烤烟烟叶视觉分级中标准定量化模型的研究

论文摘要

本论文以计算机视觉技术为基础,将色度学理论、图像分割、Gabor小波、灰色理论等理论应用到烟叶分级标准定量化研究中,实现了烟叶颜色、叶形、纹理、成熟度、油分等的定量化测量、分析和描述。本文对特征提取算法和参数设置做了进一步的研究,分析研究了分级的原理和方法,使得分级定量化模型更加贴近实际应用。本论文设计了基于CCD的烟叶图像采集系统平台,使得烟叶图像的采集方便、准确、易行。本文将烟叶的分级指标分为颜色、叶形、纹理三个综合量进行研究。对于烟叶的颜色信息,本文采用转换简单、快速的HSV颜色空间,使得颜色由RGB到HSV的转换能在瞬间完成,提取了HSV的峰度、能量、一阶矩、二阶矩和三阶矩等共计十五个特征量化参数;研究了不同颜色空间中的颜色分量特性,选取合适的背景,有效的将烟叶图像二值化。在烟叶叶形特征的提取中,本文采用“跟踪虫”算法对烟叶图像的边界进行跟踪,并采用定步长跟踪拟合法拟合烟叶图像的边界,该算法耗时少,速度快。本文提取了烟叶长度、宽度、长宽比、面积、周长、圆度、叶尖角、残伤等参数;应用Gabor小波分析方法,提取了烟叶纹理的均值μ和标准方差σ;首次将灰色理论的知识应用到烟叶成熟度和油分的研究中,利用前面提取的与成熟度和油分相关的特征因素,通过灰色绝对关联度来分析成熟度和油分各档次之间的联系,从而得到了它们不同程度的量化值。最后结合实际的烟叶分级操作,依据GB2635-92,利用提取的特征参数,采用先分组后分级的思想,建立了烟叶分组分级的定量化模型,使得烟叶的分组分级更加明确。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外研究动向及其进展
• 1.3 烟叶外观质量和分级标准
• 1.3.1 烟叶外观质量
• 1.3.2 烟叶分级标准
• 1.4 本研究的主要内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 烟叶视觉分级系统概述
• 2.1 引言
• 2.2 计算机视觉技术
• 2.3 烟叶图像采集系统的总体设计
• 2.3.1 硬件设计
• 2.3.2 软件设计
• 2.4 本章小结
• 第3章 烟叶颜色和叶形特征的提取
• 3.1 烟叶颜色特征的提取
• 3.1.1 烟叶颜色特征在烟叶分级中的作用
• 3.1.2 颜色模型
• 3.1.3 颜色特征的提取
• 3.1.4 颜色特征分析
• 3.2 叶形特征的提取
• 3.2.1 图像分割
• 3.2.2 阈值化方法
• 3.2.3 边界跟踪
• 3.2.4 边界的多边形拟合
• 3.2.5 烟叶叶形特征值的计算
• 3.2.6 烟叶叶形特征分析
• 3.3 本章小结
• 第4章 烟叶纹理特征的提取
• 4.1 纹理分析方法
• 4.2 GABOR 小波
• 4.3 烟叶图像纹理特征的描述
• 4.4 纹理特征的选取
• 4.5 本章小结
• 第5章 烟叶成熟度和油分的灰色定量化模型
• 5.1 灰色系统理论概述
• 5.1.1 灰色系统理论的产生和发展动态
• 5.1.2 灰色系统的基本原理
• 5.1.3 问题的提出及解决途径
• 5.2 灰色关联分析
• 5.2.1 灰色关联分析理论
• 5.2.2 灰色关联公理和灰色绝对关联度
• 5.3 成熟度的灰色定量化评价
• 5.4 油分的灰色定量化评价
• 5.5 本章小结
• 第6章 烟叶分级标准定量化模型的建立
• 6.1 分组定量化
• 6.2 分级定量化
• 6.3 本章小结
• 第7章 结论
• 参考文献
• 附录A GB2635-92
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的研究成果