基于MATLAB的數(shù)字成像獲取物體三維輪廓的提取與分析畢業(yè)論文

1、 摘 要圖像由于攜帶豐富的信息得到人們的青睞，而目前獲取圖像的方法有拍照，視屏截圖，利用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生彩圖，激光掃描等等。從圖像中獲取景物的三維信息屬于一個(gè)多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域,它涉與到射影幾何學(xué)、數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺等許多學(xué)科的理論,是目前研究的熱點(diǎn)之一。三維重建就是通過二維圖像中基元(如點(diǎn)、線、面)來恢復(fù)目標(biāo)的三維空間信息,需要研究三維空間中點(diǎn)、線、面的三維坐標(biāo)與二維圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)、線、面的二維坐標(biāo)之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)定量分析物體的大小和空間物體的相互位置關(guān)系。其主要過程是通過對(duì)圖像的特征提取、特征匹配、圖像關(guān)鍵特征的重建、三角化以與數(shù)據(jù)融合生成物體完整的三維結(jié)構(gòu)。這種三維信息或三

2、維模型在虛擬植物可視化、數(shù)字娛樂、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、虛擬場(chǎng)景的模擬等諸多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本文提出了利用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理以獲得目標(biāo)圖像的輪廓，并得到目標(biāo)圖像的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)上的坐標(biāo)，這對(duì)接下來的三維重建目標(biāo)十分關(guān)鍵。在本文中圖像采集之后，首先將其數(shù)字化。數(shù)字化之后，計(jì)算機(jī)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行彩色預(yù)處理、去除背景、圖像平滑、彩色轉(zhuǎn)灰度、圖像銳化、灰度二值化、腐蝕膨脹、濾波、輪廓提取等處理，并且給出每步處理的圖像結(jié)果。關(guān)鍵詞：數(shù)字成像； 圖像處理； 三維重建； 輪廓； 坐標(biāo)AbtractImage which due to the rich information to g

3、et the favour of people，At present, image acquisition methods are taking pictures, screen shots, and produce images by computer, laser scanning etc.Three-dimensional information obtained from two-dimensional images is an interdisciplinary research field, it involves many subjects of projective geome

4、try, digital image processing, computer graphics, computer vision theory, is a research hotspot. Three-dimensional reconstruction is through 2D image primitives (such as point, line, surface) three-dimensional spatial information to restore the target, need to study three-dimensional point, line, su

5、rface 3D coordinate and 2D image corresponding points, lines, surfaces two-dimensional coordinate relationship, relationship between size and space objects to realize quantitative analysis of objects the. The main process is through the feature extraction, feature of image matching, reconstruction o

6、f key characteristics, triangulation and data fusion to generate complete object three-dimensional structure. This 3D information or 3D models have wide applications in virtual plant visualization, digital entertainment, product design, virtual scene simulation etc.This paper proposes the method of

7、digital image processing to deal with the image we have got in order to obtain a target image contour, and get the coordinates of key points on the contour of the target image, which play a key role on the next step of three-dimensional reconstruction . In this paper we should firstly digitize the i

8、mage acquisition, After digitaliztion, computer will make use of digital image processing technology for pretreatment, remove the background color, image smoothing,color to gray, image sharpening,gray value of two, corrosion expansion, filtering, contour extraction, and other image processing, and g

9、ives the result among erey steps of image processing.Key words : Digital imaging； image processing； 3D reconstruction； contour； coordinate目 錄摘要1Abstract2目錄3第一章 緒論51.1論文研究的背景51.1.1三維測(cè)量技術(shù)的背景51.12數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況61.2數(shù)字成像與輪廓提取技術(shù)在國(guó)外的發(fā)展71.3論文研究的主要容71.4論文的安排8第二章 光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)82.1光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建82.1.1攝像系統(tǒng)的方案選擇82.1.2攝

10、像機(jī)的參數(shù)選擇132.1.3光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)142.1.4光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建效果162.2攝像機(jī)的標(biāo)定162.2.1攝像機(jī)的標(biāo)定原理162.2.2攝像機(jī)的標(biāo)定過程172.3圖像采集182.3.1圖像采集的工作過程182.3.2D-S4004HC圖像采集卡192.3.3PCI-2312光電隔離DI/D0卡202.3.4軟件設(shè)計(jì)流程21第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論233.1數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)233.1.1數(shù)字圖像的表示方法24 3.1.2數(shù)字圖像的顏色模型253.2圖像平滑25 3.2.1中值濾波263.2.2均值濾波263.3圖像銳化273.3.1一階微分運(yùn)算27 3.3.2基于拉氏算子的圖

11、像銳化處理283.4圖像表示方法相互轉(zhuǎn)化29 3.4.1彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像293.4.2灰度圖像二值化293.5二值圖像的形態(tài)學(xué)處理303.5.1圖像膨脹303.5.2圖像腐蝕303.6MATLAB軟件的簡(jiǎn)介31第四章 數(shù)字圖像處理的實(shí)現(xiàn)324.1圖像的讀取與顯示334.2彩色圖像預(yù)處理334.3彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖34 4.4圖像的銳化與邊緣檢測(cè)35 4.4.1圖像的銳化354.4.2圖像的邊緣檢測(cè)354.5灰度圖像的二值化364.6二值圖像的處理37 4.6.1腐蝕膨脹處理374.6.2二值圖像的中值濾波38 4.6.3連通域標(biāo)記法濾波394.6.4水杯各分面的輪廓提取414.7 提取水杯

12、分面的輪廓坐標(biāo)434.7.1建立四個(gè)分面的二維坐標(biāo)系43 4.7.2四個(gè)分面的三維坐標(biāo)系44 4.7.3選取特征點(diǎn)44第五章 系統(tǒng)介紹與誤差分析465.1系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的誤差分析46 5.1.1儀器產(chǎn)生的誤差46 5.1.2數(shù)字圖像處理過程中的誤差465.1.3環(huán)境引起的誤差47第6章 總結(jié)與展望48參考文獻(xiàn)：49第一章 緒論1.1論文研究的背景1.1.1三維測(cè)量技術(shù)的背景21世紀(jì)是信息化的時(shí)代，而在信息學(xué)研究中以圖像為載體的信息處理占據(jù)重要位置，圖像工程已經(jīng)滲透到各個(gè)學(xué)科，從工業(yè)機(jī)器上的視覺檢測(cè)，醫(yī)學(xué)上的病變?cè)\斷，多媒體通信與娛樂，等各個(gè)方面都有巨大的用途。其中數(shù)字成像系統(tǒng)應(yīng)用十分廣泛。現(xiàn)在這種

