CN101598675B - 棉花异性纤维的互信息识别法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种棉花异性纤维的互信息识别法，所述的棉花异性纤维的互信息识别法包括对所读入的棉花异性纤维图像，在面积和类别上进行分类统计，得到异纤固定扫描背景；对图像进行预处理，以提高棉花异性纤维图像的对比度；对易于识别的头发、有色丙纶丝和塑料片进行精确识别；对未识别出的异性纤维进行整张信息提取；对提取后的整张异性纤维进行识别；对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与运算互信息处理。通过该识别方法，可以提高异性纤维检测的准确性、周期性、时效性，提高检测效率，有效降低异性纤维的危害。

Description

棉花异性纤维的互信息识别法
技术领域
本发明涉及一种棉花异性纤维的互信息识别法，属于棉花异性纤维检验领域。
背景技术
棉花中的异性纤维是指在原棉生产、加工和流通过程中混入棉花中的对棉花及其制品质量有严重影响的非棉纤维和有色纤维，对于棉花异性纤维的处理，国内外统一采用两种方法，视觉检测法和微波检测法。法德国和瑞士在棉花异性纤维剔除方面是处于前沿，例如德国特吕茨勒公司的SCFO异性纤维检测及分离装置。国内也进行了大量研究工作，得到了一系列剔除棉花异性纤维的设备。如台湾的明正机械工业有限公司的DG一200OA异纤检出设备。但以上系统设备，无论是国外还是国内的现有的异性纤维在线清理设备普遍存在价格昂贵、清理效果差，且这些系统仅仅局限于剔除异性纤维，没有对异性纤维进行分类识别，无法满足我国棉纺织企业异性纤维在线剔除的应用需求，没能够对整个棉花行业起到生产指导作用。
因此，通过棉花异性纤维的互信息识别法，可以有效的降低异性纤维的危害。同时将棉花异性纤维的互信息识别法应用到棉花异性纤维的检测和种类识别中，可提高异性纤维检测的技术水平和生产效率，可有效克服传统的异性纤维检测周期长、时效性差、效率低、准确性差、劳动强度高等缺点，对实现农产品检测的自动化和智能化有重要意义，有利于提高棉花质量，促进我国棉花产业和棉纺织工业的发展。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提供了一种棉花异性纤维的互信息识别法。本发明的技术方案如下：
S1：读入棉花异性纤维图像，通过连续多张图像与运算得到固定扫描背景；
S2：在提取出棉花异性纤维固定扫描背景的基础上，对图像进行预处理，以提高棉花异性纤维图像的对比度；
S3：对于特征明显和易于识别的头发、有色丙纶丝和塑料片进行精确识别；
S4：对于没有明显识别出的头发、有色丙纶丝和塑料片与所有的棉花异性纤维进行整张信息提取；
S5：对于提取出的整张棉花异性纤维进行识别；
S6：对识别后的整张棉花异性纤维图像进行互信息处理，收敛识别目标，最终完成识别工作。
所述步骤S1中，通过对所读入图像的面积、类别等进行统计，提取出每个背景图像共有的特征，以便在后面的图像识别中，采用固定的图像背景进行特征提取。
所述步骤S3中，对于特征明显和易于识别的头发、有色丙纶丝和塑料片在不变矩、宽度和半径进行精确识别。在不变矩识别中，采用不变矩D与面积S与周长L的关系(面积S表示轮廓内部像素数目，周长L表示轮廓长度像素数目)对其进行识别。在进行轮廓提取过程中，计算出每个轮廓对应的面积与周长，单位全部是以像素作为单位。在宽度识别中，根据宽度Y与轮廓长X和外观比W的关系进行精确识别。在半径识别中，采用面积S与周长L的关系进行识别。
所述步骤S4中，对棉花异性纤维在颜色、面积和长度上进行整张信息提取。
所述步骤S6中，对识别后的整张棉花异性纤维图像进行互信息识别，即采用信息中的交集对其进行收敛识别。
采用这种识别方法，可以通过采用固定的图像背景进行特征提取，以便在后面的图像识别中，提高识别的速度和精度；在进行图形增强时得到高对比度的图像，从而使后面的图像提取变得容易，且结果精确；通过与运算提取出每个背景图像共有的特征，可以精确识别出对于特征明显的头发、有色丙纶丝和塑料片；对识别后的整张棉花异性纤维图像进行互信息识别，收敛识别目标，可以得到完整、准确的异纤图像，提高识别工作的准确度。
附图说明
图1是本发明的棉花异性纤维互信息识别方法流程图；
具体实施方式
如图1所示，本发明的棉花异性纤维互信息识别方法，共包括6部分：①得到异纤固定扫描背景；②对图像进行预处理；③对于头发、有色丙纶丝和塑料片进行精确识别；④对未识别出的异纤进行整张信息提取；⑤对提取后的整张异纤进行识别；⑥对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与运算互信息处理。
所述棉花异性纤维互信息识别法是利用计算机对采集的图像进行处理，首先提高识别的速度和准确度，最终得到完整、准确的异性纤维固定扫描背景，为进行特征提取、目标识别和互信息处理提供基础数据。
总体的技术方案是：
