【技术实现步骤摘要】
本专利技术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。
技术介绍
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...
【技术保护点】
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：S1：读取实时采集到的棉花异性纤维图像；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。
【技术特征摘要】
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；...
【专利技术属性】
技术研发人员：李道亮，王钦祥，李振波，王金星，杨文柱，刘双喜，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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