集合。
[0088]腐蚀运算可以消除图像中小的成分，有对图像内部滤波的作用，膨胀可以填充图 像中的小孔及在图像边缘出现的小凹陷部分，有对图像外部滤波的作用，先对图像进行腐 蚀再进行膨胀，记为开运算，利用开运算可以消除小图像，平滑较大图像边界，但不会明显 改变原来图像的面积。先对图像进行膨胀再进行腐蚀，记为闭运算，利用闭运算可以填充图 像内细小空洞，平滑其边界，但不会明显改变原来图像的面积。
[0089]因此，采取数学形态学提取二值图像的纹理特征的关键就是结构元素的选取，包 括结构元素形状及大小的选取。
[0090] 结构元素形状与大小的选择与待处理图像有关，因此不同的纸张类型设置有不同 的结构元素，在扫描纸张表面的图形码时，可以从中获取该纸张类型对应的结构元素。
[0091] 采用获取的结构元素对上述二值图像进行腐蚀、膨胀运算，可以去除噪声、填补空 洞，简化图像，去除不相干的结构。
[0092] 将上述的二值图像进行数学形态学处理，去除了不相干的结构，使二值图像中的 纹理特征更清晰，之后提取该二值图像的纹理特征。
[0093]在本发明实施例中，可以采取Gabor(加博)滤波器来提取上述二值图像的纹理特 征。Gabor滤波器是由Gabor函数形成的，Gabor函数为一种加窗傅立叶变换函数。采用Gabor 滤波器提取纹理特征主要包括如下过程：
[0094]设计滤波器；
[0095]从滤波器的输出结果中提取有效的纹理特征。
[0096]在本发明实施例中，可以从预设纸张表面的图形码中获取该纸张类型对应的矩形 窗，将该矩形窗作为Gabor函数的高斯窗口，得到该Gabor函数形成的该纸张类型对应的 Gabor滤波器，然后使用该滤波器从对应纸张类型的叠层纸张的二值图像中，提取叠层纸张 的纹理特征。
[0097]除此之外，还可以采用小波变换、灰度共生矩阵等方法提取上述二值图像的纹理 特征。
[0098]每间隔预先获取的频率间隔，作一条垂线与上述二值图像中的纹理特征垂直，共 作多条垂线，这样就把上述二值图像划分为多个子图像，并且每条垂线都具有一定的宽度， 该宽度可以为10个像素的宽度，也可以为12个像素的宽度，本发明实施例并不限定上述垂 线的宽度的具体值。
[0099] S140,根据上述多个子图像，对上述叠层纹理图像中包括的叠层纸张进行计数。
[0100] 对上述叠层纹理图像中包括的叠层纸张进行计数，具体包括如下步骤：
[0101] 分别计算多个子图像中每个子图像包括的交叉区域的数目，上述交叉区域为垂线 与纹理特征重叠的区域；
[0102] 统计每个交叉区域的数目在多个子图像中出现的次数；
[0103] 将出现的次数最多的交叉区域的数目确定为叠层纹理图像包括的叠层纸张数。
[0104] 每条垂线和上述二值图像中的纹理特征垂直，会产生一个重叠的区域，该区域就 是垂线和二值图像中纹理特征的交叉区域，由于该二值图像中具有多条纹理特征，因此每 条垂线与二值图像中的纹理特征垂直交叉，也会产生多个交叉区域，因此通过计算该交叉 区域的数目就可以得出该二值图像中的纹理特征的数目，也就是该叠层纹理图像包括的叠 层纸张数。
[0105] 作多条垂线和二值图像中的纹理特征垂直，因为，每一条垂线都会和二值图像中 的纹理特征产生多个交叉区域，但是由于纸张的边缘有细小的毛边或者是部分区域的叠、 断会导致部分垂线和二值图像中的纹理特征的交叉区域的数目不相同，因此统计每个交叉 区域的数目在多个子图像中出现的次数，并将出现的次数最多的交叉区域的数目确定为叠 层纹理图像包括的叠层纸张数。
[0106] 本发明实施例提供的叠层纸张计数方法，通过采集叠层纸张的叠层纹理图像，并 将叠层纹理图像转化为二值图像，根据预先获取的频率间隔，将上述二值图像划分为多个 子图像;根据多个子图像，对上述叠层纹理图像中包括的叠层纸张进行计数，实现了叠层纸 张的机器计数，计数快、效率高。
