條紋圖像的特征檢測方法與程序設(shè)計(jì)

1、實(shí)驗(yàn)報(bào)告七 實(shí)驗(yàn)名稱：條紋圖像的特征檢測方法與程序設(shè)計(jì)課 程：圖像檢測與處理專 業(yè)：測控技術(shù)與儀器 實(shí)驗(yàn)日期：2015年12月4日1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐ㄟ^圖像處理算法的設(shè)計(jì)和程序編寫調(diào)試，掌握采用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)目標(biāo)對象特征檢測的基本方法和過程。2、實(shí)驗(yàn)原理在相對亮的背景下，對較暗的目標(biāo)對象（線纜）進(jìn)行檢測，得到有一定對比度的數(shù)字圖像。首先，根據(jù)所采集的圖像質(zhì)量判斷是否需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)，根據(jù)圖像增強(qiáng)原理分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果選用增強(qiáng)算法；為檢測線纜的直徑尺寸，方法之一是用行方向上線纜所覆蓋的像素?cái)?shù)來描述線徑，為實(shí)現(xiàn)線纜覆蓋像素?cái)?shù)的度量，需要先將線纜目標(biāo)從背景中分離出來，即進(jìn)行二值化處理，選擇二值化處理

2、算法和門限值，對增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行二值化處理；然后，統(tǒng)計(jì)各個(gè)像素行線纜直徑方向上所覆蓋的像素?cái)?shù)N，對各行覆蓋像素?cái)?shù)求平均N，作為檢測結(jié)果值（單位：像素）。在檢測系統(tǒng)的成像放大率不變的情況下，通過數(shù)字圖像像素當(dāng)量e(毫米/像素)的標(biāo)定，即對每個(gè)像素代表的實(shí)物尺寸的測定，則可以得到線徑的實(shí)際尺寸D:D=Ne3、實(shí)驗(yàn)指標(biāo)及要求自行設(shè)計(jì)圖像處理程序和算法，實(shí)現(xiàn)給定條紋圖像中的條紋中心線和條紋寬度的檢測，并以像素為單位給出寬度檢測結(jié)果。4、實(shí)驗(yàn)設(shè)備PC計(jì)算機(jī)，MATLAB程序開發(fā)軟件，PHOTOSHOP圖像處理軟件，被處理的數(shù)字圖像文件等。5、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析（1）敘述實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)過程中需要考慮的圖像處理步

3、驟；解：讀取待處理圖像；對圖像進(jìn)行中值濾波處理；采用最大類間方差法選取一個(gè)合理的二值化分割閾值；按照閾值進(jìn)行二值化處理；閉運(yùn)算處理；統(tǒng)計(jì)每一行含有目標(biāo)對象的像素?cái)?shù)目，并出其平均值，得到以像素為單位的條紋寬度檢測結(jié)果；找到目標(biāo)圖像每一行的中心位置，將其連接起來，即得到了條紋中心線。（2）簡述在所設(shè)計(jì)的程序?qū)崿F(xiàn)中所采用的圖像處理算法及依據(jù)；解：中值濾波：消除圖像中含有的噪聲點(diǎn)，對噪聲信號進(jìn)行了有效的抑制；最大類間方差法：方差是表征數(shù)據(jù)分布不均衡性的統(tǒng)計(jì)量，通過閾值對目標(biāo)和背景進(jìn)行了分割，通過循環(huán)使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越大越好，把該結(jié)果對應(yīng)的閾值作為最佳閾值；二值化處理：通過二值化處理，使圖像的像素只

4、有0和1，便于后續(xù)的處理；閉運(yùn)算：選取了一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，進(jìn)行閉運(yùn)算處理，目的是填充目標(biāo)內(nèi)小空洞、連接斷開的近鄰目標(biāo)、平滑邊界；寬度檢測：統(tǒng)計(jì)每行含有目標(biāo)對象的像素?cái)?shù)目，并求出其平均值，即得到了以像素為單位的條紋寬度檢測結(jié)果；條紋中心線：找到目標(biāo)圖像中每一行的中心位置，將其連接起來，即得到了條紋中心線。（3）寫出提取圖像中條紋中心線檢測的程序流程和程序代碼；解：條紋中心線檢測的程序代碼：% - Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)aa=ha

5、ndles.aa;m,n=size(aa);for i=1:m %逐行掃描 z0=find(aa(i,:)=0); k=length(z0); fz(i)=z0(1); %找出目標(biāo)對象每行的第一個(gè)元素的坐標(biāo) lz(i)=z0(k); %找出目標(biāo)對象每行的最后一個(gè)元素的坐標(biāo) y=round(lz+fz)/2); %求每行第一個(gè)和最后一個(gè)元素坐標(biāo)平均值，即得到每行的中心位置endx=1:m;plot(y,x,r,LineWidth,1) %畫出中心線axes(handles.axes3); 圖1：條紋中心線檢測的程序流程圖 圖2：條紋寬度的程序流程圖（4）寫出檢測圖像中條紋寬度的程序流程和程序代碼

