供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法

李进; 岳华峰; 程生博; 彭一帆; 黄备备

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401019

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 111 -116. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401019

供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法

李进, 岳华峰, 程生博, 彭一帆, 黄备备

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摘要

目前叶片特征识别方法多依据叶片颜色识别叶片形状、脉络等特征，导致识别的图像特征存在清晰度低的问题，提出了生产线质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法。采用无线网络硬盘录像机设置叶片图像采集流程，采集生产线质量追溯时的烟草叶片图像，并且引入直方图均衡化、灰度化、降噪预处理技术，预处理叶片图像；引入四叉树分裂算法分割烟草叶片图像，从叶片的纹理着手，通过分形维数、缝隙量、能量、熵、对比度、对比度和相关性特征提取技术，提取叶片图像帧纹理复杂程度、疏密程度、灰度、信息量、清晰度和线性相关度特征；根据图像帧特征提取结果，使用DS合成算法动态识别烟草叶片图像帧特征。结果分析：此次研究方法应用后，提取的雪茄烟叶片脉络特征清晰度分别提升8.2、2.68;白肋烟叶片脉络特征清晰度分别提升7.56、1.5。