基于计算机视觉的片烟形状测量方法

HFCAS OpenIR

	基于计算机视觉的片烟形状测量方法
其他题名	A Computer Vision-based Method for Measuring Shape of Tobacco Strips
	徐大勇 1; 王澍 2; 张龙2 ; 李新锋 3; 范明登 3; 张文2 ; 夏营威2 ; 高震宇2 ; 堵劲松 1
	2015
发表期刊	烟草科技
ISSN	1002-0861
摘要	为准确描述片烟形状,基于计算机视觉提出了一种片烟形状测量方法。采用基于Mean-shift均值漂移算法的图像分割方法实现图像中片烟区域的初步提取,利用形态学梯度算法精确提取片烟轮廓。分别使用分形维数和傅里叶描述子两种方法对片烟形状进行定量描述,并以一组形状各异的片烟为测试对象,对分形维数和傅里叶描述子形状描述能力进行了分析实验。结果表明：对于不同形状的片烟,分形维数与傅里叶描述子的取值差异明显,且两种方法的取值随着片烟形状差异的扩大而增大,表现出单调性,验证了两种方法对片烟形状均具有可靠的描述能力。将两种形状定量方法同时运用于片烟形状测量系统,能够有效评价片烟形状。
其他摘要	In order to describe the shape of tobacco strips accurately, a measuring method based on computer vision was proposed. Image segmentation method based on Mean-shift algorithm was used to extract the area, where tobacco strip was present from an image, then the profile of tobacco strip was precisely extracted by a morphological gradient algorithm. The shape of tobacco strip was quantitatively described by Fractal dimension and Fourier descriptors separately. The ability of shape description of Fractal dimension and Fourier descriptors was tested with tobacco strips of different shapes. The results showed that for tobacco strips of different shapes, Fractal dimension and Fourier descriptors took different values and the difference between the two increased with the widening of the discrepancy between shapes in a monotonic way. It was verified that both methods were reliable. By adopting the two methods together, the shape of tobacco strip can be more effectively evaluated
关键词	片烟计算机视觉形状测量图像分割傅里叶描述子分形维数
收录类别	CSCD
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5423252
引用统计	被引频次：5[CSCD] [CSCD记录]
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/94829
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位	1.中国烟草总公司郑州烟草研究院 2.中国科学院安徽光学精密机械研究所 3.中国科学院安徽光学精密机械研究所 4.龙岩金叶复烤有限责任公司 5.龙岩金叶复烤有限责任公司 6.中国科学院安徽光学精密机械研究所 7.中国科学院安徽光学精密机械研究所 8.中国科学院安徽光学精密机械研究所 9.中国烟草总公司郑州烟草研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	徐大勇,王澍,张龙,等. 基于计算机视觉的片烟形状测量方法[J]. 烟草科技,2015,048.
APA	徐大勇.,王澍.,张龙.,李新锋.,范明登.,...&堵劲松.(2015).基于计算机视觉的片烟形状测量方法.烟草科技,048.
MLA	徐大勇,et al."基于计算机视觉的片烟形状测量方法".烟草科技 048(2015).