13、技術(shù)可以被用于地形數(shù)據(jù)的可視化，這樣可以由二維等高線重構(gòu)出具有光照效果的三維地形圖;還有在醫(yī)學(xué)方面比如CT/MRI(核磁共振成像)可以應(yīng)用于人體斷層解剖圖像的可視化,同樣是得到一個(gè)序列的二維輪廓線來重構(gòu)三維形體,比如人的血管、神經(jīng)等。三維測(cè)量技術(shù)是近年來幾何量測(cè)量技術(shù)中的重點(diǎn)研究領(lǐng)域，該技術(shù)以獲取被測(cè)物體三維輪廓數(shù)據(jù)為目的，主要包括數(shù)據(jù)測(cè)量與數(shù)據(jù)后續(xù)處理。伴隨著光電傳感器件以與計(jì)算機(jī)技術(shù)的日趨成熟，三維測(cè)量技術(shù)得到了不斷豐富和發(fā)展，越來越廣泛的應(yīng)用對(duì)該技術(shù)的發(fā)展也提出了更新的要求，同時(shí)催化了一些相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，如攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)，圖像工程，數(shù)據(jù)補(bǔ)償技術(shù)，顏色渲染技術(shù)，測(cè)量視角自動(dòng)選擇技術(shù)等等

14、。1.1.2數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況根據(jù)激光掃描的物體尺寸是在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的圍之的特點(diǎn)。由此就產(chǎn)生了通過分析目標(biāo)物體的圖像信息，來完成圖像面的提取和關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的提取，而代替人工提取關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的過程。產(chǎn)生這些想法的原因主要是因?yàn)閿?shù)字圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，下來簡(jiǎn)單介紹一下數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況。圖像是人類視覺的基礎(chǔ)，是自然景物的客觀反映，是人類認(rèn)識(shí)世界和人類本身的重要源泉。它所攜帶的巨大信息量可以將客觀事物的原形真實(shí)地展現(xiàn)在人們的眼前。圖像可以分為模擬圖像和數(shù)字圖像。人眼看到的任何自然界的圖像都是連續(xù)的模擬圖像，它的形狀和形態(tài)表現(xiàn)由圖像各位置的顏色所決定。數(shù)字圖像是由模擬圖像經(jīng)過采樣、量化、編碼等

15、步驟離散化得到的。由于計(jì)算機(jī)只能處理數(shù)字信息，因此必須把模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像之后，才可以進(jìn)行處理。數(shù)字圖像處理是指通過計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。廣義的圖像處理技術(shù)，還包括了圖像理解、圖像分析、圖像識(shí)別，等等。數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用于下面一些領(lǐng)域：(1)通信。通信應(yīng)用包括圖像傳輸、電視、電視會(huì)議、數(shù)字圖像處理技術(shù)主要用于圖像壓縮甚至在圖像理解的基礎(chǔ)·上進(jìn)行壓縮。(2)宇宙探測(cè)與遙感。由于太空技術(shù)的發(fā)展，需要用到數(shù)字圖像處理大量的星體圖片；同樣遙感也需要此項(xiàng)技術(shù)，這可以應(yīng)用于地形地質(zhì)，礦藏探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測(cè)，

16、氣象衛(wèi)星云圖處理，以與軍事目標(biāo)識(shí)別。 (3)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用十分廣泛，而且很有成效。除了CT技術(shù)之外，還有一類是對(duì)醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識(shí)別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學(xué)診斷方面都廣泛地應(yīng)用圖像處理技術(shù)。 (4)工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。在生產(chǎn)線對(duì)產(chǎn)品與部件進(jìn)行無損探傷是圖像處理的重要應(yīng)用領(lǐng)域。主要有產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)過程的自動(dòng)控制、CAD/CAM等。經(jīng)過上述對(duì)數(shù)字圖像以與其領(lǐng)域的闡述，我們知道數(shù)字圖像的應(yīng)用圍十分廣泛，因此可以將數(shù)字圖像處理的方法引入到激光掃描圖像處理中來。通

17、過獲取激光掃描對(duì)象的圖像，再用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲取關(guān)鍵點(diǎn)位置坐標(biāo)，以達(dá)到目標(biāo)物體三維重建的目的。 1.2數(shù)字成像與輪廓提取技術(shù)在國(guó)外的發(fā)展視覺信息作為人類獲取外界信息的主要手段，據(jù)分析，人類通過視覺獲取的信息占其總獲取信息量的70%80%左右?，F(xiàn)在的信息處理，以圖像的二維處理和計(jì)算機(jī)視覺的三維圖像處理已在蓬勃發(fā)展，即為有效的例證。圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)擴(kuò)展到人類生活和工作的各個(gè)方面，以圖像處理為工具的輪廓提取也已經(jīng)漸漸增加起來。輪廓提取與表面重建是計(jì)算機(jī)視覺中的重要研究課題，其在虛擬現(xiàn)實(shí)、自控車輛、機(jī)器人環(huán)境分析、監(jiān)控系統(tǒng)中的物體跟蹤與識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)圖像處理、工業(yè)在線自動(dòng)檢測(cè)

18、、形狀反求等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。反求和重構(gòu)的一種測(cè)量方法，是目前國(guó)外研究的熱點(diǎn)。根據(jù)斷層圖像提取的實(shí)體輪廓可以通過表面重建得到物體的CAD模型，或直接應(yīng)用于快速成形系統(tǒng)。近年來，將物理原理引入物體的形狀恢復(fù)吸引了學(xué)者們的研究興趣，基于可變形模型的輪廓提取與表面重建就是其中的一類?？勺冃文Ｐ涂梢暈樵诹屯饬ψ饔孟碌哪芰繕O小化樣條模型，力來自幾何模型，約束它的形狀；外力來自圖像特征，引導(dǎo)它的行為，將其吸引至圖像特征處。因此，基于可變形模型的斷層圖像輪廓提取與表面重建研究，在科學(xué)研究與工程應(yīng)用中有著重要的意義。1.3論文研究的主要容論文研究的對(duì)象是一個(gè)具有明顯棱角的物體，因此本論文中根據(jù)實(shí)際情況

