基于邻域标签融合的烟草薄片视觉提取方法

作者:李世杰; 陈泽少; 聂长武; 张坤芳; 张喆; 万帅; 牛亚鹏; 李倬; 张智轩
来源:科技创新与应用, 2022, 12(27): 152-156.
DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.27.037

摘要

针对现有图像采集设备获取的烟草薄片难以从图像背景中分离,目标图像有效像元信息丢失,提出一种基于领域标签融合的烟草薄片视觉提取方法。首先对原始采集图像进行空域高斯算子平滑处理,消除噪声点并保留图像细节信息。为更便于将前景与背景进行分离,进行Lab坐标空间变换。在上述处理基础上,进行聚类分割操作,分析各聚类标签及其临近区域相关关系,合并相邻相似标签提取完整烟草薄片信息。通过与传统的Ostu、最大信息熵等方法对比显示,该文采用方法具备较好的图像细节保留能力。

  • 单位
    河南中烟

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