基于数学形态学的烟支计数识别

根据烟支的几何特征,设计1种基于数学形态学的烟支图像分割并计数识别方法．该方法对二值图像应用形态滤波器去噪,对单个标记区域进行形状分类并使用不同的结构元素进行开运算,在腐蚀后膨胀前进行单烟支判定,达到分类处理的效果．在整个形态处理过程中引入形态编码概念,从而将形态学运算转换为字节中的位运算,同时将二值图中的区域转换为整数集合,作为1种区域描绘应用在单烟支判定中．

灰度烟支图像的二值化算法

在烟支计数的实际应用中,为了后续的计数,需要对灰度烟支图像二值化。由于烟支图像中烟支小而多,烟支之间的间隔小,使用常用的阈值选取算法来二值化烟支图像并不能取得好的效果。本文根据Pun的最大熵算法提出了一种改进的局部最大熵均值综合阈值选取方法。本文的方法把整个烟支图像分成小区域,在每一个区域中综合考虑最大熵和区域灰度均值来得到最优的阈值。实验结果表明了此算法的有效性。