19、以普通水杯為例，來詳細(xì)地闡述怎樣根據(jù)數(shù)字圖像處理的方法獲取它的分面信息，然后根據(jù)不同面的信息，怎樣獲取各個(gè)面的關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)的值。首先要根據(jù)目標(biāo)物體的形狀信息，來確定怎樣搭建光學(xué)成像系統(tǒng)。光學(xué)成像系統(tǒng)首先要保證必須得到水杯的各個(gè)面的具體信息，所以成像系統(tǒng)選擇的是數(shù)字?jǐn)z像機(jī)在物體正面、側(cè)面、背面以與頂面的掃描，而激光掃描儀的選擇將直接影響到水杯的成像質(zhì)量。采集回來的圖片要經(jīng)過一系列數(shù)字圖像處理的工作，首先進(jìn)行目標(biāo)物體的提取、彩色轉(zhuǎn)灰度、圖像平滑、銳化、二值化、膨脹腐蝕、二值濾波等得處理，得到到效果比較好的二值圖像，然后再二值圖像的基礎(chǔ)之上，選擇比較理想的輪廓提取方法得到圖像的輪廓。圖像的輪廓得到之后

20、，要根據(jù)二值圖像經(jīng)過濾波之后的圖像，確定產(chǎn)品的分面信息以與分面之后得到各個(gè)面的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)。上述工作完成之后，還需要討論整個(gè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的誤差，本文給出了減小誤差的方法。最后得出通過對(duì)物體的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理能夠完成對(duì)目標(biāo)物的三維重建與恢復(fù)工作。1.4論文安排論文一共分為六個(gè)章節(jié)，下面對(duì)每個(gè)章節(jié)做個(gè)概述。第一章 緒論。主要介紹了論文的研究背景、目的和意義，以與本論文的章節(jié)安排。第二章 圖像采集卡對(duì)圖像的采集。主要介紹了攝像機(jī)系統(tǒng)方案。第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論。本章介紹了數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)，圖像表示方法之間的轉(zhuǎn)換，典型的數(shù)字圖像處理的算法比如圖像平滑/濾波、腐蝕膨脹等以與圖像處理實(shí)現(xiàn)的

21、軟件平臺(tái)。第四章 數(shù)字圖像的實(shí)現(xiàn)過程。本章從圖像的讀取開始，根據(jù)圖像的特點(diǎn)結(jié)合上一章圖像處理的基本理論，對(duì)圖像進(jìn)行平滑銳化、膨脹腐蝕、圖像濾波、輪廓提取以與面坐標(biāo)生成等處理，接著根據(jù)各分面的相互對(duì)照關(guān)系，從二維坐標(biāo)系映射出三維坐標(biāo)系，便可以得到輪廓的三維坐標(biāo)。第五章 結(jié)果分析和誤差分析。本章根據(jù)論文的結(jié)果，分析了系統(tǒng)的誤差以與產(chǎn)生誤差的原因，并針對(duì)這些誤差提出的解決方案。第六章 總結(jié)和展望。主要討論了論文的成果和不足，有待于以后的改進(jìn)。- 50 - / 50第二章 光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)在這一章，為了達(dá)到用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)水杯輪廓進(jìn)行提取的目的，就必須設(shè)計(jì)合理的圖像光學(xué)成像系統(tǒng)，

22、很好地完成對(duì)圖像數(shù)據(jù)的采集工作。本章主要介紹兩個(gè)方面的容，一個(gè)是光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建，它包括攝像系統(tǒng)的配置和光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；另一個(gè)方面敘述了圖像采集系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程，以與圖像采集工作的軟件設(shè)計(jì)流程。本章的框圖如下圖所示： 圖2.1 圖像的光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)2.1光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建在圖像光學(xué)系統(tǒng)中包括攝像系統(tǒng)和光照系統(tǒng)。其中攝像系統(tǒng)包括攝像機(jī)系統(tǒng)的方案選擇以與攝像機(jī)的參數(shù)選擇。光照系統(tǒng)主要介紹了光照的設(shè)計(jì)問題。2.1.1攝像系統(tǒng)的方案選擇在本論文中，使用的是CCD攝像機(jī)，結(jié)合論文的目的，本系統(tǒng)采用了雙目測(cè)量的原理。由于有極線幾何原理和光學(xué)三角形原理的理論支撐，基于雙目立體成像原理的三維測(cè)量方

23、法具有穩(wěn)定可靠、精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn), 目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于逆向工程、物體識(shí)別、工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)與機(jī)器人自導(dǎo)引等領(lǐng)域。雙目測(cè)量基本任務(wù)之一是從相機(jī)獲取的圖像信息出發(fā)，計(jì)算被測(cè)對(duì)象在三維空間中的幾何信息，并由此進(jìn)行被測(cè)對(duì)象的識(shí)別操作，而空間被測(cè)對(duì)象表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由攝像機(jī)成像的幾何模型決定的，攝像機(jī)成像的幾何模型是由兩攝像機(jī)的相對(duì)位置和他們?cè)谑澜缱鴺?biāo)系中的三維位置和方向決定的。在本系統(tǒng)的雙目測(cè)量中，兩相機(jī)的相對(duì)位置可有兩種選擇，一種是兩相機(jī)放置在同一平面，這樣兩個(gè)相機(jī)一般會(huì)有共同的視場(chǎng)區(qū)，然后通過一系列的算法重構(gòu)出被測(cè)對(duì)象的三維信息。這種放置方式構(gòu)成了傳統(tǒng)的經(jīng)緯

24、儀三維測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量模型。而另一種放置方式是兩相機(jī)相互垂直交叉放置，一個(gè)相機(jī)測(cè)量一個(gè)面的形狀信息，然后通過兩個(gè)相機(jī)的相對(duì)位置來構(gòu)建被測(cè)對(duì)象的三維坐標(biāo)信息，在這種放置方中，兩相機(jī)一般沒有共同的視場(chǎng)區(qū)，這種測(cè)量方法的基礎(chǔ)其實(shí)就是單目測(cè)量，然后通過兩組單目測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)一步構(gòu)建三維測(cè)量系統(tǒng)，嚴(yán)格的說該方法不屬于三維測(cè)量的方法，該方法一般適用于被測(cè)對(duì)象具有對(duì)稱性的場(chǎng)合。下面分別介紹下兩種方法的測(cè)量原理。(1)經(jīng)緯儀三維測(cè)量系統(tǒng)平行放置法是由人類視覺感知模型得到的啟示：可以利用兩個(gè)相機(jī)代替人眼，從而構(gòu)成了三維視覺測(cè)量系統(tǒng)。該模型的相機(jī)安裝位置和被測(cè)對(duì)象的位置關(guān)系如圖2.2所示：圖2.2 經(jīng)緯儀三維測(cè)量系統(tǒng)模

