[发明专利]一种基于图像处理的烟丝结构检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

A将三种长度区间的烟丝按不同质量比例混合得到多组烟丝，分别记录每组烟丝中三种长度区间的烟丝的质量百分比为a、b、c；

B将烟丝摊开铺平，利用图像采集系统分别采集每组烟丝中各组分烟丝图像；

C利用图像处理系统分别对每组烟丝中各组分烟丝图像进行预处理，去除每张图像中的干扰和噪声；

D利用图像处理系统分别获取每组烟丝中各组分烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算特征数据量；

E利用图像分析系统根据每幅图像的各个特征数据量与该图像的各组分比例值，建立图像纹理特征值与不同长度质量百分比的数字模型，计算参数矩阵K和B；

F将待测混合烟丝摊开铺平，利用图像采集系统采集待测混合烟丝图像；

G利用图像处理系统对待测混合烟丝图像进行预处理，去除待测混合烟丝图像中的干扰和噪声；

H利用图像处理系统计算待测混合烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算相应特征数据量；

I根据步骤H中测得的特征数据量以及步骤E中建立的参数矩阵，计算出待测混合烟丝图像中不同长度烟丝对应比例值。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤C中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口分别对获取的各组分烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出各个图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤C中图像处理系统将获取的每组烟丝中各组分烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算各组分烟丝图像的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：使用灰度共生矩阵计算纹理特征值时滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤E中使用熵和角二阶矩进行建模计算，假设特征数据量为Y＝(y_ENT,y_ASM)^T，三种长度质量百分比为a、b、c，且a+b+c＝100，设比例矩阵为X＝(a,b)^T，系数矩阵为平移矩阵为B＝(b₁,b₂)^T，满足Y＝KX+B，由多幅图像对应的特征数据量和比例值，根据最小二乘法，可求得参数矩阵K、B。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤G中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的待测混合烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。