基于烟丝颜色模型与烟支模板构造的烟支识别计数

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1、基于烟丝颜色模型与烟支模板构造的烟支识别计数力获得对烟支的高精度识别与计数，通过对烟丝颜色的实验和分析得到烟丝颜色的分布特性，在此基础上分别构造基于HSI颜色空间和RGB颜色空间的烟丝颜色模型，并利用RGB颜色空间中对应的特征向量分割烟支的内部与外部区域.根据烟支图像的特征构造烟支模板，给出基于该模板的烟支识别与计数的算法.该方法通过搜索匹配对分割出的H标区域是否为烟支进行识别与判定.实验结果表明，该算法的识别精度高，能适应一定范围的光学环境变化，鲁棒性得到增强.关键词：颜色分类；模板匹配；图像识别；形状特征；计数TP391.4.1ACigarette

2、recognitionandcountingbasedonconstructionoftobaccocolormodelandcigarettetemplateCAOJichang，ZHUShengjian(CollegeofComputer&Tech.，HuazhongUniv.ofSci.&Tech.,Wuhan430074，China)Abstract：Torecognizeandcountcigarettesprecisely,thecharacteristicsoftobaccocolordistributionisobtainedthrou

3、ghthetobaccocolorexperiment，onwhichtheconstructionofcigarettecolormodelinHSIspaceandRGBspaceisbased.TheinsideandoutsideregionsofcigarettearcsegmentedbyfeaturevectorinRGBspace.Acigarettetemplateisconstructedaccordingtothefeatureofcigaretteimage.Soanalgorithmoncigaretterecognition

4、andcountingisproposedbasedonthetemplate.Thealgorithmrecognizesandjudgeswhetherthesegmentedtargetregionsarccigarettesbysearchingandmatching.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmhashighrecognitionprecisionandistolerantinacertainchangingdegreeofopticalenvironment,andtherobustn

5、essisenhanced.Keywords:colorgrading；templatematching；imagerecognition；shapefeature；counting0引言采用图像处理的方式，对同类物体进行识别计数己有广泛研宄,识别计数的对象包括细胞［1］、瓜果和棒材等.烟支是其截面具有较规则类圆结构的物体，在烟厂对未经包装的散盘烟支进行计数具有实际意义，是必须完成的工序之一.以往采用人工或机械的方式对烟支进行计数，容易造成烟支损伤，且耗时长.本研究引入图像识别的方式进行烟支自动识别计数，以期解决上述问题.针对规则物体普遍采用的识别方法

6、包括：数学形态学运算［2］、Hough变换［3］以及模板匹配算法［4］等.数学形态学运算通过构造结构元素检测和提取图像中S标物体的形状特征，但结构元素的选取比较困难，并且变换后的目标区域会出现畸变，不利于识别出含有噪声的物体.Hough变换是检测物体形状最为常用的方法，它通过坐标空间变换，将识别问题转化为空间坐标系点的聚类问题.Hough变换的抗噪声能力强，但复杂的运算和庞大的数据量限制其对大量物体计数领域的应用.模板匹配法基于图像中的灰度信息将0标区域与标准模板进行比较匹配，具有一般性，但同样存在计算量大的问题，如果在彩色图像中能结合物体的颜色特征进

7、行模板匹配，将获得更好的鲁棒性并减少计算量.本研宄中，目标物体烟支虽然其截面均为类圆形，且比较规则，但要获得高精度识别仍存在困难：烟支内部的烟丝总体呈黄褐色，巾于经多种配方混合而成，使得丼颜色分布不均匀，明暗变化差异较大，不利于区域的分割；此外，实际的图中待识别的烟支多达几千支，烟支间连接紧密，部分区域出现较为严秉的黏连情况，同样会给识别带来网难.针对上述问题，在综合考虑烟丝颜色特性与几何特性的基础上，提出基于烟丝颜色分类［5］与模板匹配相结合的方法，先通过大景样本采集分析，获得烟丝的颜色模型，并依据该模型对图像进行粗分割，并对粗分割后烟支内部区域求取

8、均值向量，比较区域内每点特征向量与均值向量的马氏距离，剔除不满足条件的点，进行二次分割：然后再