6、；解：條紋寬度的程序代碼% - Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)aa=handles.aa;one_count=sum(aa,2); %統(tǒng)計(jì)圖像背景中每行所包含的像素?cái)?shù)目zero_count=size(aa,2)-one_count; %計(jì)算統(tǒng)計(jì)出目標(biāo)圖像中每行所包含的像素?cái)?shù)目handles.zero=zero_count;dia=mean(zero_count); %計(jì)算像素平均值，得到以像素為單位的條紋寬度檢測結(jié)果dstr=檢測

7、結(jié)果： num2str(dia) pixels; %將檢測結(jié)果在GUI中顯示出來set(handles.text3,String,dstr);guidata(hObject, handles);（5）給出以像素為單位的條紋寬度檢測結(jié)果，用不同的顏色標(biāo)記出條紋中心線。（見圖3）圖3：檢測結(jié)果及中心線6、實(shí)驗(yàn)總結(jié)與體會（1）分析總結(jié)實(shí)現(xiàn)工業(yè)目標(biāo)對象特征檢測的基本圖像處理環(huán)節(jié)；解：首先，讀取觀察圖像，判斷圖像的質(zhì)量；然后，在對圖像濾波處理和圖像增強(qiáng)，使圖像噪聲得到抑制，對比度增強(qiáng)；選取合適的方法，進(jìn)行二值化處理；去除偽目標(biāo)，通過貼標(biāo)簽的方法區(qū)分不同的目標(biāo)對象；最后，對目標(biāo)對象進(jìn)行檢測處理，獲取我們想

8、要的特征。（2）分析并提出提高條紋寬度檢測精度的方法（至少一種方法）；解：圖像進(jìn)行銳化處理，使目標(biāo)圖像的邊界信息突出，避免其在濾波時(shí)損失部分信息采用區(qū)域提取的方法，將研究的目標(biāo)圖像從圖像中分割出來，進(jìn)行寬度檢測，這樣就會避免對不是目標(biāo)對象的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)了，提高了檢測的精度。（3）分析并繪出工業(yè)圖像檢測應(yīng)用系統(tǒng)的基本組成系統(tǒng)框圖。（見圖4）圖4：工業(yè)圖像檢測應(yīng)用系統(tǒng)基本組成7、參考文獻(xiàn)1 章毓晉編著.圖象分析與處理.北京：清華大學(xué)出版社，1999年2 何錦平.基于小波分辨的圖像增強(qiáng)及其應(yīng)用研究D.西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2003.43 孔祥剛，諸靜.基于PCI總線和DSP芯片的圖像處理平臺的

9、硬件設(shè)計(jì)J.電子技術(shù)應(yīng)用，2003(12):70734 孫小鵬，孔玲君.基于圖像處理的數(shù)字印刷線條質(zhì)量檢測方法研究J.包裝工程，2013年7期5 閆敬文，數(shù)字圖像處理MATLAB版，國防工業(yè)出版社，2007.28、程序代碼及程序流程圖function varargout = exp5(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct(gui_Name, mfilename, . gui_Singleton, gui_Singleton, . gui_OpeningFcn, exp5_OpeningFcn, . gui_OutputFcn, exp5_O

10、utputFcn, . gui_LayoutFcn, , . gui_Callback, );if nargin & ischar(varargin1) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin1);endif nargout varargout1:nargout = gui_mainfcn(gui_State, varargin:);else gui_mainfcn(gui_State, varargin:);endfunction exp5_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)hand

11、les.output = hObject;guidata(hObject, handles);function varargout = exp5_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout1 = handles.output;% - Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)a=imread(line2.bmp);axes(handles.axes1);imshow(a);handles.

12、a=a;guidata(hObject, handles);% - Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)a=handles.a;a=a(:,:,1);J=medfilt2(a);axes(handles.axes2);imshow(J);handles.J=J;guidata(hObject, handles);% - Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton

13、3_Callback(hObject, eventdata, handles)J=handles.J;bw=im2bw(J,graythresh(J);bw=bwareaopen(bw,100);axes(handles.axes3);imshow(bw);se=strel(square,10);aa=imclose(bw,se);imshow(aa);hold onhandles.aa=aa;guidata(hObject, handles);% - Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(h

14、Object, eventdata, handles)aa=handles.aa;one_count=sum(aa,2);zero_count=size(aa,2)-one_count;handles.zero=zero_count;dia=mean(zero_count);dstr=檢測結(jié)果： num2str(dia) pixels;set(handles.text3,String,dstr);guidata(hObject, handles);% - Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)aa=handles.aa;m,n=size(aa);for i=1:m z0=find(aa(i,:)=0); k=