一、識別方法

1、圖像采集

• 針對在實(shí)際煙梗圖像的采集和處理中可能出現(xiàn)的問題，用相對應(yīng)的方法進(jìn)行處理，最大限度保證采集的圖像與實(shí)際對應(yīng)。如煙葉的不平整的處理。

2、圖像分割

• 對圖像進(jìn)行分割，由于煙梗和煙葉之類存在著 的形態(tài)學(xué)上的差異，通過圖像分割方法可以對煙梗進(jìn)行分割，為后續(xù)煙梗的判斷和質(zhì)量擬合提供保障

3、圖像判定

• 建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型和相關(guān)的判決理論，對煙梗和非煙梗物質(zhì)進(jìn)行歸屬判斷，消除非煙梗物質(zhì)在質(zhì)量擬合中存在的影響。
  以此來進(jìn)行煙葉中含梗率的擬合計(jì)算。

  
  

二、圖像去噪方法

??圖像去噪處理通常從空間域和頻率域進(jìn)行處理。

• 空間域去噪
  ??空間域去噪的基本的思想是對圖像的每個像素點(diǎn)進(jìn)行操作處理，以像素作為 操作的中心，進(jìn)行一系列的處理運(yùn)算之后，將計(jì)算得到的結(jié)果代替圖像原來像素 點(diǎn)的像素灰度值。從而完成對圖像噪聲的去除或者減弱的作用，對原圖像進(jìn)行增 強(qiáng)的作用。
  空間域常用的去噪方法主要有以下幾種：
  • 均值濾波
  • 統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波
  • 自適應(yīng)濾波。

• 變換域去噪
  變換域去噪是將圖像從原來的空間域轉(zhuǎn)化到相對應(yīng)的變化域中，根據(jù)圖像和 噪聲在所在的變化域內(nèi)所呈現(xiàn)的不同特點(diǎn)，選擇相對應(yīng)的函數(shù)進(jìn)行相對應(yīng)的計(jì)算， 最后再通過反變換變換到空間域中，實(shí)現(xiàn)對圖像的去噪。
  變換域主要的變換方法分別有
  • 傅里葉變換
  • 余弦變換
  • 小波變換
    其中傅里葉變換和小波變換在實(shí)際 運(yùn)用中是比較常見的去噪變換方法。