（通信与信息系统专业论文）应用matlab提取烟叶图像的基本特征.pdf

原创性声明 本人郑重声明，所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，f 独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完 全意识到本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：燃日 期： 地区：f 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此舰定) 论文作者签名：巨甄玲导师签名： 山东丈学硕士学位论文 摘要 烟叶分级在整个烟草工业中占据非常重要的地位，它是连接烟草种值和烟草加工的纽带。目 前采用的烟叶分级标准都是根据多年来人们的经验而制订的感官技术标准。而目这些标准都是定 性地描述，根据人工的实际经验来判断。，在实际的烟叶分级工作中，难免存在大量的主观因素的 影响。这种影响不利于烟草的种植也不利于烟草的进步加工。因此有必要对这些感官标准进行 量化，使得烟叶分级更加科学、客观和公正。以促进烟草的种植和加工更好地发展。 m a ：n 。a b 工具在矩阵运算和数筐计算方面具有强大功能，而且非常直观、简洁，效率高，交 互性好。而m a a b 提供的图像处理工具箱，是进行数字图像处理和分析的便利工具。使用 m a l l a b 进行图像的处理和分析，让使用者把主要精力集中到如何解决实际问题，而不在具体的 计算细节上花费过多时间。 本文主要模仿人工进行烟叶分级的思想，确定量化指标。以m a t l , a b 为工具，对关系到烟 叶分级的有关特征进行量化。首先，根据提取的不同烟时特征，对烟叶图像进行相应的预处理， 以突出这些特征信息，便于提取和量化。然后，采用不同的方法量化这些特征信息，并对量化的 特征数据进行记录、保存和相应的统计分析。 本文用扫描仪录入山东地区标准烟叶图像8 0 余幅，从中选取5 0 余幅烟叶图像，进行特征信 息的提取和量化。主要量化的特征信息有烟叶的几何特征和烟叶的颜色特征。用烟叶的面积、烟 叶的长宽比和时尖角指标来分析烟时的叶型特征：用主脉直径和主支脉夹角来分析烟叶的脉相特 征：用烟叶正面主脉直径与烟叶反面主脉直径之比来分析主脉的显鳝特征。因为烟叶的颜色特征 与烟叶的质量息息相关，而且，我国基本上已经实行了产地化打叶。烟叶的销售与交易发生了很 大变化，烟叶的颜色特征对烟叶的质量判定更为重要。本文用叶面筋瞻。直方图、叶面的r ，g ，b 值和叶面的h ，s ，v 值来分析叶面的颜色特征。 本文以m a l la b 为工具，对标准烟叶图像的分级特征进行了分析和量化。对烟叶分级标准 的量化进行了尝试。其中，量化指标的确定、烟叶图像预处理方法、特征提取方法以及标准烟叶 图像的指标量化数据等，为下一步烟叶等级的机器自动识别打下了基础。 关键词：m a l i a b 标准烟叶图像烟叶分级图像预处理特征提取几何特征颜色分析 山东太学预l 学位论文 a b s tr a c t t o b a c c ol e a fg r a d i n gp l a y sa v e r yi i l l p ( 砌n tr o l ei nt h ew h o l et o b a c c oi n & m y , w h i c h l i n k st h e t o b a c c op l a n t i n ga n dt o b a c c op r o c e s s i n g 。t h ec u r r e n tt o b a c c ol e a f g r a d i n gs t a n d a r di sas e n s et e c h n i c a l s t a n d a r dw h i c h i sf o r m u l m e da c c o r d i n gt ol o n g - t e m ah u m a ne x p e r i e n c e s t h eg a c u n gs t a n d a r di so n l y q u a l i t a t i v e d e s c r i p t i o n b a s e d o n h t m a m 唧甜e n c 瞄t h ep r a c 6 c a l w o r k o f t o b a c c o l e a f g r , d i n g i s h a r d t o a v o ! d t h e n e g a t i v e i n f l u e n c e s w h i c h r e s u l t f r o m t h e v a r i 6 u s s u b j e c t i v e f a c t o r s t h e s e i n f l u e n c e s a r e a d v e r s e n o to n l yt ot o b a c c op l a n t i n gb u ta l s ot ot h et o b a c c op r o c e