[发明专利]一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，特别涉及一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类方法和系统。

背景技术

中国地域辽阔，竹类资源丰富，面积、产量均居世界前列。从很早以前就有“竹子王国”的美誉，这是因为中国的竹林面积达500多万公顷，竹子对人们生活的重要性有着源远流长的历史，古代诗人苏东坡曾说过“宁可食无肉，不可居无竹”，竹子不仅对人们的生活有着深远的影响，还对生态功能和农村经济的发展起十分重要的作用。它广泛的用于各个方面当中，如：竹地板、竹门、竹窗、竹制的生活用品等等。但是，竹条经过多层的加工程序后会出现颜色深浅不同的情况，当前工业生产的所有竹条都由传统的人工进行筛选，工人用肉眼观察进行颜色的分类，但是，随着变化的环境、漫长的工作时间和身体疲劳的原因所限，竹条分类的准确度和效率会下降。于是急需一种能对竹子的颜色进行自动分类的方法和系统。

发明内容

本发明提供了一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类方法和系统，解决以上所述技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于颜色特征和Hu矩的竹条分类方法，包括以下步骤：

S1，获取至少一个样本竹条的样本图像，并建立样本图像库；

S2，获取待测竹条的原始图像；

S3，计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的色差值；

S4，获取所述原始图像的至少一个不变矩值，根据所述至少一个不变矩值计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的不变矩距离；

S5，根据所述色差值和所述不变矩距离，将所述待测竹条划分到预设类别,以实现竹条的分类。

本发明的有益效果是：本发明通过计算待测竹条原始图像与样本图像库中每个样本图像进行色差值和不变矩距离，在光照条件不变的情况下，可以实时地实现了竹条颜色的有效分类，增加了竹制品加工自动化程度，提高了工业生产的效率。

进一步，所述样本数据库的竹条样本数量不少于15个。

采用上述进一步方案的有益效果是：一定数量的样本不仅能提高计算速度，而且能提高竹条的颜色分类的准确性。

进一步，采用最小距离分类器进行度量以及使用改进后的加权欧式距离计算所述目标图像与样本图像库中每个样本图像的色差值Dn。

采用上述进一步方案的有益效果是：最小距离分类器是一种简单而有效的分类方法，该分类器通过对标称型和字符串型属性的距离的加权定义,以及增加属性值的范围约束,扩大了最小标准化欧式距离分类器的适用范围,同时提高了其分类准确率。

本发明还提供了一种基于颜色特征和Hu矩的竹条分类系统，包括：

第一图像获取模块，用于获取至少一个样本竹条的样本图像，并建立样本图像库；

第二图像获取模块，用于获取待测竹条的原始图像；

计算模块，用于计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的色差值；

第三图像获取模块，用于获取所述原始图像的至少一个不变矩值，根据所述至少一个不变矩值计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的不变矩距离；

分类模块，用于根据所述色差值和所述不变矩距离，将所述待测竹条划分到预设类别,以实现竹条的分类。

本发明的有益效果是：本发明通过计算待测竹条原始图像与样本图像库中每个样本图像进行色差值和不变矩距离，在光照条件不变的情况下，可以实时地实现了竹条颜色的有效分类，增加了竹制品加工自动化程度，提高了工业生产的效率。

附图说明

图1为本发明一个实施例提供的一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类方法的流程示意图；

图2为本发明一个实施例提供的一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，本发明提供的一种基于颜色特征和Hu矩的竹条颜色分类方法的流程示意图，包括以下步骤：

S1，获取至少一个样本竹条的样本图像，并建立样本图像库；

S2，获取待测竹条的原始图像；

S3，计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的色差值；

S4，获取所述原始图像的至少一个不变矩值，根据所述至少一个不变矩值计算所述原始图像与样本图像库中每个样本图像的不变矩距离；

S5，根据所述色差值和所述不变矩距离，将所述待测竹条划分到预设类别,以实现竹条的分类。