基于计算机视觉和神经网络技术的烟叶品质智能识别方法
- 作者:admin 来源:网络 日期:2008-6-1 14:07:36
- 摘要：在对烟叶品质进行图像处理过程中，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练，最后迭到自动识别待测烟叶样本的品质的智能评定，由此推进烟叶生产过程的技术创新。
关键词：烟叶数字图像；边缘处理；形态学变换；特征抽取；智能识别
1引言
烟叶是烟草工业的基础原料，代写论文 对烟草工业生产质量和烟草行业经营效益具有举足轻重的作用。对烟叶生产过程的各个环节包括烟叶品质的智能识别进行技术创新，提高品质和效率，是一个前沿研究方向[1][5]。
当前这一方面的研究，主要集中在数字图像处理方面，把烟叶品质的数字图像处理与神经网络技术相结合，实现烟叶品质的智能识别，是一个极有价值的工作。以下在此方面作出一个系统的、较为完备的、易于实际操作的研究。
2主要技术手段
2．1 MAⅡAB图像处理工具箱
在MATLAB平台上，借助图像处理工具箱，可以简易明快地实现对烟叶数字图像的图像处理。在烟叶生产一线，用数码照相机对各种烟叶样本进行拍照，输入计算机，用MAT_LAB将它转换为各(．bmp；．jpeg；．gif；．png；．t 图片以便进行图像处理。成本低，精确度高，宜于普及推广。获取各种类型的烟叶数字图像以后，经阈值使用权图像二值化，可以当即辨识出这一图像是否具有何种类型的病虫害或品质异变。利用烟叶数字图像的边缘检测、轮廓提取等分析命令，获得待测烟叶的图像参数和特征，再由神经网络技术，完成对烟叶品质的智能识别。
2．2神经网络技术
神经网络是一个新的智能识别工具。代写毕业论文 经过训练的神经网络能够存储与过程有关的信息，能直接从历史数据中学习，经过用各种烟叶样本训练和学习的神经网络，能自动地识别出待测烟叶样本的品质类型。而且，神经网络具有滤除噪声及在有噪声情况下得出正确结论的能力。这一点对于烟叶生产实际中大量存在各种噪声信息的情况而言，特别重要。它特别适合在线识别。
3应用MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术对烟叶品质智能识别的操作过程
3．1烟叶图片样本库的建立
用数码相机或其它数字图像采集工具，采集各种类型的烟叶的标准图片，分类归档，借助MATLAB图像变换功能，将各种类型的烟叶的标准图片，转换成各种图片形式：．bmp；．jpeg；．sir；．png；．tif等，以便随时调用。这些烟叶图片，有不同品质的样本；还有各种病虫害标本和变异标本。
3．2用直方图均衡来实现图像增强
当从生产一线采集的烟叶待测样本的图像对比度较低，代写硕士论文 即灰度直方图分布区间较窄时，可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。
3．3烟叶图像的边缘检测和特征提取
烟叶图像的基本特征之一是图像边缘。图像边缘是图像周围像素灰度有阶跃性变化或屋顶变化的像素的集合。烟叶的边缘是由灰度的不连续性所致，因此考察图像每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律可以检测烟叶图像边缘。图像特征反映烟叶的几何结构，如面积、周长、分形分维数、孔洞数、欧拉数等等。图像特征的选择是图像识别的重要环节。运用二叉分类法在找出判别特征后，对不同的图像特征由分类阈值按二分的方法进行分类；运用相似距离分类方法把待判图像与一个标准图像相比，标准图像用样本图像特征向量的均值来表示。通过计算待判图像与标准图像之问的在相空间中的距离来判别图像和进行分类。这一过程还为用神经网络技术实现对烟叶品质进行智能识别作出必要的准备。
3．4数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶
变换这一变换的目的是为提取特征、进行神经网络模式识别等作出必要的准备。
3．5直方图均匀化
这是使烟叶图像性质更为优良而采取的一个技术操作，源代码如下：
I=imread ("yangshuo．tif')；imshow (I)；
figure，imhist(I)；
[J，T]=histeq (I，64)；
％图像灰度扩展到0-255，但是只有64个灰度级
figure，imshow (J)；
figure，imhist(J)；
figure，Dlot((0：255)／255，T)；％转移函数的变换曲线
J=histeq (I，32)；
figure，imshow 0)；
％图像灰度扩展到0～255，但是只有32个灰度级
figure，imhist(J)；
3．6采用二维中值滤波函数对受椒盐噪声干扰的图像滤波
MATLA图像处理工具箱具有强大的功能，能够对噪声干扰的烟叶图片进行消噪处理，模拟源代码如下：
I=imread ("eight．tif')；
imshow (I)；
J2=imnoise (I，"salt&pepper ，0．04)；
％叠加密度为0．04 的椒盐噪声
figure，imshow 02)；
I_Filterl=medfdt2 （J2，[3 ，3])；
％窗口大小为3x3
figure．imshow (I Fiher1)；
I_Filter 2=medfdt2 （J2，[5， 5])；
％窗口大小为5x5
figure，imshow (I_Filter2)；
I_Filter3=medf'dt2 （J2，[7， 7])；
％窗口大小为7x7
figure，imshow (I_Filter3)；
3．7用神经网络技术对烟叶图像进行智能识别
神经网络作为一种自适应的模式识别技术，并不需要预选给定有关模式的经验知识和判别函数，它能通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域。网络的我由其拓朴结构、神经元特性、学习和训练规则所决定，它可以充分利用状态信息，对不同状态一一进行训练而获得某种映射关系，并且，网络可以连续学习，即使环境变异，这咱映射关系可以自适应调整。在上面各节获取烟叶图像特征基础之上，可以用神经网络技术进行图像模式识别。例如，基于概率神经网络PNN的烟叶品质智能识别，它的主要优点是：快速训练，训练时问仅略大于读取数据时间；无论分类多么复杂，只要有足够的训练数据(而这是烟叶生产一线可以做到的)，就可以保证获得贝斯叶准则下的最优解，允许增加或减少训练数据而无需重新进行长时间训练。这一神经网络对于烟叶品质的图像识别，具有重要意义。
4结论
基于计算机视觉和神经网络技术的烟叶品质识别的数字图像处理方法，代写医学论文 是烟叶生产环节的一种技术创新，它可以在烟叶生产一线普及推广，简便易行，能够较大地提高烟叶品质检测的效率和质量，以及自动化程度和智能化水平。
参考文献
[1]于润伟．基于图像处理的稻米垩白自动检测研究[J]．中国粮油学报，2007，1：122—124．
[2]章毓晋-图像处理和分析[M]．北京：清华大学出版社，1999．
[3]崔屹．图像处理与分析——数学形态学方法及其应用[M]．北京：科学出版社，2000．
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