s s i n gi ti sn e c e s s a r yt oq u a n t i f yt h es e n s e t e c l - m i c a ls t a n d a r ds oa st om a k et h et o b a c c o l e a f g r a d i n gm o r e ：o b j e c t i v ea n df a i r , w h i c hw o u l dp m m o t e b e t t e r d e v e l o p m e n t o f t h e w h o l e t o b a c c o i n d u s t r y m a t l a bi sl a f o w na sa p o w 盯f u l t o o li nm a f f i xo p e r a t i o na n dn u m e r i c a lc a l c u l a t i o n nh a sn o t o n l y h i g he f f i c i e n c yb u ta l s og o o di n t e r a c t i v ep 觚o m m c e i m a g e b o xp r o v i d e dn e w v e r s i o nm a t l a bi sa c o n v e n i e n tt o o lf o rd i g 砌i m a g e p r o c e s s i n ga n dm a l y m g u s i n g m a t l a bt op r o c e s sa n da n a l y z et h e i m a g e ，u s e i sc a nc o n c e n t r a t em o r eo np r a c 虹c a lp r o b l e m so t h e rt h a ns p e n do v e r m u c h t i m eo i lc o n c r e t e c a l c u l a t i o n s t h i st h e s i sm a i n l yi m i t a t e st h ei d e o l o g yo f m a n u a lt o b a c c ol e a f g r a d i n gt oc o n f i r mt h es p e c i f i c a t i o n s w h i c h t e e dt ob eq u a n t i f i e d t h i ss p e c i f i c a t i o n sa l ec l o s e l ya s s o c i a t e dw i t ht h ec o n v e n t i o n a ls 日1 s e t e c h n i c a ls t m d a r dt h ew h o l ew o r ki sb r i e f l ys u m m a r i z e da sf o l l o w s f i r s t , t h es t a n d a r dt o b a c c ol e a f i m s g e sa r el o a d e df r o ms c a n n 氨s e c o n d l y , t h e s ei m a g e sa _ ep r e - p r o c e s s e da c a o r d i n gt ot h ed i f f e r e n t e x t r a c t e df e a t u r e sa st ot l i g b l 璁难t h ec o r r e s p o n d i n gf e a t u r e si n f o r m a t i o n 删i d md i f f e r e n tm e t h o d sa l e u s e dt oe x t r a c tt h ed i f f e r e n tt o b a c c ol e a f f e a t u r e s f i n a l l y , t h e s eq u a n t i f i e ds p e c i f i c a t i o n sa r cr e c o r d e da n d s a v e df o rf u r t h e r s t a t i s t i c a la n a l y s i s t h i st h e s i sg e t sa b o u t8 0p i e c e so f s t a n d a r dt o b a c c ol e ；a f i m a g e sf o rs h a n d o n ga r e a 5 0p i e c e sa m o n g t h e ma r es e l e c t e df o rf e a t u r ee x t r a c t i o na n dq u a n t i f i c a t i o no fs p e c i f i c a t i o n s m a i ns p e c i f i c a t i o n si n c l u d e g e o m e t r i c a lf e a t u r e sa n dc o l o rf e a t u r e s g e o m a r i c a lf e a t u r e si r 虻l u d e1 e a r a r e a , r a t i ob e t w e e n1 髓啦a n d w i d t h , d i a m e t e ro f m a i ns t a l k a n g l eb e t w e e nm a i na n db r a n c hs t a l k , 邱a n g l ea n dr e v e a l a b l ed e g r e eo f m a i n s t a l k c o l o r o f t o b a c c o l e a f i s a v e r y i m p o r t a n t f a c t o r i n j u d g i n g t h e q u a l i t y o f t o b a c 鼬l e a f t h e t h 醯 h a se x t r a c t e df o l l o w i n gc o l o rf e a t u r e s ，c o l o rh i s t o g r a mo f l e a v e s ，r , g , bv a l u eo f l e a v e s ，h ，s ，vv a l u eo f l e a v e s t h i st h e s i sh a sa l s om a d ec o r r e s p o n d i n gs t a t i s t i c a la n a l y s i so f g e o m e t r i c a la n dc o l o rf e a t o r e s u s i n gm a t l a b t op r o c e s ss m n d a r dt o b a c c ol e a fi n l a g e si sat r yf o rs e n s et e c h n i c a ls t a n d a r d q u a n t i f i c a t i o n w h a t i sd o n ei nt h i st h e s i sl i k e p r e - p r o c e s s i n gm e t h o d ，f e a t u r e e x w a c f i o nm e t h o d , s p e c i f i c a t i o n sc o n f i r m a t i o na n dq u a n t i f i e ds p e c i f i c a t i o n s , i sb e l i e v e dt ob e b e n e f i c i a lt o 矗丑f f a t l e ra u t o m a t i c t o b a c c ol e a f g r a d i n g k e yw o r d s ：m a t l a b s t a n d a r dt o b a c c ol e a fi m a g e t o b a c c ol e a fg r a d i n g i m a g e p r e - p r o c e s s i n g f e a t u r e se x t r a c t i o ng e o m e t r i c a lf 龇峭c o l o r a n a l y s i s 一4 山东大学硕士学位论文 第1 章烟叶分级技术简介 中国是世界烟草第一大国。从1 9 9 5 一l 9 9 9 年，中国平均每年收购烟叶2 2 0 万吨，生产卷烟3 3 8 0 万箱。近年来中国的烟叶收购量及卷烟产销量都稳居世界第位。烟草行业向国家提供的税收总 额连续1 3 年高居各行业之首。但是无论从烟叶和卷烟市场的集中度，还是品牌规漠e ，中国烟草 都难以与国外烟草大公司相抗衡。除了历史和管理原因外，烟叶的等级质量、烟叶的等级纯度差、 配方水平低是很关键的因素。其中烟叶的分级标准在烟叶生产和卷烟生产中扮演非常重要的角色。 烟叶的分级标准制定的先进、科学、实用性强，可以指导并引导烟叶质量和等级纯度的改进、提 高；同时可以为卷烟配方水平提高提供根本保障，并目保证卷烟内在质量的稳定。 1 2 烟叶分级 1 2 1 什么是烟叶分级 烟叶分级是按烟叶内在烟质的性质、特点、优劣程度划分一些等级。 1 , 2 2 烟叶分级的技术依据 烟叶的分级一般经过以下几个步骤：烟叶分类一烟叶分型一烟叶分组一烟叶分级 烟叶分类：按烟叶的品质特点、生物学特征和栽培调制方法等进行分类。般分为烤烟，晒烟， 白肋烟，香料烟和黄花烟等六个类型。 烟叶分型：一般按不同地区来分型。 烟叶分组：同一类型烟叶，主要依据对烟叶质量影响较大的外观因素，如烟叶的部位、颜色等进 行分组。现行烤烟分级标准共分为1 3 个组，其中8 个主组，5 个副组。 