在卷烟厂中,需要统计生产烟支的具体数目。传统机械计数方式的缺点是精度不高并且会损坏计数的烟支,而采用图像识别方法进行计数具有速度快、计数精度高、对烟支没有损伤的优点,是一种更好的选择。烟支图像识别计数可以分为烟支图像获取、二值化以及识别计数三个步骤。其中前两个步骤处理效果的好坏对后续的识别计数将产生极大的影响。比较现有各种图像采集设备的优缺点后,选择数字摄像机作为图像采集设备。在配置了各种拍摄参数后,数字摄像机拍摄得到的是一幅Bayer原始图像,还需要插值。在烟支图像获取步骤中,首先插值G颜色分量并以G颜色分量值作为灰度值得到一灰度烟支图像,然后根据R和B颜色分量的值锐化边缘并平滑烟支内部区域。由于插值目的不同,采用传统的插值性能度量方法不能有效度量烟支计数插值算法的性能。根据像素点的梯度方向度量插值算法是否完整呈现烟支的边缘,给出了内部区域平滑度和边缘尖锐度的概念并据此度量插值算法是否锐化边缘并平滑内部区域。插值后,为了有效的区分图像中烟支及其背景,还需要选取阈值二值化插值后的烟支图像。首先,根据烟支图像中烟框的几何特征去除了烟框及其外围背景。然后,根据烟支图像中灰度值变化较大、烟支和烟支之间间隔小的特征,把整幅图像分成等大的正方形区域并给出区域稀疏比的概念。在稀疏比小的区域根据最大熵阈值选取方法得到阈值并二值化,而在稀疏比大的区域根据灰度平均值选取阈值二值化。实验中,为了验证上述烟支获取和二值化方法的有效性,在一台PC机上编程控制数字摄像机获得原始Bayer烟支图像并实现了上述的插值、性能度量和二值化方法。实验结果表明使用插值方法获得的烟支图像中烟支的几何特征没有被破坏,同时背景和烟支差别比较明显。而二值化方法能够有效的分割烟支及其背景。