成像系统中，光照条件对成像的质量、图像的分辨率等都有很大的影响，选择合适的光照条件，有利于提高烟叶质量检测和分级正确率。此外，烟叶的成熟度、油分是烟叶分级中两个极其重要的影响因素，实现成熟度、油分的量化分析对烟叶分级是一种新的尝试且具有重要的指导意义。因此，为了提高图像分级方法的可靠性，本文针对光源颜色对不同等级烟叶图像的影响以及成熟度、油分的量化评价进行了初步探索。主要工作如下： 1．研制了结构简单且操作简便的实验装置和LED彩色光源，通过该系统可实现不同颜色光源下对烟叶反、透射图像的采集，取得了较好的效果。 2．在HSI空间下分割图像，并运用最大类间方差法实现了烟叶图像的分割，取得了较优的分割效果。 3．提取了7种颜色光源下烟叶反射图像和透射图像的形状、颜色和纹理3类特征，分别建立了单类特征和多类特征相融合的分级模型。 4．以表征烟叶图像信息的综合特征为出发点，运用Wilks统计量探索光源颜色对烟叶不同等级图像的影响，提出了运用Wilks统计量选择烟叶分级图像的方法。结果表明青色光源对分级图像的影响最大，分级正确率最高，达到了96.9%。 5．以烟叶图像信息熵为出发点，进一步探索了光源颜色对图像的影响，提出了运用信息熵选择烟叶分级图像的方法。结果证明该方法是有效的，且不受特征种类和特征数量的影响。 6．运用灰色关联分析方法，实现了不同等级烟叶成熟度、油分的灰色定量分析。 论文研究结果表明，光源颜色对烟叶图像的质量、信息量都有很大影响，选取合适的颜色光源有利于获得对烟叶分级最有效的图像，从而提高烟叶分级的正确率。运用灰色关联分析方法可简便、快速的实现烟叶成熟度、油分的量化评价。