烟叶分级：同组烟叶，用感官的方法把质量各异的烟叶划分成若干等级。主要依据烟叶的成熟 度、叶片结构、身份、油分、色度和长度等。现行烤烟分为4 2 级。 我国烟叶的生产、使用主要以烤烟为主，烟叶的分级主要以烤烟为主。在烤烟分级时，烟叶的类 和型容易确定，因此我们主要研究组与级的划分。 1 3 烤烟的分组 烤烟分主组和副组。主组是指质量正常的烟叶；副组是指因生长发育不良或采收、烘烤不当 及其它原因造成的低质量烟叶。我们主要研究主组烟叶。 按烟叶的生长部位分为上( b ) ，中( c ) ，下( x ) 三个部位。 按烟叶的颜色分柠檬黄色组( l ) ，橘黄色组( f ) ，红棕色组( r ) 。 两种因素组合成7 个组：x l ，x f ，c l ，c f ，b l ，b i ? ，b r ，再个完熟叶组共8 个组，构成烤烟的 正组。 t 3 1 主组中烤烟部位的识别 1 i j 东大学硕士学锰论文 表1 1 各部位烟叶外观特征 部位特征 组剐 颜色 脉相叶形叶面 厚度 下部较细较宽圆平坦薄 多柠檬黄色 适中，遮盖至微露。 宽至较宽， 中部叶尖部较皱缩 适中至稍厚多橘黄色 时尖处稍弯越。 钝。 较粗到粗、较显露稍皱折至 多橘黄色至 上部 稍窄至较窄稍厚至厚 至突出平坦红棕 不同部位烟叶外观特征的变化一般有以下规律： a ) 部位由下至上，叶片厚度由薄趋厚。 b ) 音啦由下至上，叶片颜色由浅趋深。 c ) 部位由下至上，叶片结构由疏松趋紧密。 d ) 音口位由下至上，时脉由缅趋粗。 c ) 部位由下至上，叶形由宽圆趋窄尖i f ) 部位由下至上，叶尖由钝趋尖。 见表1 2 。 表1 2 识另g 熘时蠢啦的基本方法 烟叶部位描述脉相叶形叶面叶片身份颜色 着生在烟株主脉细小而叶片薄+ 且均叶色多为淡 脚叶最下部的2 - 3不外露， 基叶片4 、而圆叶亟平坦匀致油分黄或土黄。色 l h i - 烟i 。部宽平少- 弹性差度淡 叶基部宽平， 叶片稍薄，叶 主脉较纽靠 尖部与叶基 叶色多为淡着生在脚叶叶尖部分不 l 形较宽峨，部厚薄不匀， 上方与脚叶显露。靠叶基黄羊正黄，n i i - c 棚叶叶片较大叶 叶面平坦 尖部稍厚，基 尖部色稍深相邻的4 _ 5部分微臻支 尖较钝部稍薄油分 片烟叶脉细乎h 1 脉 少至稍有少， 基部稍浅 发白，近1 1i 决 弹性略差 处较弯曲， 主脉粗细适 厚度均匀一 多呈橘黄色着生在烟株中，遮盖至微 宽至较宽，时 叶面皱缩 致稍薄至中 少数为柠檬 中部叶中部的4 _ 6露【h - 小处稍 尖较钝等叶片柔 片烟叶弯曲，主支脉 软、弹性强 夹角较大， 着生在r 1 部一h 冰较粗敞 i i 旧。较厚，少 烟叶以上与显露支脉突 叶形较宽，n 1叶面稍有皱 数色浅j 旱薄叶色，毫多 上二棚中部烟n 1 相起i f | j 脉是褐 尖部较锐折 中等油分较早橘黄和衄 邻的钓片色主支脉夹多弹性较棕邑 烟叶角较小 魁 山东大学硕士学位论文 主脉粗大、 着生在烟株显露、支脉 p t - 胼f i 窄， 叶片厚，油叶色偏深， 顶叶顶端的3 _ 4突起，主支 叶尖部锐 叶面平坦分较少，弹 多呈橘黄和 片烟叶脉夹角小，性略差。红棕色。 呈棕褐色。 1 3 2 烤烟颜色的识别 烟叶基本色的外观特征 a ) 柠檬黄色烟叶表面全部呈现纯正的黄色( 1 0 0 黄色) 。 b ) 橘黄色烟叶表面以黄色为主，并呈现较明显的红色( 7 0 黄色+ 3 0 红色) 。 c ) 红棕色烟叶表面呈现明显的红棕色( 7 0 红色十3 0 黄色) 。 表1 3 颜色组别的识别 色稍浅淡，呈现淡黄或正黄，色度一般在淡一中，或稍带退 下部柠檬黄色组( x l ) 色部分。 颜色深浅不太均匀，一般叶基部色稍浅，叶尖部色稍深，或 下部橘黄色组( ) 叶片边缘部分色稍深，中间稍浅。 中部柠檬黄色组( c l )色稍浅，呈现纯正的黄色，色度般中至强。 中部橘黄色组( x f )朗难口 向致，深浅适中，色度中至浓。 上部柠檬黄色组( b l )叶面呈现较纯正的黄色。 上部橘黄色组( b f )，颜色稍深至深。 上部红棕色组( 白r )颜色较孺黄色稍深，色度强，红棕色比较均匀一致。 图1 1 烟叶着生部位与分级 山东大学硕士学位论文 表l - 4 烤烟等级质量规定 成熟叶片长度 组别级别代号身分油分色度 度结构 啪 lx l l成熟疏松稍薄有强4 0 柠檬2x 2 l成熟疏松薄稍有 由 3 5 黄l3x 3 l成熟，疏松薄稍有弱3 0 4x 4 l成熟疏松薄少淡2 5 下部x 1x 1 f成熟疏松稍薄有强 4 0 橘黄 2x 2 f成熟疏松稍薄稍有 由 3 5 f 3x 3 f成熟疏松稍薄稍有弱3 0 4x 4 f很熟疏松薄少淡2 5 1c 1 l成熟疏松中等多浓4 5 柠檬2c 2 l成熟疏松中等有强 4 0 黄l3c 3 l 成熟疏松稍薄有 由 3 5 4c 4 l成熟疏松稍薄稍有中3 5 中部c 1c 1 f成熟疏松中等多浓4 5 橘黄 2c z f成熟疏松中等有强4 0 f 3c 3 f成熟疏松中等有 由 3 5 40 4 f 成熟 疏松稍薄稍有中3 5 1b l l成熟 尚疏 中等多浓 4 5 柠檬 松 黄l 2b 2 l成熟稍密中等有强 4 0 3b 3 l成熟稍密中等稍有 由 3 5 4b 4 i 成熟紧密稍厚稍有弱3 0 尚疏 1b 1 f成熟稍厚多浓4 5 松 上部b橘黄 2b 2 f成熟 尚疏 f松 稍厚有强 4 0 3b 3 f成熟稍密稍厚有中3 5 4b 4 f 成熟稍密厚稍有弱 3 0 lb 1 r成熟 尚疏 稍厚有浓 4 5 红棕r 松、 2b 2 r成熟稍密稍厚有强 4 0 3b 3 r成熟稍密厚稍有中3 5 1 4 现行烟叶分级的合理性与不足 1 4 1 目前烟叶分级的合理性 烟叶的分级对烟叶生产、销售和使用有着极其重要的意义。目前烟叶的等级划分是人们在长 期的烟叶生产与使用的实践中摸索总结出来的，它本身具有一定的科学性和实用性，它指导目前 山东大学硕士学位论文 烟叶的分级工作。 ， 烟叶的分级本质上是根据烟叶内在质量的优劣进行分级，由于烟叶的内在质量( 4 z 学成分，烟气 成分，物理陛能，安全性等) 非常复杂，不能被人的感官直接识别，因此人们转向与烟叶内在质 量有着密切关系的外观质量进行烟叶的分级。外观质量好者，其内在质量好；较差者，内在质量 亦较差。外观质量在很大程度上反映了内在质量的特点及好坏，因为外在与内在质量两者是统一 的，具有普遍性。所以，衡量或鉴别烟叶质量的优劣，往往首先从外观上判断其质量的好坏。 1 4 2 目前烟叶分级标准的不足 烟叶的内在与外在质量是统一的，但是主要内在质量的外在表现是否都被列入到分级标准 中? 内在质量的差异在外观上肯定表现不同，这种不同的表现靠人的感官是否能准确的鉴别? 实 践证明按现行分级标准得到的同一等级的烟叶其内在质量往往存在不同程度的差异。说明现行的 烟叶分级标准存在外观上的遗漏或者现有的外在质量由于人的感官识别能力所限，达不到要求的 精度。 现行的烟叶分级标准最大的不足之处在于，该标准对外在质量基本上是定性的描述，无定量 指标。它完全要依靠人的感官和经验。不同的人对标准的理解、人的感官和经验上的差异是绝对 的。人工主观评定时受外界条件因素的影响，对烟叶分级存在不致的衡量标准，错判、误判大 量存在。事实上同一片烟叶由不同的人进行分级，经常是得到不一样的结果。 1 4 3 妻d 何解决烟叶分级中的不足 考虑至啊g 行烟叶分级标准的合理性，并且它在全国范围内普遍实行，要解决目前存在的问题 首先应将现行的分级标准进行量化。如果标准能够完全量化，就可以基本上解决分级_ 工作中存在 的问题。根据目前的技术状况，对叶形的部分参数、烟叶的颜色可以做到量化，但叶片的成熟度、 身份、油分的量化还有一定困难。我们先对可以量化的标准进行量化，然后根据具体情况再进行 下一步工作。 一种可能情况是：可以量化的标准量化后，由于我们采集的标样足够多，识别精度高，软件上处 理适当，根据税们得到的信息可以进行主要的烟叶自动识别和分级工作。另_ 二种更可能的情况是： 仅根据已量化的标准，还不能进行主要的自动识别和分级工作。这时可以采取一定的措施对有困 难的量化标准进行量化，最终达到烟叶的自动识别和分级。 另外，在标准量化的同时，可以结合烟叶的内在质量分析、感官评吸和已有的经验，通过对 比分析，尽量减少标准中需要量化的项目。 1 5 本文研究的主要内容 本文主要对现行的烟叶感官分级标准进行分析和理解，确定适宜的与烟叶等级质量分级密切 相关指标，并对这些指标进行量化。在指标量化过程中，首先用扫描仪输入山东地区的标准烟叶 图像，以m a t l a b 为工具，对标准烟叶图像进行相应的预处理，并量化指标。使用e x c e ll i n k 功 能获得标准烟叶图像的指标量化频据，用e x c e l 记录、分析量化的数据。主要量化的指标有，标 准烟叶图像的叶型特征、主支脉特征和叶面颜色特征。 山东大学硕：i 一学位论文 第2 章颜色模型 2 。1 引言 目前，颜色模型有多种a 本文主要涉及r g b 模型和h s v * 葜型，用于烟叶颜色分析。其中， m a t l a b 对h s v 模型有不同的定义。 2 2r g b 颜色模型 我们的眼睛通过三种可见光对视网膜的锥状细胞的刺激来感受颜色。这些光在波长6 3 0 r i m ( 红) 、5 3 0 r i m ( 绿) 和4 5 0 n m ( 蓝) 时的刺激达到高峰。通过对各种刺激强度的比较，我们感 受到光的颜色。这种视觉理论就是使用红、绿、蓝三种基色来显示彩色的基础，称之r g b 颜色 模型。 以p 。g , b 三个参数为坐标，可以得到一个单位立方体来描述r g b 颜色模型。 图2 1r g b 颜色模型图2 2r g b 颜色范围 r g b 是一个加色模型，光源的亮度、色度、纯度混合在r ，g ，b 三个参数中。光源的亮度 l 表示为： l = 0 3 0 r + 0 5 9 g + 0 1 1 b 纯度s 表示为：s = m i n ( r ，g ，b ) m a x ( r ，g ，b ) 2 3h s v 颜色模型 这是m u n s e u 提出的彩色系统格式。此方式反映了人类观察彩色的方式。在h ，s ，v 格 式中，v 表示强度或亮度，它反映了像素的整体亮度，而不管是什么颜色。另外，包含彩色信息 的弧个分量是色度( h ) 和饱和度( s ) ，其中色度反映了该彩色最接近什么光谱波长的光或颜邑， 它是用角度描述的。红，绿，蓝分别相隔1 2 0 度。_ r l i b 色分别相差1 8 0 度。饱和度是色环的凰d 山东大学硕士学位论文 到彩色点的距离，在环的圆周上是纯的或称为饱和颜色，其饱和度为1 。s 为一比咧值，范国从0 到1 ，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大纯度之间的比率。在中心点为中性影调，即饱和 度为0 。v 表示色彩的明亮程度，范围从0 到1 。见图2 f 3 。 2 3 1r g b 模型到h s v 模型的转换 个r g b 模型的图像可以转换到h s v 模型。转换公式为 矿= 墨堡墨 ：c o s t - ! 丝塞三些堡三墅) ( 其一g ) 2 + ( r 一口) ( g 一曰) s ：l 一3 m t n ( r , g , b ) 月+ g + 曰 2 3 2m a t l a b 定义h s v m a t l a b 定义的h s v 模型与上述的h s v 模型基本相同，但h 在m a t l a b 中不用角度表 示，而用。到1 之间的数值表示。相应表示的颜色从红到黄，绿，青，蓝到洋红，黑再到红的变 化。所以值0 和1 都表示红色。见图鬯4 。 圈2 3h s v 颜色模型 图2 4m a t l a b 的h s v 颜色模型 山东大学硕士学位论文 2 4 b m p 文件格式 本文所有烟叶图像都是由扫描仪录入的，并用b m p 文件格式保存。对烟叶国f 象的读取、操 作、保存，都与b m p 文件格式有关。 2 4 1b m p 文件格式简要介绍 b 肝文件大体上分成四个部分，如图2 5 所示。 位图文件头b i t m a p f i l e h e a d e r 位图信息头b i t x a p i n p o h e a d e r 调色板p a l e t t e 实际的位图数据i m a g e d a t a 图2 5w i n d 6 w s 位图文件结构示意图 2 4 2b i v i p 文件的第一部分 第部分为位图文件头b i t m a p f i l e h e a d e r ，是一个结构，其定义如下： t y p e d e f s t r u c t t a g b i t k 4 t p f t l e h e a d e r w o r d b f r y p e ： d w o r db f s i z e ： w o r db f r e s e r v e d l ： w o r db f r e s e e d 2 ： 叫o i 珊b f o f f b i t s ： lb i n l a p f i l e 旺a d e r ： 这个结构的长度是固定的，为1 4 + - 7 - 节( w o r d 为无符号1 6 位整数，d w o r d 为无符号3 2 位整 数) ，各个域的说明如下： b f t y p e 指定文件类型，必须是o x 4 2 4 d ，即字符串”b m ”，也就是说所氰b f n p 文件的头两个字节都是”酬” p 岱i z e 指定文件大小，包括这1 4 个字节 b t r e s e r v e d l ，b f r e s e r v e d 2 为保留字，不用考虑 b f 。i 强鞋t s 从文件头至u 实际的位图数据的偏移字节数。 2 4 3b m p 文件的第二部分 第二部分为位图信息头b i t m a p i n f o h f a d e r ，也是一个结构，其定义如下 t y p e d e fs t r u c tt a g b i t m a p i n f o h e a d e r 山东大学硕士学位论文 嗍d r db i s i z e ： l 测gb i w i d t h ： l o n gb i h e k h t ： 籼b i p l a n e s ： w o r d h i b i t c o u n t d w o r d b i c o m p r e s s i o n ： d w o r d b i s i z e i m a g e ： 啪b i x p e l s p e r m e t e r ： l o n gb i y p e l s p e r m e t e r ： 瑚o 】珀b i c l r u s e d ： d 1 啪 b i c l r l m p o r t a n t ： b i 珊a p i n f o h e a d e r ： 这个结构的长度是固定的，为4 0 个字节( w o r d 为无符号1 6 位整数，d w 0 衄无符号3 2 位整 数，l o n g 为3 2 位整数) ，各个域的说明如下： b l s i z e 指定这个结构的长度，为4 0 。 b l w l d t h 指定图像的宽度， b i h e l g h t 指定图像的高度， b l p l a n e s 单位是像素。 单位是像素。 必须是l ，不用考虑。 b i b i t c o v 田t ， 指定表示颜色时要用到的位数，常用的值为l ( 黑白二色图) ，4 ( 1 6 色图) ，8 ( 2 5 6 色) ，2 4 ( 真彩色图) 。 b i c o m p r e s s i o n 指定位图是否压缩，有效的值为b i _ r g b ，b i _ r l e 8 ，b i _ r l e 4 ，b i - b i t f i f l d s b i s i z e i m g e ， 指定实际的位图数据占用的字节数，可以从以下的公式中计算出来： b i s i z e l m a g e = b i w i d t h ，* b i h e i g h t b i k i s p e r m e t e r 指定目标设备的水平分辨率，单位是每米的像素个数。 b i y p e l s p e r m e t e r 指定目标设备的垂直分辨率。 b l c l r u s e d 指定本图像实际用到的颜色数，如果该值为零，则用到的颜色数为2 的b i b i t c o u n t 次方。 b i c l r i m p o r t 丑n t 指定本图像中重要的颜色数，如果浚值为零，则认为所有的颜色都是重要的a 2 4 4b m p 文件的第三、四部分一 第三部分为调色板( p a l e t t e ) ，是对那些需要调色板的位图文件而言的。有些位图，如真彩色 图，是不需要调色板的，b i t m a p i n f o h e a d e r 后直接是位图数据。 13 山东丈学硕士学位论文 调色板实际上是一个数组，共有b i c l r u s e d 个元素( 如果该值为零，则有2 的b i b i t c o u n t 次方个元素) 。数组中每个元素的类型是一个r g b q u a d 结构，占4 个字节，其定义如下： t y p e d e fs t r u c tt a g r g b q u a d b y t e r 曲b l u e ：浚颜色的蓝色分量 b y t e r g b g r e e n ；该颜色的绿色分量 b y t e r g b r e d ：该颜色的红色分量 b y t e r g b r e s e r v e d ；保留值7 r g h o u a d , 第四部分就是实际的图像数据了。对于用到调色板的位图。图像数据就是该像素颜在调色板 中的索引值，对于真彩色图，图像数据就是实际的r , g , b 值。 第3 章烟叶图像的预处理 3 1 引言 图像特征信雠取之前要根据提取的特征信息隋况对原始图像进行预处理，以突出要提 取的特征。图像的预处理包括图像的输入、输出，图像大小调整，图形文件转换，几何操作，图 像增强，图像滤波等方面。 3 2 图像的输入、输出 m a t l a b 利用i r t l r e a d 函数完成图像文件的读取操作。 语法：a - - i m r e a d ( f i l e n a m e , f m t ) 如果读入的真色彩图像，a 为个m x n x 的图像数据阵列。 读取一幅烟叶图像：t o b a c c o - 捌( x 3 l b m p ) ； 函数i m w r i t e 可以完成图形图像文件的写入。 语法：i m w r i t e ( a , f i l e n a m e , f m t ) 把处理后的烟叶图像保存： i m w r i t e ( t o b a c c o , t o b a c c o b m p 1 以文件名t o b a c c o 保存一幅b m p 图像 图像的显示 在m a t l a b 图像处理工具箱中，最基本的显示图像的方法是使用i m a g e 函数。该函数产生剐示 图像的图形句柄。同时，还可以利用i m a g e s c 函数显示一幅强度图像。另一个常用的显示图像的 函数是h i l , g h o w ，同i m a g e 和i m a g e s c 函数样，i m s h o w 也产生目标图像的图形句柄。而且，还 可以自动设簧图形句柄的各种特性和属性，以达到图像的摄佳显示。 语法：i m s h o w ( 1 , n ) ； 显示灰度图像 i m s h o w ( b v o 显示二值图像 i m s h o w ( x , m a p ) 显示索引图像 i m s h o w ( r g b ) 显示真色彩图像 显示烟叶真色彩图像： 山东大学硕士学位论文 t o b a c c o - - i m r e a d ( x 3 l b m p ) ， i m s h o w ( t o b a c c o ) ； 3 3 图形文件的转换 m a t l a b 提供了r g b 图像到灰度图像和二值图像转换的函数，r g b 2 9 r a y 和i m 2 b w 函数。 3 3 1r g b 到灰度图像的转换 一般情况下，彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应r ，g ，b 分量的亮度。转 换后的灰度图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0 - - 2 5 5 之间。 转换公式：c , r a y ( i , j ) = 0 1 1 r ( i j 加5 9 g ( i j ) _ 旧3 + b ( i j ) a i v i a t l a b 用r g b z g r a y 函数实现彩色图像至0 灰度图像的转换。 