25、型現(xiàn)假設(shè)物理坐標(biāo)系OXYZ和左相機(jī)CCD1的坐標(biāo)系重合，p為空間被測(cè)對(duì)象上的任何一點(diǎn)，p點(diǎn)在兩幅圖像上的成像點(diǎn)為 (u1,v1)和( u2,v2)，則根據(jù)攝像機(jī)透視變換模型有(2.1) (2.2)現(xiàn)假設(shè)攝像頭的兩個(gè)坐標(biāo)系之間的關(guān)系為：(2.3)其中R為兩個(gè)相機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣，T為兩個(gè)相機(jī)之間的平移矩陣(2.4)則由式2.3得：(2.5)其中，從2.5式可以看出只要知道了兩個(gè)相機(jī)的、以與兩個(gè)相機(jī)之間的空間位置關(guān)系(即旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量)，則可以得到兩個(gè)相機(jī)共同視場(chǎng)下的任何一點(diǎn)的空間坐標(biāo)信息。由上面的分析可知該種方法能實(shí)現(xiàn)三維信息的精確測(cè)量，但是它存在一個(gè)問題，就是在兩幅圖像上找同名點(diǎn)比較困難。如

26、果無法找到同名點(diǎn)，那么這種方法就是失敗的，在實(shí)際中很多人使用人機(jī)交互的方法來找同名點(diǎn)，但是本系統(tǒng)要求的自動(dòng)化水平比較高，要求在無人操作的情況下能完成系統(tǒng)的功能。所以本系統(tǒng)沒有采用這種方法。采用的是下面的方法。(2)兩攝像頭垂直放置法測(cè)量系統(tǒng)兩個(gè)攝像頭垂直放置法的測(cè)量模型如圖2.4所示，該模型的物理坐標(biāo)系為OXYZ，物理坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)在整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的底面中心處，攝像頭1的坐標(biāo)系為O1X1Y1，攝像頭1相對(duì)于物理坐標(biāo)系OXYZ的位置為： (2.6)其中為攝像頭1相對(duì)于物理坐標(biāo)系為OXYZ的旋轉(zhuǎn)矩陣，為平移向量。攝像頭2相對(duì)于物理坐標(biāo)系OXYZ的位置為： (2.7)其中為攝像頭2相對(duì)于物理坐標(biāo)系為

27、OXYZ的旋轉(zhuǎn)矩陣，為平移向量。圖2.3 兩攝像頭垂直放置法測(cè)量系統(tǒng)模型現(xiàn)在假設(shè)要求圖2.4中面ABCD的位置信息，只要求出ABCD四點(diǎn)的三維坐標(biāo)值也就確定了該面的位置信息。不妨以A為例，因?yàn)樽鴺?biāo)系OXYZ的X，Y軸分別平行于O1X1Y1坐標(biāo)系的X1，Y1軸，XOY平面平行于X1O1Y1平面，所以物理坐標(biāo)系上的任意一點(diǎn)投影到O1X1Y1坐標(biāo)系上時(shí)，旋轉(zhuǎn)向量R1的值為單位陣。A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的X和Y方向的坐標(biāo)(x，y)，而A點(diǎn)在攝像機(jī)1圖像中的坐標(biāo)為,即相當(dāng)于把物體上的A點(diǎn)投影到X1O1Y1平面，所以有：(2.8)其中和分別為攝像機(jī)1在x，y方向上的放大倍數(shù)，為攝像機(jī)1的平移向量。根據(jù)上式可以

28、求出A點(diǎn)x，y軸坐標(biāo)。因?yàn)樽鴺?biāo)系OXYZ的Y，Z軸分別平行于02X2Y2坐標(biāo)系的Y2，Z2軸，所以物理坐標(biāo)系上的任意一點(diǎn)投影到02X2Y2坐標(biāo)系上時(shí)，旋轉(zhuǎn)向量R2的值為單位陣。A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的Y和Z方向的坐標(biāo)(y，z) A點(diǎn)在攝像機(jī)2圖像中的坐標(biāo)為，則(2.9)其中和分別為攝像機(jī)2在y，z方向上的放大倍數(shù)，為攝像機(jī)2的平移向量。根據(jù)上式可以求出A點(diǎn)y，z軸坐標(biāo)。綜上所述，就可以求出A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(x，y，z)，根據(jù)同樣的理論就可以求出B，C，D在物理坐標(biāo)系中OXYZ的坐標(biāo)。通過以上的分析可以看出，在測(cè)量精度要求不高且被測(cè)對(duì)象具有明顯對(duì)稱性的場(chǎng)合下，該測(cè)量系統(tǒng)具有簡(jiǎn)單，快捷，對(duì)環(huán)境

29、要求不嚴(yán)格的特點(diǎn)。2.1.2攝像機(jī)的參數(shù)選擇攝像機(jī)是本系統(tǒng)獲取被測(cè)對(duì)象信息的唯一途徑，它的作用就像人的眼睛，它在本系統(tǒng)中起著非常重要的作用，所以在盡可能降低系統(tǒng)總成本的情況下選擇一個(gè)合適的攝像機(jī)在本系統(tǒng)中顯得至關(guān)重要，攝像機(jī)一般要根據(jù)以下幾個(gè)參數(shù)進(jìn)行選擇。(1)靈敏度作為圖像傳感器最重要的技術(shù)指標(biāo)之一，靈敏度是衡量圖像傳感器對(duì)于光線的敏感度，一般監(jiān)控用的低端CMOS的靈敏度高達(dá)10V/Lux-sec以上，高過大部分的CCD傳感器，靈敏度指標(biāo)主要體現(xiàn)在畫質(zhì)的亮度和低光效果上，靈敏度越高畫面越清晰。(2)動(dòng)態(tài)圍動(dòng)態(tài)圍是衡量圖像傳感器對(duì)于明暗光線差別較大的場(chǎng)景下的表現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，體現(xiàn)在圖像傳感器

30、是否可以在一幅圖像中既可以清晰顯示較暗的場(chǎng)景，又可以清晰顯示光線充足的場(chǎng)景. 動(dòng)態(tài)圍越高，表明在明暗差別較大的場(chǎng)景下，圖像傳感器表現(xiàn)越好。目前高端CMOS可實(shí)現(xiàn)高達(dá)100dB以上的動(dòng)態(tài)圍，而常見CCD的動(dòng)態(tài)圍基本在60dB左右。從動(dòng)態(tài)圍上講，CMOS略勝一籌。(3)焦距目前，市場(chǎng)上同一產(chǎn)品下會(huì)有3.6mm、4mm、6mm、8mm、12mm等不同規(guī)格的焦距指標(biāo)，對(duì)于具有一樣的成像面積的兩個(gè)攝像機(jī)，鏡頭焦距越短的攝像機(jī)視角就越大，具體選擇多大焦距的鏡頭還得看要拍攝的距離，焦距大一些，相應(yīng)你要看到的圖像圍就要比現(xiàn)在看到的小一些了。每個(gè)焦距的鏡頭都只能在一定圍達(dá)到最佳的監(jiān)看效果。在本系統(tǒng)中，拍攝的距離

