[发明专利]低对比度皮棉地膜图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法领域，具体属于棉花异性纤维检验领域,特别涉及一种低对比度皮棉地膜图像分割方法。

背景技术

棉花中的异性纤维(俗称“三丝”)是指混入棉花中的非棉纤维和非本色棉纤维，主要包括地膜、化学纤维、毛发、丝、麻、塑料膜、塑料绳、染色线等。而地膜是上述棉花异性纤维中排检率最低的，目前大约仅有2％的地膜能在棉花异性纤维的综合排检中被检出。这些未被检出的地膜，容易被打碎成大量小的地膜，在纺织加工中更加难以清除。并且纺纱时，这些小的异纤容易使棉纱断头，降低了生产效率；织布时，影响布面质量；染色时，因着色不均，影响外观，对棉纱、布面等棉花制品的质量造成了很大危害。

针对所有异性纤维，通常采用人工挑拣的方法去除异纤纤维，这种方法不仅耗费大量人力物力，且速度慢，精确度低，效率低下。而随着计算机技术的快速发展，计算机视觉技术迅速应用到棉花异性纤维检测领域，并取得了一定的成果。大部分颜色与棉花分明的异纤都能很好的检出，而地膜由于其透明特性若跟棉花混在一起，其颜色跟棉花极为相似，对比度极低，用目前现有方法很难分割并从棉花中检出，因此研究皮棉中的地膜分检有着重大的意义。

皮棉地膜是指在棉花生产、轧花厂加工成成包棉花过程中棉花中夹杂的地膜，简称皮棉地膜。皮棉地膜分割作为后续特征提取以及识别等工作的基础，研究针对皮棉地膜的快速分割方法已经成为解决棉花中地膜问题的必然趋势。计算机视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。图像分割是图像处理与计算机视觉中最为基础和重要的环节之一，是图像分析和模式识别的前提。图像分割的目的在于根据某些特征将一幅图像分成若干有意义的区域，使得这些特征在某一区域内表现一致或相似，而在不同区域间表现出明显的不同。边缘检测对图像处理和计算机视觉来说是一个非常基础而又重要的课题。边缘表示了信号的突变，包含了图像的大量信息，因此，边缘是图像最基本特征之一，它对图像的分析和识别处理至关重要。

发明内容：

为了解决上述问题，本发明提供了一种低对比度皮棉地膜图像的快速分割方法，以解决几乎为空白的皮棉地膜分割剔除，完善异性纤维分割的种类体系。解放劳动力，按照2014年山东省最低工资标准，减少企业每年至少400万的投资。

为达到上述技术效果，采用以下技术方案：

一种低对比度皮棉地膜图像分割方法，包括以下步骤：

S1:用相机进行皮棉地膜图像采集，得到原始RGB真彩色图像；

S2:计算机读入并对上述原始RGB真彩色图像进行灰度化处理，得到皮棉地膜的灰度图像；

S3:对基于数学形态学的边缘检测方法进行梯度锐化改进，用改进后的边缘检测方法对皮棉地膜灰度图像进行边缘检测，得到地膜边缘图像；

S4:对得到的地膜边缘图像进行反相处理，对反相处理后的图像进行单阈值分割提取出所述地膜异性纤维图像的轮廓边缘图像；

S5:采用中值滤波法对轮廓边缘图像进行去噪声图像增强处理，将图像中的小面积去除，使分割出的地膜边缘更加清晰。

进一步的，所述步骤S3具体包括以下步骤提取地膜的边缘图像：

S3.1:创建形态学结构元素；

S3.2:利用所述结构元素分别对灰度图像进行膨胀和腐蚀运算；

S3.3:利用膨胀运算得到的图像与原始图像进行减法运算得到边缘图像f1，利用原始图像与腐蚀运算得到的图像进行减法运算得到边缘图像f2；

S3.4:将边缘图像f1和f2进行加权相加运算，完成改进,使梯度边缘更加锐化，得到边缘锐化图像。

进一步的，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S4.1:创建一幅跟皮棉地膜灰度图像尺寸相同的纯白图像；

S4.2:用所述的纯白图像跟S3中所述的地膜边缘图像进行减法运算，得到反相的皮棉地膜边缘图像；

S4.3:研究图像特性，根据图像直方图双峰特性，将直方图波谷处的值设置为阈值，利用所得阈值对反相得到的皮棉地膜图像进行单阈值分割，提取地膜异性纤维的轮廓图像；

进一步的，所述步骤S5具体包括以下步骤：

S5.1:创建邻域模板，将模板在所述轮廓边缘图像中遍历——将所述模板的中心与所述轮廓边缘图像中数据链起始像素位置重合，开始遍历；

S5.2:读取上述模板下对应像素的灰度值；

S5.3:将读取的灰度值从大到小排列；

S5.4:找出所述灰度值里排在中间位置的一个值作为中值；