烤煙煙葉視覺分級中標準定量化模型的研究.pdf

1、本論文以計算機視覺技術為基礎，將色度學理論、圖像分割、Gabor小波、灰色理論等理論應用到煙葉分級標準定量化研究中，實現(xiàn)了煙葉顏色、葉形、紋理、成熟度、油分等的定量化測量、分析和描述。本文對特征提取算法和參數(shù)設置做了進一步的研究，分析研究了分級的原理和方法，使得分級定量化模型更加貼近實際應用。 本論文設計了基于CCD的煙葉圖像采集系統(tǒng)平臺，使得煙葉圖像的采集方便、準確、易行。本文將煙葉的分級指標分為顏色、葉形、紋理三個綜合量進行

2、研究。對于煙葉的顏色信息，本文采用轉(zhuǎn)換簡單、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十五個特征量化參數(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”算法對煙葉圖像的邊界進行跟蹤，并采用定步長跟蹤擬合法擬合煙葉圖像的邊界，該算法耗時少，速度快。本文提取了煙葉長度、寬度、長寬比、面積、周長

3、、圓度、葉尖角、殘傷等參數(shù)；應用Gabor小波分析方法，提取了煙葉紋理的均值 和標準方差 ；首次將灰色理論的知識應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的特征因素，通過灰色絕對關聯(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)合實際的煙葉分級操作，依據(jù)GB2635-92，利用提取的特征參數(shù)，采用先分組后分級的思想，建立了煙葉分組分級的定量化模型，使得煙葉的分組分級更加明確。