CN102968616B - 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Pb，Pg，Pr；将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30，得灰度图像Pb’；建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像；将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像，若比较值为正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255，若比较值非正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0；使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理；此时，原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。本发明可以很容易的对烟丝进行识别，提高了后期图像处理的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，属于烟支空头检测领域。
背景技术
在采用机器视觉技术的烟支空头检测器中，工业相机镜头与烟支成一定的角度安装，系统根据每支烟拍摄到的烟丝区域像素数来判断烟支是否存在空头，即当烟丝区域像素数低于系统设定的基准值时则认为该烟支为空头烟支。
烟支空头检测器需要对工业相机拍得的烟支烟丝端面图像依次进行灰度化、二值化、腐蚀、膨胀等处理，查找并绘制烟丝区域轮廓，最后计算出轮廓面积即烟丝区域的像素数。当烟支中存在浅黄色烟丝时，通过灰度化处理后浅黄色烟丝区域与白色盘纸区域的灰度值非常接近，在后续的处理中会将浅黄色烟丝误识别为白色盘纸，影响系统的检测准确度。
发明内容
为了避免图像处理过程中将浅黄色烟丝误识别为白色盘纸，本发明提供一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理，从而保证后续烟丝区域识别的准确度。
为了实现上述目的本发明采用如下技术方案：
一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前，先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理，主要包括以下步骤：
（1）将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Pr，Pg，Pb；
（2）将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30，得灰度图像Pb’；
（3）建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像；
（4）将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像，若比较值为正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255，若比较值非正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0；
（5）使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像中某像素点的灰度值为255，则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0，若蒙板图像某像素点的灰度值为0，则原彩色图像相应像素点的RGB值不变；此时，原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
本发明的有益效果是：
（1）本发明通过观察和分析烟丝与盘纸的RGB值特性，创新的提出了通过判断B、R通道的强度值之差来识别浅色烟丝。
（2）图像处理技术发展成熟，本发明中使用的图像处理算法都是很成熟的算法，方便开发人员调用。
（3）本发明提出的浅色烟丝识别方法可以很容易的对烟丝进行识别，很大程度上提高了后期图像处理的准确度；本发明既能应用于烟支的空头检测，又能推广借鉴到其他相近颜色的识别处理中。
具体实施方式
一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前，先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理，主要包括以下步骤：
（1）将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Pr，Pg，Pb；
（2）将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30，得灰度图像Pb’；
（3）建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像；
（4）将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像，若比较值为正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255，若比较值非正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0；
（5）使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像中某像素点的灰度值为255，则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0，若蒙板图像某像素点的灰度值为0，则原彩色图像相应像素点的RGB值不变；此时，原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
工业相机拍摄到的单支烟原始图像先经灰度化处理，分别对原始图像和经灰度化处理后的图像的盘纸及烟丝部分进行取点和像素分析，所得结果如表1及表2所示。原始图像中含有明显的浅色烟丝，经灰度化处理后浅色烟丝部分的灰度值与盘纸部分的灰度值相近，且存在交集。若进行二值化处理并绘制轮廓，极易出现将浅色烟丝误识别为盘纸的状况。
本发明通过数据分析，发现浅色烟丝部分的R通道与B通道的灰度值之差始终保持在35以上。而盘纸部分，虽然整体与烟丝部分灰度值相当，但R通道与B通道的灰度值之差却较小，如表1所示，最大22，最小甚至会出现负值。因此，本发明提出将工业相机拍摄到的单支烟原始图像进行通道分割，通过判断R通道的强度值与B通道的强度值之差是否达到一定阈值来判断该部分图像是否属于浅色烟丝部分。R通道与B通道灰度值之差大于30的部分，其灰度值均被调整为0，使得浅黄色烟丝得到加深并与盘纸部分形成鲜明对比。再经二值化处理并绘制的轮廓能较为准确的反应出烟丝的实际情况。
本发明以计算机视觉库Emgu CV为例，其具体处理步骤如下：
（1）将工业相机拍摄到的单支烟图像存入Image<Bgr, Byte>型变量ImageROI；
