烟叶图像切割方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请提供的一种烟叶图像切割方法、装置、设备和介质。通过实时获取烟叶挑选作业线上的原始烟叶图像；剪切掉所述原始烟叶图像中叶尖和叶基区域以得到第一烟叶图像；依据均值模糊算法对所述第一烟叶图像进行噪音处理，以得到第二烟叶图像；基于k均值聚类算法对所述第二烟叶图像进行聚类，并通过切割保留烟叶正面有效区域以得到第三烟叶图像。本申请能使多片烟叶图像的切割效果不受烟叶摆放无序状态、拍摄高度的影响，最大限度将烟叶正面区域提取出来，为机器视觉在烟叶部位等级识别落地应用上提供坚实基础。

【技术实现步骤摘要】
烟叶图像切割方法、装置、设备和介质
本申请涉及图像切割算法
，特别是涉及一种烟叶图像切割方法、装置、设备和介质。
技术介绍
烟叶图像切割是指将图像中非烟叶颜色部分去除，图像中烟叶颜色部分指烟叶正面颜色区域，非烟叶颜色区域包含烟叶反面、烟梗、非烟叶区域颜色。烟叶挑选线是指在打叶复烤环节前，对烟叶原料进行部位和等级分选，以达到提高烟叶原料可利用性的目的。目前，现有的烟叶图像切割算法仅针对单片烟叶图像，干扰因素少，可通过图像二值化的方法对烟叶图像进行快速切割，但机器视觉技术在未来对烟叶进行部位和等级识别应用时因作业空间、工序、效率等限制，不可能一张一张进行烟叶图像采集，而是以连续数张烟叶进行烟叶图像的拍摄，此时的烟叶图相相较单片烟叶变得更为复杂，图像中可能会包含很多非烟叶部分、烟叶背面、因烟叶折叠产生的烟叶阴影等区域。本方法可以针对传统切割算法的不足，对烟叶复杂图像中非烟叶部分、烟叶背面、烟叶阴影、烟梗等区域进行有效切割，最大限度抽提出烟叶有效正面区域，为未来机器视觉技术用于工业化烟叶部位和等级识别提供实现基础和保障。>因此，如何能够快速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烟叶图像切割方法，其特征在于，所述方法包括：/n实时获取烟叶挑选作业线上的原始烟叶图像；/n剪切掉所述原始烟叶图像中叶尖和叶基区域以得到第一烟叶图像；/n依据均值模糊算法对所述第一烟叶图像进行噪音处理，以得到第二烟叶图像；/n基于k均值聚类算法对所述第二烟叶图像进行聚类，并通过切割保留烟叶正面有效区域以得到第三烟叶图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种烟叶图像切割方法，其特征在于，所述方法包括：
实时获取烟叶挑选作业线上的原始烟叶图像；
剪切掉所述原始烟叶图像中叶尖和叶基区域以得到第一烟叶图像；
依据均值模糊算法对所述第一烟叶图像进行噪音处理，以得到第二烟叶图像；
基于k均值聚类算法对所述第二烟叶图像进行聚类，并通过切割保留烟叶正面有效区域以得到第三烟叶图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据均值模糊算法对所述第一烟叶图像进行噪音处理，以得到第二烟叶图像，包括：
对所述第一烟叶图像进行灰度转化；
设定预设阈值threshold并利用qtdecomp函数进行图像分割；
通过qtgetblk函数获取对应所述第一烟叶图像分解后的图像子块的像素；
再对每个所述图像子块依据原所述第一烟叶图像的RGB均值进行替换，以得到所述第二烟叶图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于k均值聚类算法对所述第二烟叶图像进行聚类，包括：
预设若干个聚类类别数，并根据所述第二烟叶图像利用所述k均值聚类算法计算出对应各聚类合适的初始中心点；
利用各所述初始中心点对所述第二烟叶图像进行聚类；
依据颜色深浅对聚类后得到的若干个色集进行排序并定义属性，以通过不同色集表征烟叶上的不同区域。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过切割保留烟叶正面有效区域以得到第三烟叶图像，包括：
在所述第二烟叶图像进行聚类后，提取表征烟叶正面有效区域的色集；
对未表征烟叶正面有效区域的色集进行切割，以保留表征烟叶正面有效区域的色集，以得到所述第三烟叶图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第三烟叶图像，获取表征烟叶正面主色的第一色集Zn和表征烟叶背面区域的第二色集Bn；

【专利技术属性】
技术研发人员：丁冉，杨凯，徐玮杰，任伟，王超，张鑫，王戈，陈斌，
申请(专利权)人：上海烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31