[发明专利]基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法

权利要求书

1.一种基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于，所述烟叶叶面积质量测定方法包括：

S1，采集烟叶图像，即通过烟草及其加工制品的图像数据获取装置完成烟叶图像的采集；

S2，通过智能图像处理提取烟叶图像；即通过智能图像处理获取的烟叶图像的光线，识别获取烟叶图像的烟叶轮廓，并采用烟叶图像的聚类分析获得烟叶主梗区域和叶片区域的面积信息，计算烟叶的实际面积；

S3，利用图像法二元线性模型估计烟叶面积质量，即利用烟叶总质量作为因变量，烟叶主梗区域面积和叶片区域面积作为自变量，建立关于主梗密度参数和叶片密度参数的二元线性模型进行密度参数的估计。

2.根据权利要求1所述的基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于：所述烟草及其加工制品的图像数据获取装置包括：

透明吸附板，用于吸附固定待拍摄的烟叶；

物料照明光源，用于照射固定待拍摄的烟叶；

吸气设备，用于将烟叶吸附在所述透明吸附板上；

图像采集设备，用于获取烟叶图像数据，并将烟叶图像数据传输出去；

计算机，用于保存输入的烟叶图像数据并对其进行后续处理。

3.根据权利要求1所述的基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于：所述步骤S2包括：

S21，处理光线，将采集到的烟叶图像的背景变成均匀的50%灰度，采用线性插值算法修正每幅图像的亮度；

S22，识别获取烟叶图像的烟叶轮廓；即通过采用图像外轮廓识别算法提取烟叶的外围轮廓；

S23，聚类分析烟叶图像，获取烟叶主梗区域和叶片区域；

S24，计算烟叶实际面积，获取烟叶主梗区域和叶片区域的面积信息。

4.根据权利要求3所述的基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于：所述图像外轮廓识别算法包括：基于小波变换的图像轮廓识别算法、基于robert因子的图像轮廓识别算法、基于laplace算子的图像轮廓识别、以及基于高斯滤波的轮廓识别算法。

5.根据权利要求3所述的基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于：所述聚类分析包括K-means聚类、FCM聚类和凝集聚类。

6.根据权利要求1所述的基于智能图像处理和模型估计的烟叶叶面积质量测定方法，其特征在于：所述二元线性模型为：Y_total.weight＝β₀+ρ_peduncleX_peduncle+ρ_leafX_leaf+ε，其中Y_total.weight是烟叶总质量；β₀为截距；ρ_peduncle为主梗区域密度参数；X_peduncle是主梗区域面积；ρ_leaf为叶片区域密度参数；X_leaf是叶片区域面积；ε为随机误差。