數(shù)字圖像處理第9章

第九章圖像特征與理解9.1圖像的幾何特征9.2形狀特征9.3紋理分析9.4中軸變換與骨架提取9.5曲線與表面的擬合9.6其他特征或描述9.7編程實(shí)例圖9-1物體位置由質(zhì)心表示9.1圖像的幾何特征9.1.1位置與方向1.位置圖像中的物體通常并不是一個(gè)點(diǎn)，因此，用物體的面積的中心點(diǎn)作為物體的位置。面積中心就是單位面積質(zhì)量恒定的相同形狀圖形的質(zhì)心O（見(jiàn)圖9-1）。因二值圖像質(zhì)量分布是均勻的，故質(zhì)心和形心重合。若圖像中的物體對(duì)應(yīng)的像素位置坐標(biāo)為(xi,

yj)(i=0,1,…,n－1；j=0,1,…,m－1)，則可用下式計(jì)算質(zhì)心位置坐標(biāo)：(9-1)2.方向我們不僅需要知道圖像中物體的位置，而且還要知道物體在圖像中的方向。確定物體的方向有一定難度。如果物體是細(xì)長(zhǎng)的，則可以把較長(zhǎng)方向的軸定為物體的方向。如圖9-2所示，通常，將最小二階矩軸（最小慣量軸在二維平面上的等效軸）定義為較長(zhǎng)物體的方向。也就是說(shuō)，要找出一條直線，使下式定義的E值最小：式中，r是點(diǎn)（x,y）到直線的垂直距離。(9-2)圖9-2物體方向可由最小慣量軸定義9.1.2周長(zhǎng)區(qū)域的周長(zhǎng)即區(qū)域的邊界長(zhǎng)度。一個(gè)形狀簡(jiǎn)單的物體用相對(duì)較短的周長(zhǎng)來(lái)包圍它所占有面積內(nèi)的像素，周長(zhǎng)就是圍繞所有這些像素的外邊界的長(zhǎng)度。通常，測(cè)量這個(gè)長(zhǎng)度時(shí)包含了許多90°的轉(zhuǎn)彎，從而夸大了周長(zhǎng)值。區(qū)域的周長(zhǎng)在區(qū)別具有簡(jiǎn)單或復(fù)雜形狀物體時(shí)特別有用。由于周長(zhǎng)的表示方法不同，因而計(jì)算方法也不同，常用的簡(jiǎn)便方法如下：(1)當(dāng)把圖像中的像素看作單位面積小方塊時(shí)，則圖像中的區(qū)域和背景均由小方塊組成。區(qū)域的周長(zhǎng)即為區(qū)域和背景縫隙的長(zhǎng)度和，此時(shí)邊界用隙碼表示。因此，求周長(zhǎng)就是計(jì)算隙碼的長(zhǎng)度。(2)當(dāng)把像素看作一個(gè)個(gè)點(diǎn)時(shí)，則周長(zhǎng)用鏈碼表示，求周長(zhǎng)也即計(jì)算鏈碼長(zhǎng)度。此時(shí)，當(dāng)鏈碼值為奇數(shù)時(shí)，其長(zhǎng)度記作 ；當(dāng)鏈碼值為偶數(shù)時(shí)，其長(zhǎng)度記作1。即周長(zhǎng)p表示為(9-3)式中，Ne和No分別是邊界鏈碼（8方向）中走偶步與走奇步的數(shù)目。周長(zhǎng)也可以簡(jiǎn)單地從物體分塊文件中通過(guò)計(jì)算邊界上相鄰像素的中心距離的和得到。(3)周長(zhǎng)用邊界所占面積表示，也即邊界點(diǎn)數(shù)之和，每個(gè)點(diǎn)占面積為1的一個(gè)小方塊。邊界的編碼方法請(qǐng)參考9.2.6節(jié)。以圖9-3所示的區(qū)域?yàn)槔?，采用上述三種計(jì)算周長(zhǎng)的方法求得邊界的周長(zhǎng)分別是：（1）邊界用隙碼表示時(shí)，周長(zhǎng)為24；（2）邊界用鏈碼表示時(shí)，周長(zhǎng)為10+5；（3）邊界用面積表示時(shí)，周長(zhǎng)為15。圖9-3周長(zhǎng)計(jì)算實(shí)例9.1.3面積面積是物體的總尺寸的一個(gè)方便的度量。面積只與該物體的邊界有關(guān)，而與其內(nèi)部灰度級(jí)的變化無(wú)關(guān)。一個(gè)形狀簡(jiǎn)單的物體可用相對(duì)較短的周長(zhǎng)來(lái)包圍它所占有的面積。

1.像素計(jì)數(shù)面積最簡(jiǎn)單的(未校準(zhǔn)的)面積計(jì)算方法是統(tǒng)計(jì)邊界內(nèi)部(也包括邊界上)的像素的數(shù)目。在這個(gè)定義下面積的計(jì)算非常簡(jiǎn)單，求出域邊界內(nèi)像素點(diǎn)的總和即可，計(jì)算公式如下：對(duì)二值圖像而言，若用1表示物體，用0表示背景，其面積就是統(tǒng)計(jì)f(x,y)=1的個(gè)數(shù)。

2.由邊界行程碼或鏈碼計(jì)算面積由各種封閉邊界區(qū)域的描述來(lái)計(jì)算面積也很方便，可分如下情況:(1)已知區(qū)域的行程編碼，只需把值為1的行程長(zhǎng)度相加，即為區(qū)域面積;(2)若給定封閉邊界的某種表示，則相應(yīng)連通區(qū)域的面積應(yīng)為區(qū)域外邊界包圍的面積與內(nèi)邊界包圍的面積（孔的面積）之差。設(shè)屏幕左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)，起始點(diǎn)坐標(biāo)為（x0,y0），第k段鏈碼終端的y坐標(biāo)為(9-5)式中εi=1,2,3εi=0,4εi=5,6,7(9-6)εi是第i個(gè)碼元。設(shè)εi=0,1,7εi=2,6εi=3,4,5εi=1,5εi=0,2,4,6εi=3,7則相應(yīng)邊界所包圍的面積為用上述面積公式求得的面積，即用鏈碼表示邊界時(shí)邊界內(nèi)所包含的單元方格數(shù)。(9-7)

3.用邊界坐標(biāo)計(jì)算面積Green（格林）定理表明，在x-y平面中的一個(gè)封閉曲線包圍的面積由其輪廓積分給定，即(9-8)其中，積分沿著該閉合曲線進(jìn)行。將其離散化，式（9-8）變?yōu)?9-9)式中，Nb為邊界點(diǎn)的數(shù)目。9.1.4長(zhǎng)軸和短軸當(dāng)物體的邊界已知時(shí)，用其外接矩形的尺寸來(lái)刻畫它的基本形狀是最簡(jiǎn)單的方法，如圖9-4(a)所示。求物體在坐標(biāo)系方向上的外接矩形，只需計(jì)算物體邊界點(diǎn)的最大和最小坐標(biāo)值，就可得到物體的水平和垂直跨度。但是，對(duì)任意朝向的物體，水平和垂直并非是我們感興趣的方向。這時(shí)，就有必要確定物體的主軸，然后計(jì)算反映物體形狀特征的主軸方向上的長(zhǎng)度和與之垂直方向上的寬度，這樣的外接矩形是物體的最小外接矩形（MinimumEnclosingRectangle，MER）。計(jì)算MER的一種方法是，將物體的邊界以每次3°左右的增量在90°范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)。每旋轉(zhuǎn)一次記錄一次其坐標(biāo)系方向上的外接矩形邊界點(diