CN112258545A - 一种烟叶图像在线背景处理系统及在线背景处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烟叶图像在线背景处理系统及在线背景处理方法，该系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像判别模块及图像分割模块。该在线背景处理方法包括以下步骤：将采集的图像裁剪背景框；通过感知哈希算法及相似度计算判断待测图像是否为烟叶图像；采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像。本发明的在线背景处理系统无需人为参与，即可实现对背景的高效准确扣除，且能自动将抠背景后的图像作为下一步分析的图像，无需人工另存图像，为在线成熟度识别奠定了良好基础。

Description

一种烟叶图像在线背景处理系统及在线背景处理方法

技术领域

本发明属于烟叶技术领域，具体涉及一种自动化程度高、专业性要求低的烟叶图像在线背景处理系统及在线背景处理方法。

背景技术

使用手机或相机拍照时，目标物的周围背景往往在拍照时很难清除，然而，对图像分析时，目标物周围背景会对分析结果造成很大干扰甚至造成错误的判断；大多数情况下去除背景干扰只能靠后期的图像处理技术予以解决；图像去背景（抠图）是指准确提取图片中的前景目标，但在许多图像编辑技术中，抠背景仍在离线端（PC客户端）操作比较多，很难一键式在线处理，且大多数抠背景方法依赖人工取舍，在特定复杂条件下会出现扣除不干净或连部分前景部位也一并扣除的现象，种种原因，很大程度上影响了图像识别技术对烟叶成熟度快速、准确地在线判别。

而针对烟叶图像的背景去除，经典的分割方法存在以下一些弊端，因而不能完全适用：1） 阈值分割，要求图像背景与目标有两种主要模式的颜色系或灰度级，而在烟叶图像中，目标烟叶表面纹理颜色复杂且部分结构颜色与背景相似，运用阈值分割的方法很容易将内部结构误判为背景； 2)不同品种外观以品种加以区分，利用同品种之间的外观形似的同异性分辨图像的边界轮廓，而轮廓起始位点的选取是应用该方法的关键。但对于田野中的烟叶，其多层烟叶重叠也会严重干扰背景处理，给轮廓起始位点的选取带来很大难度。

针对以上问题，研究一种在线识别精度高的烟叶图像在线背景处理系统是极其必要的。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种烟叶图片在线背景处理系统，本本发明的第二目的是提供烟叶图片在线背景处理系统的应用，发明的第三目的是提供烟叶图片在线背景处理的使用方法。

本发明的第一目的是这样实现的，一种烟叶图像在线背景处理系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、图像判别模块及图像分割模块。

本发明的第二目的是这样实现的，所述应用是将烟叶图像在线背景处理系统应用于烟叶成熟度都在线判别中。

本发明的第三目的是这样实现的，一种烟叶在线背景处理方法，包括以下步骤：

将采集的图像裁剪背景框；

通过感知哈希算法及相似度计算判断待测图像是否为烟叶图像；

采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像，最后将替换背景后的图片按照原来像素尺寸重新保存。

本发明的有益效果为：

1）本发明系统依次运用图像剪裁，在烟叶图片上限定一个小范围，在该范围内结合质心选择等方法进行轮廓提取，最后予以填充以达到去背景的目的。本系统充分利用了不同品种烟叶具有轮廓具有相似性的特征，有效地实现了对不同烟叶图像背景的自动去除，为在线识别成熟度奠定基础。

2）本发明通过烟叶照片选择，根据汉明距离相似度算法自动判断所选择的对象是不是烟叶，有效的确保了分析对象的准确性，节约了数据库空间；

3）本系统根据不同品种烟叶的外观形状和烟叶正反面颜色反差，在调用手机相机拍照时，已加入背景框剪裁功能，以目标物为中心拍照，尽可能减少其他杂背景的引入，这样不仅有利于对拍照画面的控制，也有利于压缩图像内存，提高数据库利用率，同时也能最大程度保证在线抠背景的算法精度和处理时耗。

4）本发明根据烟叶成熟度特征（同一成熟度时，烟叶颜色基本一致），以烟叶（像素点颜色统一）为中心，画轮廓曲线，将轮廓外的部分全看作背景，并替换为其他一种颜色（如白色或黑色），同一品种的烟叶不同部位形貌基本不会随着成熟度的不同而改变，而不同品种之间的形貌差异性也不会很大，使用自适应的背景去除参数几乎无需调整即可实现一参多用，从而达到高效背景去除的目的。并将替换背景后的图片按照原来像素尺寸重新保存，进行后续分析备用，有效避免因杂背景干扰影响分析结果的误判。