读入棉花异性纤维图像，通过对所读入图像的面积、类别等进行统计，通过与运算提取出每个背景图像共有的特征，以便在后面的图像识别中，采用固定的图像背景进行特征提取；在提取出棉花异性纤维固定扫描背景的基础上，对图像进行预处理，以提高棉花异性纤维图像的对比度；对于特征明显和易于识别的头发、有色丙纶丝和塑料片在不变矩、宽度和半径进行精确识别；对于没有明显识别出的头发、有色丙纶丝和塑料片与所有的棉花异性纤维在颜色、面积和长度上进行整张信息提取；对于提取出的整张棉花异性纤维进行识别；对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与信息识别，收敛识别目标，最终完成识别工作。
1、得到异纤固定扫描背景
所述的得到异纤固定扫描背景，主要是对所读入的棉花异性纤维图像，得到各面积和类别，然后在面积和类别上进行分类统计。通过与运算提取出每个背景图像共有的特征，从而得到异纤固定扫描背景。这就使后面的图像识别中，可以采用固定的图像背景进行特征提取，提高了图像提取的速度和准确度。
2、对图像进行预处理
所述的对图像预处理，主要是对采集的原始棉花异性纤维图像进行处理，得到采集后的棉花异性纤维图像的R、G、B分量值，再通过软件编程，使得其R、G、B分量值相等，以提高棉花异性纤维图像的对比度。
3、对于头发、有色丙纶丝和塑料片进行精确识别
所述的对于头发、有色丙纶丝和塑料片进行精确识别，主要是对其在不变矩、宽度和半径进行精确识别。在不变矩识别中，采用不变矩D与面积S与周长L的关系(面积S表示轮廓内部像素数目，周长L表示轮廓长度像素数目)对其进行识别。在进行轮廓提取过程中，计算出每个轮廓对应的面积与周长，单位全部是以像素作为单位。在宽度识别中，根据宽度Y与轮廓长X和外观比W的关系进行精确识别。在半径识别中，采用面积S与周长L的关系进行识别。
4、对未识别出的异纤进行整张信息提取
所述的对未识别出的异纤进行整张信息提取，主要是对棉花异性纤维中，除头发、有色丙纶丝和塑料片以外的异性纤维彩色图像在颜色、面积和长度上进行整张信息提取。
在颜色提取上采用色调分离法。这样可以将大量不具有分布特征的异纤色彩信息进行重排列。由于主要的异纤颜色通常只有十几种，每种异纤有自身的色调特性。经过色调分离可以使相对无限色彩数变为相对有限色彩数，这样可以为后续异性纤维识别提供可靠的色彩信息。
运用软件编程对异性纤维彩色图像在面积和长度上进行整张信息的提取。
5、对提取后的整张异纤进行识别
所述的对提取后的整张异纤进行识别，主要是将在颜色、面积和长度上进行整张信息提取后的棉花异性纤维进行分类识别，即识别出除头发、有色丙纶丝和塑料片以外的异性纤维。
6、对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与运算互信息处理  
所述的对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与运算互信息处理，主要是对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与信息识别，即收敛各异纤的交集，通过交集的共同特征识别目标，最终完成识别工作。
采用本发明的互信息识别法，可以通过采用固定的图像背景进行特征提取，以便在后面的图像识别中，提高识别的速度和精度；在进行图形增强时得到高对比度的图像，从而使后面的图像提取变得容易，且结果精确；通过与运算提取出每个背景图像共有的特征，可以精确识别出对于特征明显的头发、有色丙纶丝和塑料片；对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与信息识别，收敛识别目标，可以得到完整、准确的异纤图像，提高识别工作的准确度。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出的各种变化和变型、所有等同的技术方案也属于本发明的范畴。

Claims (1)

1.一种棉花异性纤维的互信息识别法，其特征在于包括以下步骤：
S1：读入棉花异性纤维图像，通过对所读入多张图像的面积和类别进行分类统计，通过连续多张图像与运算提取出每个背景图像共有的特征，得到固定扫描背景；
S2：在提取出棉花异性纤维固定扫描背景的基础上，对图像进行预处理，以提高棉花异性纤维图像的对比度；
S3：对于特征明显和易于识别的头发、有色丙纶丝和塑料片在不变矩、宽度和半径进行精确识别；
S4：对于没有明显识别出的头发、有色丙纶丝和塑料片与所有的其他棉花异性纤维在颜色、面积和长度上进行整张信息提取；颜色提取采用色调分离法；
S5：对于提取出的整张棉花异性纤维进行分类识别，以识别出除头发、有色丙纶丝和塑料片以外的异性纤维；
S6：对识别后的整张棉花异性纤维图像进行与运算互信息处理，收敛各异纤的交集，通过交集的共同特征识别目标，最终完成识别工作。
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