31、為2-3米，拍攝的場(chǎng)景是1m×1m的區(qū)域。所以選用了焦距為6mm的攝像機(jī)。(4)線數(shù)目前，市場(chǎng)上對(duì)于民用級(jí)選用的購(gòu)攝像機(jī)一般有380線、420線、480線、520等不同的規(guī)格，線數(shù)代表攝像機(jī)的清晰度，即在監(jiān)視器上水平掃描的線數(shù)，線數(shù)越高，圖像的清晰度越好。 根據(jù)以上四個(gè)指標(biāo)和成本的綜合權(quán)衡，本系統(tǒng)選用了安視寶公司的ASB-H88B系列攝像機(jī)，鏡頭焦距為6mm，如圖3.4所示，動(dòng)態(tài)圍為48dB，采用的成像器件為1/3英寸的Sony Color CCD ，PAL格式的有效像素為512(H)×582(V) ，NTSC格式的有效像素為512(H)×492(V) ，水平分辨

32、率為420TVL，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，該攝像頭很好的滿足了本系統(tǒng)的要求2-3。圖2.4 ASB-H88B攝像頭2.1.3光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)光源設(shè)計(jì)也是圖像測(cè)量系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。被測(cè)對(duì)象就是在光源的照射下，成像圖像傳感器的感光面上，最后通過放大輸出被測(cè)對(duì)象的圖像信息。而隨著光源光譜成分的變化，以與光源強(qiáng)度分布隨時(shí)間等的變化，攝像機(jī)輸出的圖像信號(hào)也會(huì)發(fā)生變化。本系統(tǒng)中要求光照度在成像區(qū)盡可能的分布均勻，若光照度分布不均勻，成像區(qū)就有可能出現(xiàn)有些區(qū)域的光照度太高，有些區(qū)域的光照度太低，當(dāng)攝像頭選定以后，它的動(dòng)態(tài)圍也就確定了，若光照度變化太大(包括空間上的變化和時(shí)間上的變化)，超出了攝像頭的動(dòng)態(tài)圍，在高照度區(qū)

33、就會(huì)出現(xiàn)畫面失真的現(xiàn)象，在低照度區(qū)就會(huì)出現(xiàn)無法檢測(cè)出被測(cè)對(duì)象的現(xiàn)象。因而，在恰當(dāng)?shù)剡x擇光源，有利于我們獲得理想的圖像信號(hào)，為后續(xù)的圖像處理降低了難度。在照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，首先考慮光源的選擇，常見的光源可分為自然光源和人工光源兩大類。由于本系統(tǒng)的工作環(huán)境在工廠，工廠里的自然光會(huì)受到工廠中自身的照明系統(tǒng)和工廠中的其他設(shè)備的影響，因而本系統(tǒng)中不適合使用自然光源。(1)光源的選擇為了獲得良好的、穩(wěn)定的測(cè)量條件，本系統(tǒng)中使用人工光源。目前，人工光源主要有如白熾燈、鹵素?zé)簟⒓す馄鞯?，此為還有今年來發(fā)展迅猛的LED燈。白熾燈、鹵素?zé)羰鞘刮矬w溫度升高而發(fā)光的溫度輻射光源，是利用溫度輻射原理而制成的，其發(fā)熱量大

34、，溫度很快升高，其發(fā)出的光譜圍寬，是連續(xù)光譜，使測(cè)量系統(tǒng)容易受外界雜散光的干擾，不利于測(cè)量。激光器在本系統(tǒng)中的成本相對(duì)比較高。LED燈泡的發(fā)光源可以近似的認(rèn)為是點(diǎn)光源，若受到其他物體的遮擋，很容易使成像區(qū)出現(xiàn)陰影區(qū)，也不利于本系統(tǒng)的測(cè)量要求。因而本系統(tǒng)選用了LED日光燈作為系統(tǒng)的光源，如圖2.5所示。由于它的結(jié)構(gòu)是管狀的，基本能保證成像區(qū)的光照光照度滿足系統(tǒng)的要求。圖2.5 LED日光燈(2)光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)光照系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，本著盡可能使成像區(qū)的光照度均勻的原則，設(shè)計(jì)的光照系統(tǒng)如圖2.6所示圖2.6 光照系統(tǒng)模型由圖知，本系統(tǒng)專門為成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)封閉的成像環(huán)境，這樣就消除了外界光線對(duì)系統(tǒng)的干擾

35、，成像系統(tǒng)的光照度只由系統(tǒng)部的光照度決定。1號(hào)和2號(hào)LED日光燈的設(shè)計(jì)主要為1號(hào)攝像頭拍攝圖像提供合適的光照條件，3號(hào)和4號(hào)LED日光燈的設(shè)計(jì)主要為2號(hào)攝像頭拍攝圖像提供合適的光照條件。2.1.4光學(xué)成像體統(tǒng)的搭建效果根據(jù)以上的分析，圖像測(cè)量系統(tǒng)由成像系統(tǒng)和光照系統(tǒng)組成的搭建效果如下圖所示：圖2.7 光學(xué)成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖2.2攝像機(jī)的標(biāo)定2.2.1攝像機(jī)的標(biāo)定原理(1)標(biāo)定放大倍數(shù)市場(chǎng)上購(gòu)買的相機(jī)一般不提供相機(jī)的部參數(shù), 所以當(dāng)相機(jī)用于測(cè)量時(shí), 必須進(jìn)行標(biāo)定。在本系統(tǒng)中，經(jīng)過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)相機(jī)的參對(duì)系統(tǒng)測(cè)量精度影響不大，所以本系統(tǒng)中只標(biāo)定了相機(jī)的放大倍數(shù)(即被測(cè)對(duì)象實(shí)際大小和它在圖像上大小的關(guān)系)。

