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1、烤煙作為我國一種重要的經(jīng)濟(jì)作物,人工感官分級(jí)的方法難以克服主觀因素的影響。研究基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的烤煙煙葉質(zhì)量自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng),對(duì)于提高分級(jí)的效率和準(zhǔn)確度有著重要的作用。本研究主要探討煙葉顏色特征的提取和煙葉分組模式識(shí)別模型的建立。通過數(shù)字圖像處理技術(shù)采集煙葉反射和透射圖像的顏色特征,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的模式識(shí)別方法分析提取的顏色特征參數(shù)之間的關(guān)系,建立烤煙煙葉的分組模型。 本文主要研究?jī)?nèi)容如下: 1.分別采用不同的方法對(duì)烤煙煙葉
2、的反射和透射圖像進(jìn)行預(yù)處理,反射圖像采用VC++調(diào)用Matlab引擎的方法,通過Matlab的形態(tài)學(xué)函數(shù)扣除背景;透射圖像根據(jù)煙葉區(qū)域?qū)?fù)合入射光的藍(lán)色光譜具有敏感的選擇吸收作用,采用區(qū)域統(tǒng)計(jì)法計(jì)算出分割閾值來扣除背景。在此基礎(chǔ)之上,研究分析了常用的色度學(xué)模型的特點(diǎn)及適用范圍,綜合運(yùn)用RGB和HSI兩種色度學(xué)模型作為煙葉顏色特征。 2.將色度學(xué)理論與數(shù)字圖像處理技術(shù)有機(jī)結(jié)合,模擬人的色覺實(shí)現(xiàn)煙葉顏色的定量測(cè)量及描述。分別提取反射
3、圖像和透射圖像的RGB與HSI的顏色特征值,并對(duì)反射圖像的RGB值,通過標(biāo)準(zhǔn)比色白板修正來減少因光照變化引起的誤差。 3.采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,分別以反射的RGB、透射的R’G’B’、反射的HSI、透射的HSI、反射的RGB與HSI、透射的R’G’B’與H'S’I’、反射的RGB與透射的R’G’B’、反射的HSI與透射的H’S’I’建立分組判別模型;以自身驗(yàn)證法和交叉驗(yàn)證法的誤判率均為最小的為最優(yōu)化的判別模型。另外抽取130片未作訓(xùn)
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