[0107] 实施例2
[0108] 本发明实施例提供了一种叠层纸张计数装置，如图2所示，该装置包括：
[0109] 采集模块210、转化模块220、划分模块230以及计数模块240。
[0110] 采集模块210,用于采集叠层纸张的叠层纹理图像。
[0111] 采集模块210可以为CCD相机，可以为摄像机，也可以为激光扫描仪。
[0112] 转化模块220,用于将上述叠层纹理图像转化成二值图像。
[0113] 划分模块230,用于根据预先获取的频率间隔，将上述二值图像划分为多个子图 像。
[0114]计数模块240,用于根据多个子图像，对叠层纹理图像中包括的叠层纸张进行计 数。
[0115] 在本发明实施例中，采用上述叠层纸张计数装置对叠层纸张进行计数，具体步骤 为：
[0116] 采集模块210采集叠层纸张的叠层纹理图像，并将上述图像发送给转化模块220， 由转化模块220转化成二值图像，转化模块220将转化成的二值图像发送给划分模块230,划 分模块230根据预先获取的频率间隔，将该二值图像划分为多个子图像，划分模块230将上 述多个子图像发送给计数模块240,由计数模块240根据划分模块230发送的多个子图像，对 上述叠层纹理图像中包括的叠层纸张进行计数。
[0117] 作为一个实施例，上述叠层纸张计数装置还可以包括：
[0118]扫描模块及获取模块。
[0119] 扫描模块，用于扫描预设纸张类型对应的图形码。
[0120] 获取模块，用于从上述图形码中获取预设纸张类型的频率间隔。
[0121] 在本发明实施例中，使用扫描模块及获取模块获取纸张类型及该纸张类型对应的 参数，包括：
[0122] 使用扫描模块对上述叠层纸张表面的图形码进行扫描，该图形码可以为条形码， 也可以是二维码，获取模块从扫描模块扫描后的图形码信息中获取该叠层纸张的频率间 隔。扫描模块可以为条码扫描器。
[0123] 其中，转化模块220可以包括：
[0124] 获取单元、第二计算单元以及二值化单元。
[0125] 获取单元，用于获取上述叠层纹理图像中每个像素点的AXB邻域中的像素灰度值 的平均值和标准偏差，其中A、B均为正整数，并且A矣B。
[0126] 第二计算单元，用于根据每个像素点对应的灰度值的平均值和标准偏差，分别计 算每个像素点对应的分割阈值。
[0127] 二值化单元，用于根据上述每个像素点对应的分割阈值，分别将每个像素点的AX B邻域进行二值化，得到上述叠层纹理图像的二值图像。
[0128] 采用转化模块220将上述叠层纹理图像转化成二值图像，具体包括如下步骤：
[0129] 转化模块220接收到采集模块210发送的叠层纹理图像后，获取单元获取上述图像 中每个像素点的AXB邻域中的像素灰度值的平均值m(x， y)和标准偏差d(x，y)，像素均值m
计算得出，其中，N表示该邻域内的像素总数，Xl表示第i个 像素点的灰度值，标准偏差d (X，y)由
出，其中，N表示该邻域内的像素总数，xi表示第i个像素点的灰度值，根据公式v(x，y)=min (StdDevScale*d(x，y), AbsThr esho 1 d)可以对C (X，y)点的标准偏差进行修正。
[0130] 其中，StdDevScale为标准差因子，AbsThreshold为绝对阈值，在本发明实施例中 优选StdDevScale为_0.2，AbsThreshold为2。其中，标准差d(x，y)与标准差因子 StdDevScale相乘，可以限制噪声对图像处理的灵敏度，AbsThreshold为设定的最小分割相 对阈值，即像素间的灰度差必须大于这个数值时，才能被划分。