[发明专利]基于多特征融合的图像法烟草含梗率检测方法有效
| 申请号： | 201910669415.0 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110349153B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 叶明;肖荣;吴主峰;姜华;孔世凡;王李苏 | 申请（专利权）人： | 南京大树智能科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/187;G06T5/00;G06N3/12;G01N23/04;G01N5/00 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张艳 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于多特征融合的图像法烟草含梗率检测方法，包括利用原图像的高亮点密度、灰度熵、灰度三个纹理特征加权构建烟梗区域的概率密度图像，再采用双边滤波函数对概率密度图像进行滤波，最后利用混合高斯模型和形态学滤波方法从烟梗概率密度图像中提取准确的烟梗区域；通过图像处理后得到的烟叶图片利用拟合算法去计算含梗率。本发明抑制烟梗X光图像中的噪声点，重叠边缘形成的伪烟梗的干扰，显著提高烟梗区域的识别准确率，提高计算含梗率的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 图像 烟草 含梗率 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于多特征融合的图像法烟草含梗率检测方法，其特征在于，包括以下操作步骤：步骤一：图像特征提取：基于双边滤波的多特征纹理图像融合的高噪声X光图像烟梗区域提取，利用原图像的高亮点密度、灰度熵、灰度三个纹理特征加权构建烟梗区域的概率密度图像，再采用双边滤波函数对概率密度图像进行滤波，最后利用混合高斯模型和形态学滤波方法从烟梗概率密度图像中提取准确的烟梗区域；步骤二：计算含梗率：通过图像处理后得到的烟叶图片利用拟合算法去计算含梗率。
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