36、標(biāo)定方法如下：在實(shí)際測(cè)量之前，先在測(cè)量系統(tǒng)中放置一個(gè)標(biāo)定物D(本系統(tǒng)用的是一個(gè)實(shí)心立方體),假設(shè)它在攝像機(jī)1的成像圍中實(shí)際長(zhǎng)度是和，而成像的長(zhǎng)度為和，所以攝像機(jī)1在X,Y方向上的放大倍數(shù)分別為： (2.10) (2.11)同理可求，攝像機(jī)2的放大倍數(shù)和。(2)標(biāo)定平移矩陣 先在圖像上點(diǎn)幾個(gè)邊緣點(diǎn)，獲得其圖像坐標(biāo)值，然后測(cè)出其在物理坐標(biāo)系中的值，放大倍數(shù)已經(jīng)求出，所以只需把這些坐標(biāo)點(diǎn)的值帶入式2.8和式2.9中就可求出和的值。2.2.2攝像機(jī)的標(biāo)定過程攝像機(jī)的標(biāo)定是由人機(jī)交互的方式完成的，標(biāo)定由以下幾個(gè)步驟完成。(1)點(diǎn)圖2.8中尺寸標(biāo)定按鈕，物體圖像就出現(xiàn)在界面的第二列中。(2)在圖像上取點(diǎn)單

37、擊“開始取點(diǎn)”按鈕，使物體的兩幅圖像顯示在界面的第二列中，其中上面的圖像是攝像機(jī)1拍攝的，記為圖1，下面的圖像是攝像機(jī)2拍攝的，記為圖2。然后操作員在這兩幅圖中用鼠標(biāo)分別點(diǎn)4個(gè)點(diǎn)，這四個(gè)點(diǎn)的位置要盡量點(diǎn)在標(biāo)定物的邊緣上(或是有特征的地方)，這樣比較容易測(cè)量出這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際坐標(biāo)，并將圖1的4個(gè)點(diǎn)A、B、C、D的坐標(biāo)存在point類型的數(shù)組中，記為point14，將圖2的4個(gè)點(diǎn)E、F、G、H的坐標(biāo)值存在存在point類型的數(shù)組中，記為point24。A點(diǎn)坐標(biāo)存放在point10中，B點(diǎn)坐標(biāo)存放在point11中，C點(diǎn)坐標(biāo)存放在point12中，D點(diǎn)坐標(biāo)存放在point13中。E點(diǎn)坐標(biāo)存放在poi

38、nt20中，F(xiàn)點(diǎn)坐標(biāo)存放在point21中，G點(diǎn)坐標(biāo)存放在point22中，H點(diǎn)坐標(biāo)存放在point23中。(3)坐標(biāo)轉(zhuǎn)化單擊“停止取點(diǎn)”，數(shù)組point14和數(shù)組point24中存的坐標(biāo)值是,以窗口左上角為原點(diǎn)的坐標(biāo)值，point14數(shù)組中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為以圖1中心(01)為原點(diǎn)的坐標(biāo)值，point14數(shù)組中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為以圖2中心(02)為原點(diǎn)的坐標(biāo)值。轉(zhuǎn)化之后的結(jié)果，仍然放在point14 數(shù)組和point14 數(shù)組中。(4)求兩個(gè)攝像機(jī)的放大倍數(shù) 兩個(gè)攝像機(jī)分別有4個(gè)放大倍數(shù)需要標(biāo)定，攝像機(jī)1的和和攝像機(jī)2的和。 (2.12) (2.13)(4)求平移向量把E、F、G、H的圖像坐標(biāo)值和物理坐

39、標(biāo)值以與和的值帶入式2.8中可求出。把A、B、C、D的圖像坐標(biāo)值和物理坐標(biāo)值以與和的值帶入式2.9中可求出根據(jù)計(jì)算可得到如下的結(jié)果： (2.14) (2.15)2.3圖像的采集2.3.1圖像采集的工作過程圖像采集部分是本系統(tǒng)完成后續(xù)圖像處理部分的基礎(chǔ)和保障，正確、實(shí)時(shí)的采集圖像數(shù)據(jù)是圖像采集部分的關(guān)鍵。在本系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)執(zhí)行抓拍動(dòng)作是成像區(qū)的限位開關(guān)信號(hào)被觸發(fā)。其工作原理如下，在圖像成像區(qū)的生產(chǎn)線上安裝了一個(gè)限位開關(guān)，當(dāng)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品傳輸?shù)匠上駞^(qū)的正中間時(shí)，這個(gè)限位開關(guān)被觸發(fā)。限位開關(guān)信號(hào)通過輸入輸出卡連接到計(jì)算機(jī)上，當(dāng)這個(gè)開關(guān)被觸發(fā)時(shí)，它會(huì)給輸入輸出卡一個(gè)中斷信號(hào)，同時(shí)，輸入輸出卡會(huì)發(fā)給計(jì)算

40、機(jī)一個(gè)信號(hào)，當(dāng)計(jì)算機(jī)端檢測(cè)到這個(gè)信號(hào)時(shí)，通知視頻采集卡執(zhí)行抓拍動(dòng)作，并把抓拍到的圖像保存到計(jì)算機(jī)中等待處理。由于生產(chǎn)線的傳輸速度比較低，而限位開關(guān)從觸發(fā)到被計(jì)算機(jī)響應(yīng)時(shí)間非常短，所以當(dāng)計(jì)算機(jī)執(zhí)行抓拍動(dòng)作時(shí)，產(chǎn)品還在成像區(qū)的正中間，基本不會(huì)偏離成像區(qū)的中間位置，即使出現(xiàn)了微小的偏離現(xiàn)象，通過多次的實(shí)驗(yàn)知，這個(gè)偏離也在系統(tǒng)的誤差圍。流程圖如下：圖 2.9 圖像采集流程圖在等待限位開關(guān)的信號(hào)時(shí)，通過PCI-2312型號(hào)的16路輸入輸出卡把信號(hào)傳輸給計(jì)算機(jī)。由于本系統(tǒng)用了兩個(gè)攝像頭來采集產(chǎn)品的形狀和坐標(biāo)信息，因此視頻采集卡應(yīng)至少含有兩路視頻輸入口?？紤]到系統(tǒng)以后升級(jí)時(shí)可能增加攝像頭，需要多預(yù)留1-2路

41、視頻輸入口，因此本系統(tǒng)選用了含有4路視頻輸入口的DS-4004HC圖像采集卡。2.3.2 DS-4004HC圖像采集卡本測(cè)試系統(tǒng)采用的是?？低暪镜腄S-4004HC型號(hào)的視頻采集卡，DS-4004HC系列壓縮板卡是?？低暤牡谌曇纛l壓縮卡。它采用高可靠性、低功耗的視頻處理器，可用于音視頻數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)采集和壓縮編碼。 DS-4004HC型號(hào)的采集卡具有以下功能和性能： （1） DS-4004HC支持4路音頻輸入和4路視頻輸入。（2） DS-4004HC采用DM642DSP處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)音視頻的實(shí)時(shí)壓縮。（3） 開放的SDK使用戶根據(jù)自己的需要編寫應(yīng)用軟件。（4） 可根據(jù)用戶的需要設(shè)置編碼的