语法：i = r g b 2 9 l a y ( r g b ) ； 烟叶图像的灰度转换： t o b a c c o - - i m r e a d ( x 3 l b m p ) ； i = r g b 2 9 r a y ( t o b a c c o ) ； i m s h o w f 0 ； 见图3 1 。 3 3 2 彩色图像( 灰度图像) 到二值图像 二值图像的每个像素只有两个值0 和“l ”。彩色图像转换为二值图像比较简单，一般设定 一个阈值，原图像像素值大于阙值，转换后该像素值为“1 ”，否则为0 。 m a t l a b 提供i m 2 b w 函数实现二值图像转换 语法：b w - 与m 2 b w ( r g b ) ；或b w - - s m 2 b w ( g r a y ) ； 烟叶图像的二值转换： t o b a c c o 叫瑚r e a d l x 3 l b m p ) ； b w l - - i m 2 b w ( t o ba c l c o ，0 3 ) ； 阈值为0 3 i m s h o w ( b w l ) ；f i g u r e ； b w 2 - - i m 2 b w ( t o b a c c o , 0 5 3 ) ： 阂值为0 5 3 i m s h o w ( b w 2 ) ； 图3 2 和图3 3 为不同阈值的二值图像转换。 山东大学项上学位论文 图像灰度转换图3 2 图像二值转换( o t 3 ) 图3 3 图像二值转换f o 5 3 ) 3 4 图像的几何操作 m a t l a b 提供了图像的几何操作函数。这些函数支持所有的图像类型。利用它们可以对图 像进行大小调整、旋转、剪切等几何操作。 3 4 1 插补操作 在图像大小调整的操作中，原图像像素将发生变化。般我们利用插值( i n t e r p o l a t i o n ) 法得 到新的像素，m a t l a b 提供了解情况种插补方法： 近邻( n e a r e s tn e i g h b o r ) 插补 输出像素赋值为当前点的像素点 双线性( b i l i n e a r ) 插补 输出像素赋值为2 x 2 矩阵所包含有效点加权平均值 双立方( b i c u b i c ) 插补 输出像素赋值为4x4 矩阵所包含的有效点的加权平均值 对于r o b 图像，插补操作分别作用于r 、g 、b ，使用b ili n e a r 和b i c u b i c 方法对r g b 图像进行插 补操作可以获得较好的效果，但计算量较大。 3 4 2 图像大小调整 m a t l a b 用i m m s i z e 函数实现图像大小的调整。 山东大学硕士学位论文 语法： i m 潞i z c ( a , m , m a h o d ) 烟叶图像大小调整： t o b a c c o - 如x r e a d ( x 3 l b m p ) ； b - n m r e s i z c ( t o b a c c o ，0 1 ) ；缩称1 1 0 i m w r i t e ( b ，x 3 l b m p ) ；保存缩小后图像 3 5 图像调整 在m a t l a b 提供的图像增强功能中，本文主要介绍强度调整，中值滤波和边缘睑测功能( 图 像增强是指按特定的需要突出幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理 方法，使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。) 3 5 1 强度调整 强度调整技术是将图像的强度值映射为一个新的数值范围中的一种方法。 语法：i m a d j u s t ( i ， 1 0 wh i g h ， b o t t o mt o p ，y ) ； 该函数将图像的l 蜥映射到b o t t o m ，h i g h 映射到t o p ，缺省情况下，位于l o w 和h i g h 之间的值 线性映射到b p t t o m 和t o p 之间。调用i l l l 删u s t 函数还可以为其指定称为y 因子的附加参数以进行 输出图像校正。 使用i m 喇u s t 可以调整图像的对比度，i 霞过不同r 值的选择可以调整变换后图像的整体亮度。 烟叶图像强度调整：t o b a c c o = i m r e a d ( x 3 l b m p ) ： b w = i m 2 b w ( t o b a c c o ，o 4 5 ) ； i ；i m a d j u s t ( b w ， 0 3o 6 ， ，0 3 ) ： 10-hi吐1 t h i d 1 。t h i 吐 图3 1y = 1 时的映射图3 2y 1 时的映射 3 5 2 中值滤波 中值滤波是基于统计理论的种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。t u k e y 在时间序列 分析时提出中值滤波的概念。后来人们又将其引入图