专利名称：风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理系统及方法领域，尤其涉及一种风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法及系统。
背景技术：
棉花异性纤维是指混入棉花中的非棉纤维和非本色棉纤维，如化学纤维、毛发、 丝、麻、塑料膜、塑料绳、染色线(绳、布块)等。
虽然棉花中异性纤维含量较少，但对纺织品质量影响严重，混入原棉中的异性纤维，容易被打碎成散落单纤维，在纺织加工中难以清除。纺纱时，散落单纤维容易使棉纱断头，降低生产效率；织布时，影响布面质量；染色时，因着色不同，影响外观，对棉纱和布面的质量造成了很大危害。
在我国，由于资金、发展程度等原因，通常采用人工挑拣异性纤维的方法，这种方法不仅耗费大量人力物力，且速度慢，精确度低，效率低下。
随着微电子技术及计算机技术的飞速发展，机器视觉因其所具有的非接触测量、 较宽的光谱响应范围和长时间稳定工作等优点，在棉花异性纤维的检测领域得到了快速的发展。作为棉花异性纤维的提取以及识别等后续工作的基础，研究针对棉花异性纤维快速处理的方法已经成为研究的重点。
图像处理首要任务是进行图像分割。目前，大多数分割算法都是针对图像灰度图。 但由于彩色图像提供了比灰度图更加丰富的信息，因此随着计算机处理能力的快速提高， 彩色图像处理正受到越来越多的关注。彩色图像分割面临两个主要问题选取合适的色彩空间；选择恰当的分割方法。
颜色空间从提出到现在已经有上百种，常用的有RGB、HSV、NTSC等。实时采集到的棉花异性纤维图像是基于RGB模式，但是RGB空间并不适合人的视觉特性，而HSV颜色空间是从人类的视觉系统角度出发，采用色调(hue)、饱和度(saturation)和亮度(value)来描述色彩，有利于色彩处理和识别。
棉花异性纤维进行图像分割之后，会因为伪异性纤维或者图像噪声造成分割目标中混有面积较小的伪目标，需要对这些伪目标进行移除，以提高分割结果的准确性，得到符合要求的异性纤维目标图像。
线状异性纤维因为由于棉层的遮挡等原因，会产生分割目标的断裂；如果想得到高质量的图像，就需要对所述裂缝进行连接；在对线性目标进行连接时，一般采用数学形态学的闭运算进行裂缝连接，但是传统的闭运算在对较细线性目标连接时，因为较细目标被膨胀后虽然可以连接断开的缝隙，但经过腐蚀后轮廓变得不明显，甚至又会产生新的断裂。
由于上述图像处理过程的缺陷，导致异性纤维在线监测处理过程中，容易产生分割困难、伪目标移除、线状目标断裂问题。发明内容
为了解决以上问题，本发明提供一种棉花纤维图像在线分割方法及系统，通过该图像分割方法及系统，能有效提高图像分割的速度，保证图像的分割质量。从而得到高质量的异性纤维分割图像，满足系统对异性纤维图像分割处理的高速度要求，为图像特征提取， 目标图像模式识别以及异性纤维数量的计量等后续工作提供较好的基础。同时，通过调整各个模块的参数，使该方法及系统适应不同的图像采集环境，增加了该方法及系统的适用范围。
为此，本发明的技术方案为
SI :实时采集棉花异性纤维图像；
S2 :将所述棉花异性纤维图像颜色空间由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；
S3 :提取所述HSV颜色空间棉花异性纤维图像饱和度⑶分量，对所述饱和度分量图像进行图像增强处理；
S4:对所述饱和度分量增强图像进行固定阈值二值化图像分割，得到初步分割图像，并对所述初步分割图像采用面积阈值方法进行去噪处理；
S5 :采用形态学方法对所述去噪后图像存在的断裂缝隙进行连接。
所述步骤S3中，对所提取的饱和度分量图像进行图像增强处理的步骤包括
S301 :计算整幅异性纤维图像饱和度分量的平均值§;
S302 :计算图像中每个像素点饱和度分量与平均值差值的绝对值
权利要求