42、幀格式、碼率、圖像質(zhì)量。（5） 支持運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、OSD、LOGO和區(qū)域屏蔽以與水印技術(shù)。（6） 預(yù)覽分辨率和編碼分辨率可達(dá)4CIF，進(jìn)行壓縮不丟幀。采集卡如圖所示：圖2.10 圖像采集卡2.3.3 PCI-2312光電隔離DI/DO卡PCI-2312是一塊光電隔離輸入輸出板，具有16路開光量隔離輸入和16路開關(guān)隔離輸出。主要用于工業(yè)控制與相關(guān)領(lǐng)域，它的性能和功能介紹如下：(1)16路開關(guān)量輸入通道，16路開關(guān)量輸出通道(光電隔離)。(2)輸入輸出信號(hào)最高切換頻率10KHz(方波)(3)輸入輸出電壓為5V24V(4)輸入輸出電壓為5V24V(5)工作溫度：-1055(6)儲(chǔ)存溫度：-2080PCI

43、-2312光電隔離DI/DO卡如圖所示：圖2.11 PCI-2312光電隔離DI/DO卡2.3.4 軟件設(shè)計(jì)流程上面介紹了圖像的采集工作過程，下面主要介紹一下利用軟件來設(shè)計(jì)圖像采集的過程。圖2.12 采集圖像的軟件設(shè)計(jì)流程初始化是由函數(shù)InitDSPs()函數(shù)完成的。若初始化成功，該函數(shù)返回可用的編碼通道，否則返回零，表示初始化失敗，可能沒有找到相應(yīng)的DSP模塊，系統(tǒng)退出。若系統(tǒng)初始化完成了，接著判斷該采集卡有幾個(gè)可用通道，并打開相應(yīng)的通道，獲取通道由GetTotalDSPs()函數(shù)完成，打開通道由ChannelOpen(int ChannelNum) 函數(shù)完成，該函數(shù)有一個(gè)參數(shù)，表示具體的通

44、道號(hào)，若打開失敗，直接退出系統(tǒng)，若成功，則返回該通道的通道句柄，以后該通道的相關(guān)操作都需要該通道句柄。在成功初始化采集卡并打開通道的情況下，接著就設(shè)置預(yù)覽模式。設(shè)置預(yù)覽模式由函數(shù)SetPreviewOverlayMode()完成，返回0表示顯卡支持板卡的Overlay預(yù)覽方式，并啟動(dòng)Overlay預(yù)覽模式。Overlay(覆蓋)是一種數(shù)字視頻的顯示技術(shù)，它允許數(shù)字信號(hào)不經(jīng)過顯示芯片處理，而直接通過顯存輸出到顯示器屏幕上。Overlay顯示模式最大的用途在于優(yōu)化視頻播放。由于不同的視頻有不同基準(zhǔn)色調(diào)、亮度、對(duì)比度和飽和度，對(duì)于不同的電腦、不同的視頻文件，為了獲得最好的顯示效果就需要對(duì)各種顯示屬性

45、進(jìn)行調(diào)節(jié)，普通顯示模式顯然無法勝任，因而就使用Overlay顯示模式進(jìn)行單獨(dú)調(diào)節(jié)。Overlay顯示模式具有速度快、畫質(zhì)好、占用系統(tǒng)資源少等特點(diǎn)，特別適合于視頻文件的播放。在成功設(shè)置預(yù)覽模式后就啟動(dòng)預(yù)覽模式，啟動(dòng)預(yù)覽由StartVideoPreview (HANDLE hChannelHandle,HWND WndHandle, RECT *rect,BOOLEAN bOverlay, int VideoFormat, int FrameRate) 函數(shù)完成 ，該函數(shù)有六個(gè)參數(shù)，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，是ChannelOpen()函數(shù)的返回值；HWND WndH

46、andle，顯示窗口句柄；RECT *rect，顯示窗口的矩形區(qū)域；BOOLEAN bOverlay，是否啟用Overlay預(yù)覽模式；* int VideoFormat，視頻預(yù)覽格式(目前無效)；int FrameRate，視頻預(yù)覽幀率(PAL：1-25，NTSC：1-30)。若函數(shù)成功則返回零，并開始預(yù)覽圖像，若失敗則返回相應(yīng)的錯(cuò)誤號(hào)。 設(shè)置完預(yù)覽模式后，整個(gè)采集卡的配置工作就完成了。接著就等待抓拍信號(hào)，觸發(fā)抓拍操作。抓拍過程主要有兩個(gè)函數(shù)來完成，int GetOriginalImage(HANDLE hChannelHandle,UCHAR*ImageBuf,ULONG*Size)和int

47、 SaveYUVToBmpFile(char *FileName, unsigned char *yuv, int Width,int Height)；GetOriginalImage()用來獲取原始圖像yuv422格式數(shù)據(jù)，其中，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，UCHAR *ImageBuf表示原始yuv422格式圖像指針，ULONG *Size表示原始yuv422格式圖像尺寸，函數(shù)調(diào)用前是ImageBuf的大小，調(diào)用后是實(shí)際圖像所占用的字節(jié)數(shù)。而函數(shù)SaveYUVToBmpFile()完成圖像格式轉(zhuǎn)換并將圖像數(shù)據(jù)保存到硬盤上。其中char *FileName表示要保

48、存的圖片文件名與路徑，unsigned char *yuv表示yuv422格式圖像指針，int Width表示保存圖像寬度，int Height表示保存圖像高度，圖片的寬度和高度是由具體的采集卡決定的，本系統(tǒng)使用的采集卡DS-4004HC，則所抓圖的寬為704個(gè)像素，高為576個(gè)像素。若用戶程序調(diào)用該函數(shù)成功，則會(huì)在指定文件路徑上生成指定文件名的24位bmp文件。第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論本章主要介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論，包括數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)、圖像表示方法之間的轉(zhuǎn)換、圖像平滑、腐蝕膨脹等基本理論以與圖像處理的工具軟件Matlab的介紹。這些關(guān)于數(shù)字圖像的基本理論是后面數(shù)字圖像處理

