1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。step2 圖像預(yù)處理-圖像采集和預(yù)處理圖像采集常用的圖像采集設(shè)備有掃描儀、CMOS攝像機(jī)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、CCD攝像機(jī)等。其中數(shù)字?jǐn)z像機(jī)是新一代攝像機(jī)的發(fā)展方向其具有適合于使用計(jì)算機(jī)處理、簡化調(diào)整機(jī)構(gòu)和調(diào)整方式、可以實(shí)現(xiàn)精確,細(xì)致的調(diào)整等優(yōu)點(diǎn)。本課題擬采用的攝像機(jī)為大恒圖像公司的DH-HV1302UC彩色數(shù)字?jǐn)z像機(jī),攝像機(jī)輸出24位彩色圖像。在實(shí)驗(yàn)中，需要列出其主要的性能參數(shù)指標(biāo)如下:分辨率光學(xué)尺寸像素尺寸像素深度幀率圖像數(shù)據(jù)輸出格式工作溫度及濕度額定功率然后進(jìn)行圖像預(yù)處理就是在圖像分析中,對輸入圖像進(jìn)行

2、分割和匹配前所進(jìn)行的處理。實(shí)際測量中,圖像中會有一些噪聲或與后續(xù)研究無關(guān)的信息,即實(shí)際獲得的圖像一般都因受到某種干擾而含有噪聲。引起噪聲的原因有敏感元器件的內(nèi)部噪聲、照相底片上感光材料的顆粒、傳輸通道的干擾及量化噪聲等,這些原因決定了噪聲的分布特性及它和圖像信號的關(guān)系。所以在對圖像進(jìn)行處理之前,就必須先用平滑、銳化和對比度增強(qiáng)等方法對其進(jìn)行預(yù)處理,以改善圖像質(zhì)量、抑制不需要的變形或增強(qiáng)某些對于后續(xù)處理來說重要的圖像特征。能否盡可能少地受到圖像中噪聲的影響而導(dǎo)致結(jié)果的準(zhǔn)確性下降,這些都在很大程度上取決于對原始圖像的預(yù)處理措施是否有效、是否符合實(shí)際情況預(yù)處理的好壞直接影響匹配結(jié)果的精度。圖像的灰度

3、轉(zhuǎn)換課題的后續(xù)研究主要是對灰度圖像進(jìn)行研究,所以首先得把攝像機(jī)采集到的彩色數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像?；叶葓D像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個像素的顏色有R、G、B三個分量決定，而每個分量有255種值可取，這樣一個像素點(diǎn)可以有1600多萬的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，一個像素點(diǎn)的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些。灰度圖像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特征。圖像的

4、灰度化處理可先求出每個像素點(diǎn)的R、G、B三個分量的平均值，然后將這個平均值賦予給這個像素的三個分量。圖像的二值化處理就是將圖像上的點(diǎn)的灰度置為0或255，也就是使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實(shí)用的圖像處理中，以二值圖像處理實(shí)現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進(jìn)一步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素的值為0或255的點(diǎn)的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而

5、且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。二值圖像在HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%88%86%e6%9e%90圖像分析中應(yīng)用非常廣泛，二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像，二值圖像具有存儲空間小，處理速度快，可以方便地對圖像進(jìn)行布爾HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e9%80%bb%e8%be%91%e8%bf%90%e7%ae%97邏輯運(yùn)算等特點(diǎn)。更重要的是，在二值圖像的基礎(chǔ)上，還可以進(jìn)一步對HYPERLINK/WebForms/WebDefine

6、s.aspx?searchword=%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%a4%84%e7%90%86圖像處理，獲得該圖像的一些HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e5%87%a0%e4%bd%95%e7%89%b9%e5%be%81幾何特征或者其他更多特征。彩色圖像是采用紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三種顏色作為基色按不同的比例混合而得到的?；叶然褪鞘共噬腞、G、B分量值相等的過程。R、G、B的值的取值范圍是0255,所以灰度圖像僅能表現(xiàn)256種顏色?；叶然幚碜罱?jīng)典的方法是加權(quán)平均值法，即根據(jù)重要性或其它指標(biāo)給R、G、B分量

7、賦予不同的值,并使三者的值進(jìn)行加權(quán)平均,即式中、分別為R、G、B分量的權(quán)值，、取不同的值,加權(quán)平均值法就形成不同的灰度圖像實(shí)驗(yàn)和理論推導(dǎo)證明,當(dāng)、分別取0.30,0.59和0.11時,即當(dāng)時,能得到最合理的灰度圖像。實(shí)驗(yàn)中我們就采用了最經(jīng)典的各權(quán)值分量，的加權(quán)平均值法對立體圖像對進(jìn)行了灰度化處理,實(shí)驗(yàn)結(jié)果用圖像形式體現(xiàn)。Matlab仿真實(shí)驗(yàn)：我們采用原圖為figure(1)原RGB圖像MyYuanLaiPicfigure(2)經(jīng)過加權(quán)平均法得到的灰度圖像figure(3)平均法轉(zhuǎn)化之后的灰度圖像figure(4)最大值法轉(zhuǎn)化之后的灰度圖像附：Matlab源代碼圖像的平滑一幅圖像可能存在著寄生效