5）本发明系统既能对单张图片处理，又可以批量处理图片背景，大大提高检测效率，确保分析结果可靠性。

6）与现有技术相比，现有技术去除背景后必须人工另存为新的图像才可以，这使得无法采用现有技术的抠背景功能去实现烟叶的在线识别。本发明的在线背景处理系统无需人为参与，即可实现对背景的高效准确扣除，且能自动将抠背景后的图像作为下一步分析的图像，无需人工另存图像，为在线成熟度识别奠定了良好基础。

附图说明

图1为实施例1背景处理前后图像对比图，其中，图1a为实施例1处理前的烟叶图像，图1b为实施例1处理前的烟叶图像；

图2为为实施例2背景处理前后图像对比图，其中，图2a为实施例2处理前的烟叶图像，图2b为实施例2处理前的烟叶图像；

图3为实施例3背景处理前后图像对比图，其中，图3a为实施例3处理前的烟叶图像，图3b为实施例3处理前的烟叶图像；

图4为实施例4背景处理前后图像对比图，其中，图4a为实施例4处理前的烟叶图像，图4b为实施例4处理前的烟叶图像；

图5为实施例5背景处理前后图像对比图，其中，图5a为实施例5处理前的烟叶图像，图5b为实施例5处理前的烟叶图像；

图6为实施例5背景处理前后图像对比图，其中，图6a为实施例6处理前的烟叶图像，图6b为实施例6处理前的烟叶图像；

图7为实施例7背景处理前后图像对比图，其中，图7a为实施例5处理前的烟叶图像，图7b为实施例7处理前的烟叶图像；

图8为实施例8背景处理前后图像对比图，其中，图8a为实施例5处理前的烟叶图像，图8b为实施例8处理前的烟叶图像；

图9为实施例9背景处理前后图像对比图，其中，图9a为实施例9处理前的烟叶图像，图9b为实施例9处理前的烟叶图像。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变更或改进，均属于本发明的保护范围。

本发明一种烟叶图像在线背景处理系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、图像判别模块及图像分割模块。

所述图像采集模块是以目标物为中心拍照，自动剪裁背景框，尽可能减少其他杂背景的引入。

所述图像预处理模块将采集的单张或多张图像裁切为8*8像素并转为灰度图，以去除图片细节，只保留结构、明暗等基本信息，简化色彩，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

所述图像判别模块是通过感知哈希算法判断待测图像是否为烟叶图像，进而判断待测图像是否进入下一步图像处理。

所述感知哈希算法具体包括以下步骤：计算待测图像平均灰度值avg，最后比较64个像素与avg的大小，若大于avg记为1，小于avg则记为0，按一定顺序排列成64位2进制的指纹编码，比较待测图像与数据库中基准图像的指纹编码，计算相似度R，若R>0.8则说明待测图像是烟叶，否则非烟叶。

所述图像分割模块采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像。

采用K均值聚类将烟叶图像切割成2个区域，并计算相应区域的Lab，同时取出a分量和b分量；再采用欧氏距离算法对切割的区域进行聚类，之后还原到RGB空间，获得轮廓曲线，从而将背景轮廓曲线提取出来。

所述背景轮廓曲线通过下式提取：

其中：fp为透明度，ap为图像轮廓颜色，apl为观察到的图像二值化结果，Fp为前景图像颜色，Bp为背景图像颜色；Cp为整个图像颜色， Wc为每个像素点坐标（p,q）对应的亮度。

本发明背景处理系统的应用是将烟叶图像在线背景处理系统应用于烟叶成熟度都在线判别中，将经在线背景处理后的烟叶图像通过烟叶成熟度判别模型进行分析，从而得到烟叶的成熟度，以进一步推荐对应的烘烤工艺。

