一种产地特色烟叶外观颜色的表征方法

摘要

一种产地特色烟叶外观颜色的表征方法，其特征在于：把颜色在烟叶表面的随机分布在统计意义上看成一个分形结构，通过获得较高精度的烟叶数字图像并进行背景去除和分割处理；计算烟叶颜色各分量(红色、绿色、蓝色、亮度)不同阈值参数对应的分形维数，将其作为定量描述烟叶颜色表面分布状态的指标，绘制各颜色分量的分形维数变化曲线，分形维数变化曲线可以全面的反映烟叶颜色的表面分布状态；运用分形维数变化曲线能很好的表征产地特色烟叶外观颜色。采用此法建立的烟叶外观颜色的表征方法，既能够反映颜色的空间分布特征，又包含其累计特性。分形维数变化曲线可以全面的反映烟叶颜色的表面分布状态，体现了我国不同产地间烟叶颜色表达方式的区域特征。

主权项

一种产地特色烟叶外观颜色的表征方法，其特征在于：把颜色在烟叶表面的随机分布在统计意义上看成一个分形结构，通过获得较高精度的烟叶数字图像并进行背景去除和分割处理；计算烟叶颜色各分量：红色、绿色、蓝色、亮度不同阈值参数对应的分形维数，将其作为定量描述烟叶颜色表面分布状态的指标，绘制各颜色分量的分形维数变化曲线，分形维数变化曲线可以全面的反映烟叶颜色的表面分布状态；运用分形维数变化曲线能很好的表征产地特色烟叶外观颜色；具体步骤如下：1)产地特色烟叶样品的预处理：从均匀度好的样品烟叶中随机抽取5片烟叶，在标准空气条件下：温度22℃±1℃，相对湿度60％±3％，平衡24小时，烟叶含水率16％‑18％，备用；2)获取烟叶高分辨率数字图像：烟叶数字图像采集的环境条件为烟叶分级实验室标准环境条件，在上述平衡好的样品中选取代表性烟叶1片，以计算机、数码相机为硬件系统，模拟人眼观烟叶的角度，相机镜头与工作台面呈45°夹角；三脚架固定相机后定角度、定焦拍摄，图像分辨率为1024*768以上，由USB数据线及接口将图像直接传至计算机；3)烟叶图像预处理：预处理过程主要包括两部分：首先用类差影法从图像中去除背景，其次采用基于子区域的区域生长方法，对经过背景去除的烟叶图像进行分割，去除烟叶表面存在的褶皱引起的暗光、微小病斑、破损以及烟叶主支脉的颜色；4)烟叶颜色分形维数计算a.将烟叶图像各颜色分量在下述色值范围内，红色分量(R)：140‑220，分为以下8个区间：140‑150，150‑160，160‑170，170‑180，180‑190，190‑200，200‑210，210‑220；绿色分量(G)：90‑170，分为以下8个区间：90‑100，100‑110，110‑120，120‑130，130‑140，140‑150，150‑160，160‑170；蓝色分量(B)：0‑40，分为以下8个区间：0‑5，5‑10，10‑15，15‑20，20‑25，25‑30，30‑35，35‑40；亮度分量(I)：90‑170，分为以下8个区间：90‑100，100‑110，110‑120，120‑130，130‑140，140‑150，150‑160，160‑170；以此小阈值区间分别作为各颜色分量图像二值化的阈值参数(threshold parameters)；b.将烟叶颜色图像的红色、绿色、蓝色和亮度各分量的图像，用各通道的阈值参数对每幅图像二值化，即二值化后图像矩阵的元素值为0或1；c.取初始小正方形的边长为r1即标尺长度，生成网格去覆盖图像，计算图像矩阵中包含1的方格的个数N(r1)，得到一对坐标点(r1，N(r1))；d.改变边长即标尺长度，重复步骤c，直到最大边长为止，从而得到m个点(ri，N(ri))，i＝1，2…，m；e.用对数模型做线性回归分析，计算拟合得到直线的斜率，各阈值参数对应的烟叶二值化图像的计盒分维数等于该直线的斜率；f.上述a‑e步骤涉及到的计算过程借助于FractalFox软件容易实现；5)绘制各颜色分量的分形维数变化曲线将获得的系列指标：描述红色分量的分形分布特征的指标FDR1‑FDR8，描述绿色分量的分形分布特征的指标FDG1‑FDG8，描述蓝色分量的分形分布特征的指标FDB1‑FDB8，描述亮度分量的分形分布特征的指标FDI1‑FDI8，利用计算机绘图，以小阈值区间为横坐标，以各颜色分量小阈值区间对应的分形维数值为纵坐标，得到各颜色分量的不同阈值参数下计盒分维数变化曲线，上述四个指标的曲线组合，用以表征该产地烟叶外观的颜色。