8、應(yīng)。這些寄生效應(yīng)可能在傳輸中產(chǎn)生,也可能在量化等處理過程中產(chǎn)生。圖像平滑的目的是減少由于圖像采樣系統(tǒng)的質(zhì)量因素而產(chǎn)生的這些寄生效應(yīng)又不使圖像的邊緣輪廓和線條變模糊。圖像平滑處理方法有空域法和頻域法兩大類。主要有鄰域平均法,低通濾波法,多圖像平均法。通過初步對比，低通濾波法傳輸函數(shù)的設(shè)計(jì)太復(fù)雜、多圖像平均法計(jì)算量大計(jì)算時間長,所以我們采用鄰域平均法對灰度化后的圖像進(jìn)行平滑處理：鄰域平均法:鄰域平均法是簡單的空域處理方法。這種方法的基本思想是用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。假定有一幅NxN個像素的圖像f(x,y),平滑處理后得到一幅圖像g(x,y)。g(x,y)由以下式子決定式中x，y

9、=0,1,2，N1，S是（x，y）點(diǎn)鄰域中點(diǎn)的坐標(biāo)的集合，但其中不包括（x，y）點(diǎn)，M是集合內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)的總數(shù)。上式表明，平滑化的圖像g(x,y)中的每個像素的灰度值均由包含在（x，y）的預(yù)定鄰域中的f(x,y)的幾個像素的灰度值的平均值來決定，研究表明上述選擇鄰域的方法對抑制噪聲是有效的,但是隨著鄰域的加大,圖像的模糊程度也愈加嚴(yán)重。為克服這一缺點(diǎn),可以采用閉值法減少由于鄰域平均所產(chǎn)生的模糊效應(yīng)。其基本方法由下式?jīng)Q定。式中T就是規(guī)定的非負(fù)閉值。其含義為當(dāng)一些點(diǎn)和它的鄰域內(nèi)的點(diǎn)的灰度的平均值的差不超過規(guī)定的閉值T時,就仍然保留其原灰度值不變,如果大于閩值T時就用它們的平均值來代替該點(diǎn)的灰度值。這樣

10、能大大減少模糊的程度?？偟膩碚f，傳統(tǒng)的臨域平均法邊緣檢測流程圖如下：圖鄰域平均法邊緣檢測的流程圖圖像的銳化立體圖像對經(jīng)過前面的平滑濾波后雖然除去了圖像中的高頻噪聲,但也使得圖像變得模糊了。圖像的銳化主要目的是突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié)。它一般有兩種方法:微分法和高通濾波法。常用的微分銳化法又有梯度銳化法和拉普拉斯銳化法。我們重點(diǎn)介紹后者，即Laplace銳化法。拉普拉斯銳化法:對于給定的二維離散圖像f(x,y),它的一階差分為:二階差分為：根據(jù)Laplace算子：從而有：由于拉普拉斯是一種微分算子,它的應(yīng)用強(qiáng)調(diào)圖像中灰度的突變及降低灰度慢變化的區(qū)域這將產(chǎn)生一幅把圖像中的淺灰色邊線和突

11、變點(diǎn)疊加到暗背景中的圖像解決這一現(xiàn)象,可以用下式對圖像進(jìn)行銳化。寫成差分形式則有：用模板的形式表示,則此時拉普拉斯銳化的模板是：從上面可看出拉普拉斯是一種二階微分算子,它的應(yīng)用可增強(qiáng)圖像中灰度突變的區(qū)域,減弱灰度的緩慢變化區(qū)域。圖像銳化處理的作用是使灰度反差增強(qiáng),從而使模糊圖像變得更加清晰。圖像模糊的實(shí)質(zhì)就是圖像受到平均運(yùn)算或積分運(yùn)算,因此可以對圖像進(jìn)行逆運(yùn)算,如微分運(yùn)算能夠突出圖像細(xì)節(jié),使圖像變得更為清晰。通過上面的分析比較拉普拉斯銳化法更能很好的銳化圖像中的邊緣細(xì)節(jié)部分,所以實(shí)驗(yàn)中采用拉普拉斯銳化法對圖像進(jìn)行銳化處理。我們使用Matlab編寫了對數(shù)字圖像進(jìn)行Guassian_Laplace變換的程序代碼，把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結(jié)合起來，先平滑掉噪聲，