1.风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法，其特征在于包括以下步骤 Si:读取实时采集到的棉花异性纤维图像； 52:将所述棉花异性纤维图像颜色空间由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间； 53:提取所述HSV颜色空间棉花异性纤维图像饱和度(S)分量，对所述饱和度分量图像进行图像增强处理； S4:对所述饱和度分量增强图像进行固定阈值二值化图像分割，得到初步分割图像，并对所述初步分割图像采用面积阈值方法进行去噪处理； S5 :采用形态学方法对所述去噪后图像存在的断裂缝隙进行连接。
2.根据权利要求I所述的风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法，其特征在于，所述步骤S3中，对所提取的HSV颜色空间棉花异性纤维图像的饱和度(S)分量建立非线性增强模型，进行图像增强处理。
3.根据权利要求2所述的风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法，其特征在于，所述非线性增强模型，其模型公式如下
4.根据权利要求I所述的风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法，其特征在于，所述步骤S4中的对所述饱和度分量增强图像进行固定阈值二值化图像分割，得到初步分割图像，对所述初步分割图像采用面积阈值方法进行去噪处理的步骤包括 判断所述的饱和度分量增强图像中每个像素点的值是否大于设定的阈值；若是，则所述像素为目标图像；否则，所述像素为背景图像； 判断所述目标图像中的目标面积是否大于设定的面积阈值；若是，则所述目标为异性纤维目标；否则，为伪异性纤维或者图像噪声产生的伪目标； 所述面积阈值通过统计伪异性纤维的大小和计算所占像素数量得到。
5.根据权利要求I所述的风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法，其特征在于，所述步骤S5中的采用形态学方法对所述去噪后图像存在的断裂缝隙进行连接包括 创建半径为R个像素的圆形结构元素，对权利要求3所述的去噪后目标图像进行数学形态学的膨胀处理； 创建半径为(R-N)个像素的圆形结构元素，对所述膨胀处理后的图像进行数学形态学的腐蚀处理； 所述圆形结构元素半径R的取值与断裂缝隙的大小有关，缝隙越大，R的取值越大，反之亦然； 所述N值取值范围为不大于R值，R与N差值的大小取决于被连接缝隙的宽度。
6.风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法及系统，其特征在于，该系统包括 图像颜色空间转换模块，用于读取采集到的棉花异性纤维，并将RGB颜色空间的棉花异性纤维图像转换为HSV颜色空间； 图像增强模块，与所述图像颜色空间转换模块相连接，用于提取HSV颜色空间异性纤维图像的饱和度分量，并对饱和度分量图像进行增强，以提高棉花异性纤维饱和度图像的对比度； 图 像分割与伪目标清除模块，与所述图像增强模块相连接，用于对增强后的饱和度图像进行分割，清除分割后目标图像中因伪异性纤维或者图像噪声产生的伪目标； 线性目标连接模块，与所述图像分割与伪目标清除模块相连接，用于对线性异性纤维在分割过程中产生的断裂缝隙进行连接。
全文摘要
本发明涉及一种风力传送条件下棉花异性纤维图像在线分割方法及系统，其方法包括以下步骤S1读取实时采集到棉花异性纤维图像；S2将所述棉花异性纤维图像颜色空间由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；S3提取所述HSV颜色空间棉花异性纤维图像饱和度(S)分量，对所述饱和度分量图像进行图像增强处理；S4对所述饱和度分量增强图像进行固定阈值二值化图像分割，得到初步分割图像，并对所述初步分割图像采用面积阈值方法进行去噪处理；S5采用形态学方法对所述去噪后图像存在的断裂缝隙进行连接。该方法及系统能够在保证图像分割质量的前提下，有效提高图像分割的速度。
文档编号G06T7/00GK102930547SQ201210452260
公开日2013年2月13日 申请日期2012年11月13日 优先权日2012年11月13日
发明者李道亮, 王钦祥, 李振波, 王金星, 杨文柱, 刘双喜 申请人:中国农业大学