基于圖像處理的棉花成熟度判定技術的研究.pdf

1、棉纖維成熟度的自動判定是涉及圖像處理、模式識別、計算機視覺等眾多領域的綜合性研究課題。傳統(tǒng)棉纖維成熟度檢測方法存在諸多弊端，隨著計算機圖像處理技術的不斷發(fā)展，棉纖維成熟度的自動判定技術的研究工作有了較大進展。但運用計算機技術對棉纖維的成熟度進行自動化判定的研究仍有相當大的難度。對于該領域國內(nèi)外的應用、研究還比較少，仍有很多問題尚待研究、解決。本課題研究的重點是實現(xiàn)通過棉纖維的數(shù)字顯微圖像進行成熟度的計算機自動判定。
　　 棉纖維

2、成熟度自動判定系統(tǒng)首先對獲取的纖維橫截面顯微圖像進行預處理(包括光照不均去除、棉纖維圖像邊緣提取等)；之后從處理后的圖像中提取單個纖維；然后通過區(qū)域填充法、鏈碼跟蹤法統(tǒng)計棉纖維的幾何特征參數(shù)，最終實現(xiàn)對棉纖維成熟度的自動計算。其中，最為關鍵的技術包括圖像預處理、棉纖維圖像分割、粘連棉纖維分離、棉纖維特征提取。本文的主要研究內(nèi)容為棉纖維圖像的增強處理、棉纖維圖像分割中的粘連纖維的分離，以及棉纖維的特征參數(shù)提取。
　　 由于在制作棉

3、纖維切片樣本工藝上的限制，顯微鏡采集到的棉纖維灰度圖像中不可避免地存在背景噪聲干擾、棉纖維形狀變化、粘連等情況，這對后續(xù)算法的精度帶來了不良影響。因此，去除背景噪聲干擾，從圖像中準確地將含有棉纖維的前景部分分割出來是棉纖維成熟度判定的首個重要環(huán)節(jié)。為了尋找含有棉纖維的前景區(qū)域，準確地判斷棉纖維非常重要。本文結合棉纖維的特點，通過研究人類視覺機制模型，提出了一種圖像分割算法。經(jīng)試驗驗證，該算法能夠較好地將含有棉纖維的前景部分從圖像中分割出

4、來，保證了后續(xù)步驟所需輸入圖像的準確性。
　　 棉纖維的分割準確性對棉纖維成熟度判定的準確率有直接影響。本文綜合分析了圖像分割領域中常用算法的特點及其在棉纖維圖像分割應用上的局限性。針對棉纖維圖像的特點，提出了將高斯偏移差分過濾器運用到棉纖維圖像分割上。本算法能準確地將棉纖維圖像從背景中分割出來，并能有效地克服圖像噪聲、棉纖維邊緣不明顯等缺陷，保證了后續(xù)算法的準確性。
　　 從棉纖維圖像背景中分割出的前景目標中的存在棉纖

5、維粘連、邊緣信息不明顯等現(xiàn)象。為了提取出最終單個的棉纖維，我們?nèi)孕枰獙γ蘩w維邊緣增強、以及粘連分離工作。本文通過研究邊緣檢測、粘連分離等方法，提出運用基于方向圖的邊緣界定算法來增強棉纖維輪廓信息，利用基于歐氏距離粘連分離算法來分離棉纖維，實現(xiàn)填補輪廓缺陷，準確分離棉纖維的目的。利用種子填充法與鏈碼相結合的方法統(tǒng)計出棉纖維的特征參數(shù)，計算出棉纖維成熟度比，從而最終得出棉纖維的成熟度。試驗證明，本方法得出的棉纖維成熟度比與實際棉纖維成熟情況