本发明一种烟叶在线背景处理方法，包括以下步骤：

将采集的图像裁剪背景框；

通过感知哈希算法及相似度计算判断待测图像是否为烟叶图像；

采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像。

以下结合实施例对本发明做进一步说明。

实施例1-5是采用本发明系统对不同烟叶图像进行背景处理，图1-5分别为实施例1-5中原始烟叶图像以及经过背景处理后的烟叶图像。

以下以实施例1为例对本发明方法步骤进行详细说明。

实施例1

在玉溪江川区九溪镇进行田间烟叶图像采集，采集的烟草品种为K326的下部叶。

通过图像采集模块，对田间的烟叶进行拍照后，补充烟叶基本信息，如品种、部位、采收时间等；再将图片（图1a）上传至网络数据库。图像预处理模块将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素，再将缩小后的图片，转为64级灰度，计算所有64个像素的灰度平均值。图像判别模块将每个图片的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。将比较结果组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。得到指纹以后，将该图片指纹与基准图片的指纹进行对比，计算相似度R。经比对计算，R=0.9，判断本图片为烟叶，进入下一步烟叶图像背景处理。烟叶进入背景去除阶段，图片分割模块将图片切割成2个区域，按照每张图片逐行逐点对比相应的亮度，即可找出每行像素点亮度最小值，最后对像素点亮度最小值连线即可得到分割分界线，再将2个切割区域映射成背景轮廓曲线，以烟叶为中心画轮廓曲线，将曲线外部分全部替换为同一颜色透明色，最大程度去除干扰，得到背景去除的烟叶图像（图1b）；最后将去除背景的烟叶图像按原像素尺寸自动保存。

实施例2中烟叶采集于大理州弥渡县，K326品种，中部叶，图像处理前后的图片如图2所示。

实施例3中烟叶采集于玉溪市江川县，KRK26品种，中部叶，图像处理前后的图片如图3所示。

实施例4中烟叶采集于玉溪市澄江市，K326品种，中部叶，图像处理前后的图片如图4所示。

实施例5中烟叶采集于玉溪市红塔区，云87品种，上部叶，图像处理前后的图片如图5所示。

从图片1-5可知，本发明背景图像处理方法对烟叶图像背景处理具有很好的效果。

实施例6-9为在玉溪江川区九溪镇分别采集的K326、云烟87及K26的中叶烟叶图像，图6-9为去除背景前后烟叶图像对比图。

实施例10

采集K326、云烟87及K26 3个品种不同成熟度不同部位的烟叶图像，进行在线成熟度判断，比较去除背景前后成熟度判断准确度，如表1所示。

从表1可知，采用本发明背景处理系统去除背景后，成熟度判读准确率高达88%（44/50），显著高于未去除背景图片的36%（18/50）。说明本发明背景处理系统有利于提高成熟度判断准确度，确保分析结果可靠性。

表1：3个烤烟品种烟叶去背景前后成熟度判别结果对比

。

Claims (10)

1.一种烟叶图像在线背景处理系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像预处理模块、图像判别模块及图像分割模块。

2.根据权利要求1所述处理系统，其特征在于，所述图像采集模块是以目标物为中心拍照，自动剪裁背景框，尽可能减少其他杂背景的引入。

3.根据权利要求1所述处理系统，其特征在于，所述图像预处理模块将采集的图像裁切为8*8像素并转为灰度图。

4.根据权利要求1所述处理系统，其特征在于，所述图像判别模块是通过感知哈希算法判断待测图像是否为烟叶图像，进而判断待测图像是否进入下一步图像处理。

5.根据权利要求4所述处理系统，其特征在于，所述感知哈希算法具体包括以下步骤：计算待测图像平均灰度值avg，最后比较64个像素与avg的大小，若大于avg记为1，小于avg则记为0，按一定顺序排列成64位2进制的指纹编码，比较待测图像与数据库中基准图像的指纹编码，计算相似度R，若R>0.8则说明待测图像是烟叶，否则非烟叶；所述基准图像的指纹编码是使用不同的烟草品种不同部位、不同成熟度的烟叶图片进行遍历，得到A43/2即12种遍历的指纹编码组合。

6.根据权利要求1所述处理系统，其特征在于，所述图像分割模块采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像。

7.根据权利要求6所述处理系统，其特征在于，采用K均值聚类将烟叶图像切割成2个区域，并计算相应区域的Lab，同时取出a分量和b分量；再采用欧氏距离算法对切割的区域进行聚类，之后还原到RGB空间，获得轮廓曲线，从而将背景轮廓曲线提取出来。

8.根据权利要求7所述处理系统，其特征在于，所述背景轮廓曲线通过下式提取：

其中：fp为透明度，ap为图像轮廓颜色，apl为观察到的图像二值化结果，Fp为前景图像颜色，Bp为背景图像颜色；Cp为整个图像颜色， Wc为每个像素点坐标（p,q）对应的亮度。

9.权利要求1所述烟叶图像在线背景处理系统在烟叶成熟度在线判别中的应用。

10.一种烟叶图像在线背景处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

将采集的图像裁剪背景框；

通过感知哈希算法及相似度计算判断待测图像是否为烟叶图像；

采用均值滤波对图像进行保边去噪处理后，将图像进行切割成数个区域，再将切割区域映射成背景轮廓曲线，最后把提取的轮廓曲线替换为白色、黑色或透明色背景，得到背景去除的烟叶图像。

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