49、實(shí)現(xiàn)過程的理論指導(dǎo)。3.1 數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)3.1.1 數(shù)字圖像的表示方法(1)彩色圖像彩色圖像不僅有亮度信息，還包含顏色信息。彩色的表示方法很多，最常見的是三基色模型，例如RGB(Red/Green/Blue，紅、綠、藍(lán))三基色模型，利用RGB三基色可以混合成任意顏色。因此，RGB模型在各種彩色成像設(shè)備和彩色顯示設(shè)備中使用，常規(guī)的彩色圖像也都是用RGB三基色來表示的，每個(gè)像素包括RGB三基色數(shù)據(jù)，每個(gè)基色用1個(gè)字節(jié)(8位二進(jìn)制位)表示，則每個(gè)像素的數(shù)據(jù)為3個(gè)字節(jié)(即24位二進(jìn)制位)，這就是人們常說的24位真彩色。(2)灰度圖像灰度圖像是數(shù)字圖像的最基本形式，灰度圖像可以由黑白照片數(shù)字化

50、得到，或從彩色圖像進(jìn)行去色處理得到。灰度圖像只表達(dá)圖像的亮度信息而沒有顏色信息，因此，灰度圖像的每個(gè)像素點(diǎn)上只包含一個(gè)量化的灰度級(jí)(即灰度值)，用來表示該點(diǎn)的亮度水平，并且通常由一個(gè)字節(jié)(8個(gè)二進(jìn)制位)來存儲(chǔ)灰度值。如果灰度值用1個(gè)字節(jié)表示，則可以表示的正整數(shù)圍是0255，也就是說，像素灰度值取值在0255之間，灰度級(jí)數(shù)為256級(jí)。注意到人眼對(duì)灰度的分辨能力通常在2060級(jí)，因此，灰度值存儲(chǔ)以字節(jié)為單位既保證了人眼的分辨能力，又符合計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)尋址的習(xí)慣。在特殊應(yīng)用中，可能需要采用更高的灰度級(jí)數(shù)，例如CT圖像的灰度級(jí)數(shù)高達(dá)數(shù)千，需要采用12位或16位二進(jìn)制位存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但這類圖像通常都采用專用的顯

51、示設(shè)備和軟件來進(jìn)行顯示和處理。(3)二值圖像二值圖像(Binary image)是指每個(gè)像素不是黑就是白(即每個(gè)像素值只有兩種選擇0或255)，其灰度值沒有中間過渡的圖像。其中像素為0代表黑，像素為255代表白。3.1.2數(shù)字圖像的顏色模型(1)RGB模型RGB模型是最典型最常用的面向硬件設(shè)備的彩色模型，它與人的視覺系統(tǒng)結(jié)果密切相連。根據(jù)人眼結(jié)構(gòu)，所有顏色都可以看作是三個(gè)基本顏色紅(R，red)，綠(G，green)和藍(lán)(B，blue)的不同組合。CIE所規(guī)定的紅綠藍(lán)這三種基本色的波長(zhǎng)分別為700nm，546.1nm，435.8nm。RGB模型可以建立在笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)里，其中三個(gè)軸分別為R、G

52、、B。如圖4.5所示：圖3.1 RGB彩色模型RGB模型的空間是個(gè)正立方體，原點(diǎn)對(duì)應(yīng)黑色，離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)白色。在這個(gè)模型中，從黑到白的灰度值分布在從原點(diǎn)到離原點(diǎn)最遠(yuǎn)頂點(diǎn)間的連線上，而立方體其余各點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的顏色，可用從原點(diǎn)到該點(diǎn)的矢量表示。對(duì)于一般的RGB分量中的某一分量，其取值圍為0，255。但為方便起見，總將立方體歸一化為單位立方體，這樣所有的R，G，B的值都在區(qū)間0，1之中。根據(jù)這個(gè)模型，每幅彩色圖像包括三個(gè)獨(dú)立的基色平面，或者說可以分解到三個(gè)平面上。(2)HSV模型HSV是指Hue(色相)、Saturation(飽和度)和Value(值或明度)。HSV模型的三維表示從RGB立方體

53、演化而來。設(shè)想從RGB沿立方體對(duì)角線的白色頂點(diǎn)向黑色頂點(diǎn)觀察，就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測(cè)量。圖3.2 HSV彩色模型H參數(shù)表示色彩信息，即所處的光譜顏色的位置。該參數(shù)用角度量來表示，紅、綠、藍(lán)分別相隔120度?；パa(bǔ)色分別相差180度。純度S為一比例值，圍從0到1，它表示成所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率。S=0時(shí)，只有灰度。表示色彩的明亮程度，圍從0到1。有一點(diǎn)要注意：它和光強(qiáng)度之間并沒有直接的聯(lián)系。圓錐的頂面對(duì)應(yīng)于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三個(gè)面，所代表的顏色較亮。色彩H由繞V軸的旋轉(zhuǎn)角給定。紅色對(duì)應(yīng)

54、于角度0°，綠色對(duì)應(yīng)于角度120°，藍(lán)色對(duì)應(yīng)于角度240°。在HSV顏色模型中，每一種顏色和它的補(bǔ)色相差180°。飽和度S取值從0到1，所以圓錐頂面的半徑為。在圓錐的頂點(diǎn)(即原點(diǎn))處，V=0,H和S無定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處S=0，V=1,H無定義，代表白色。從該點(diǎn)到原點(diǎn)代表亮度漸暗的灰色，即具有不同灰度的灰色。對(duì)于這些點(diǎn)，S=0，H的值無定義?？梢哉f，HSV模型中的V軸對(duì)應(yīng)于RGB顏色空間中的主對(duì)角線。 在圓錐頂面的圓周上的顏色，V=1，S=1,這種顏色是純色。3.2圖像平滑圖像平滑主要目的是減少噪聲。圖像中的噪聲種類很多。對(duì)圖像信號(hào)幅度和相位

55、的影響十分復(fù)雜，有些噪聲和圖像信號(hào)互相獨(dú)立不相關(guān)，有些是相關(guān)的，噪聲本身之間也有些相關(guān)。因此要減少圖像中的噪聲，必須針對(duì)具體情況采用不同的方法，否則很難獲得滿意的處理效果。圖像中的噪聲往往和信號(hào)交織在一起，尤其是乘性噪聲。如果平滑不當(dāng)，就會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓，線條等變得模糊不清，從而使圖像降質(zhì)；所以圖像平滑過程總是要付出一定的細(xì)節(jié)模糊代價(jià)。如何既能平滑掉圖像中的噪聲，而又盡量保持圖像細(xì)節(jié)即少付出一些細(xì)節(jié)模糊代價(jià)是圖像平滑研究的主要問題之一。椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。3.2.1中值濾波中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將板像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=medf(x-k,y-l),(k,lW) ，其中,f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。并且中值濾波適合處理椒鹽噪聲（