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《试析烤烟烟叶视觉分级中标准定量化模型的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、河南科技大学硕士学位论文烤烟烟叶视觉分级中标准定量化模型的研究姓名：杜东亮申请学位级别：硕士专业：农业机械化工程指导教师：毛鹏军20080601摘要论文题目：烤烟烟叶视觉分级中标准定量化模型的研究专业：农业机械化工程研究生：杜东亮指导教师：毛鹏军副教授摘要本论文以计算机视觉技术为基础，将色度学理论、图像分割、Gabor小波、灰色理论等理论应用到烟叶分级标准定量化研究中，实现了烟叶颜色、叶形、纹理、成熟度、油分等的定量化测量、分析和描述。本文对特征提取算法和参数设置做了进一步的研究，分析研究了分级的原理和
2、方法，使得分级定量化模型更加贴近实际应用。本论文设计了基于CCD的烟叶图像采集系统平台，使得烟叶图像的采集方便、准确、易行。本文将烟叶的分级指标分为颜色、叶形、纹理三个综合量进行研究。对于烟叶的颜色信息，本文采用转换简单、快速的HSV颜色空间，使得颜色由RGB到HSV的转换能在瞬间完成，提取了HSV的峰度、能量、一阶矩、二阶矩和三阶矩等共计十五个特征量化参数；研究了不同颜色空间中的颜色分量特性，选取合适的背景，有效的将烟叶图像二值化。在烟叶叶形特征的提取中，本文采用“跟踪虫”算法对烟叶图像的边界进行跟踪
3、，并采用定步长跟踪拟合法拟合烟叶图像的边界，该算法耗时少，速度快。本文提取了烟叶长度、宽度、长宽比、面积、周长、圆度、叶尖角、残伤等参数；应用Gabor小波分析方法，提取了烟叶纹理的均值µ和标准方差σ；首次将灰色理论的知识应用到烟叶成熟度和油分的研究中，利用前面提取的与成熟度和油分相关的特征因素，通过灰色绝对关联度来分析成熟度和油分各档次之间的联系，从而得到了它们不同程度的量化值。最后结合实际的烟叶分级操作，依据GB2635-92，利用提取的特征参数，采用先分组后分级的思想，建立了烟叶分组分级的定量化模
4、型，使得烟叶的分组分级更加明确。关键词：烟叶,HSV,分级标准，计算机视觉，灰色理论论文类型：应用基础研究I摘要Subject:ResearchofQuantificationofTobaccoLeafGradingStandardBasedonComputerVisionSpecialty:AgriculturalMechanizationEngineeringName:DuDongliangSupervisor:MaoPengjunAssociateProfessorABSTRACTThispape
5、risaboutquantificationoftobaccoleafgradingStandardunderthesuperviseofcomputervisiontechnique,basedoncolortheory,imagesegmentation,Gaborwavelet,greytheoryandothertechnique,whichachievedthemeasurement,analysisanddescriptionofleafcolor,leafshape,texture,mat
6、urityandoilquantitative.Wedofurtherresearchonfeatureextractionalgorithmsandsettingparameters,andanalysistheprinciplesandmethodsoftheleafgrading,thatmakesquantificationoftobaccoleafgradingstandardclosetoreality.Inthispaper,wehasdesignedtheplatformoftobacc
7、oleafimagegatheringsystembasedontheCCD,sothetobaccoleafimagegatheringwasmoreconvenient,accurate,andeasy.Tobaccograduationwillbedividedintothreecomprehensivequantitiesintegratedresearchsuchascolor,leafshapeandtexture.Inthispaperthecolorinformationoftobacc
8、oleafwasusedasimple,easy,fastconversionHSVcolorspace,makingcolorsconversionfromRGBtoHSVcanbecompletedinaninstant.Weextract15characteristicquantificationparametersofHSVincludingthepeak,energy,mean,varianceandskewnessetc.Weu