（2）将ImageROI按通道分割为灰度图像，并存入Image<Gray, Byte>型数组，相关代码为：Image<Gray, Byte>[] ImageGrayBuf = ImageROI.Split()；
（3）将数组ImageGrayBuf中B通道各像素点的灰度值增加30，相关代码为：ImageGrayBuf[0] = ImageGrayBuf[0].Add(new Gray(30))；
（4）将数组ImageGrayBuf中R通道各像素点灰度值ImageGrayBuf[2]与修改后B通道各像素点灰度值ImageGrayBuf[0]相比较，并将结果赋给Image<Gray, Byte>型蒙板变量ImageMask，若比较值为正，ImageMask相应像素点的灰度值调整为255，若比较值非正，ImageMask相应像素点的灰度值调整为0，相关代码为： Image<Gray, Byte> ImageMask = ImageGrayBuf[2].Cmp (ImageGrayBuf[0], CMP_TYPE.CV_CMP_GT)；
（5）使用蒙板变量ImageMask对原始图像ImageROI进行赋值处理，若ImageMask中某像素点的灰度值为255，则将ImageROI相应像素点的RGB值全部赋值为0；若ImageMask中某像素点的灰度值为0，则ImageROI相应像素点的RGB值不变；此时，ImageROI中的浅色烟丝部分被加深为黑色，相关代码为：ImageROI.SetValue(new Bgr(0, 0, 0), ImageMask)。
本发明通过观察和分析烟丝与盘纸的RGB值特性，创新的提出了通过判断B、R通道的强度值之差来识别浅色烟丝。本发明提出的浅色烟丝识别方法可以很容易的对烟丝进行识别，很大程度上提高了后期图像处理的准确度。
表1为盘纸区域像素点RGB值分析表。
| 像素点（盘纸） | B | G | R | R-B | 灰度值 |
| 1 | 186 | 195 | 198 | 12 | 195 |
| 2 | 174 | 182 | 181 | 7 | 181 |
| 3 | 196 | 214 | 213 | 17 | 212 |
| 4 | 197 | 209 | 209 | 12 | 208 |
| 5 | 183 | 195 | 201 | 18 | 195 |
| 6 | 194 | 208 | 214 | 20 | 208 |
| 7 | 167 | 168 | 166 | -1 | 167 |
| 8 | 122 | 127 | 125 | 3 | 126 |
| 9 | 145 | 148 | 139 | -6 | 145 |
| 10 | 161 | 175 | 173 | 12 | 173 |
| 11 | 171 | 185 | 183 | 12 | 183 |
| 12 | 150 | 159 | 163 | 13 | 159 |
| 13 | 163 | 176 | 178 | 15 | 175 |
| 14 | 177 | 194 | 197 | 20 | 193 |
| 15 | 165 | 171 | 166 | 1 | 169 |
| 16 | 147 | 166 | 169 | 22 | 165 |
| 17 | 195 | 205 | 205 | 10 | 204 |
| 18 | 172 | 175 | 180 | 8 | 176 |
| 19 | 154 | 155 | 151 | -3 | 154 |
| 20 | 170 | 171 | 162 | -8 | 168 |
表2为烟丝区域像素点RGB值分析表。
| 像素点（烟丝） | B | G | R | R-B | 灰度值 |
| 1 | 93 | 111 | 128 | 35 | 114 |
| 2 | 90 | 113 | 151 | 61 | 122 |
| 3 | 100 | 142 | 177 | 77 | 148 |
| 4 | 117 | 161 | 202 | 85 | 168 |
| 5 | 107 | 149 | 192 | 85 | 157 |
| 6 | 105 | 139 | 185 | 80 | 149 |
| 7 | 96 | 142 | 183 | 87 | 149 |
| 8 | 93 | 119 | 156 | 63 | 127 |
| 9 | 109 | 151 | 194 | 85 | 159 |
| 10 | 94 | 129 | 169 | 75 | 137 |
| 11 | 89 | 115 | 151 | 62 | 123 |
| 12 | 118 | 147 | 191 | 73 | 157 |
| 13 | 90 | 118 | 148 | 58 | 124 |
| 14 | 94 | 108 | 130 | 36 | 113 |
| 15 | 81 | 106 | 138 | 57 | 113 |
| 16 | 132 | 157 | 191 | 59 | 164 |
| 17 | 136 | 171 | 204 | 68 | 177 |
| 18 | 88 | 107 | 128 | 40 | 111 |
| 19 | 123 | 158 | 201 | 78 | 167 |
| 20 | 120 | 158 | 190 | 70 | 163 |
Claims (1)
1.一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前，先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理，主要包括以下步骤：
（1）将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Pr，Pg，Pb；
（2）将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30，得灰度图像Pb’；
（3）建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像；
（4）将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像，若比较值为正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255，若比较值非正，蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0；
（5）使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像中某像素点的灰度值为255，则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0，若蒙板图像某像素点的灰度值为0，则原彩色图像相应像素点的RGB值不变；此时，原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
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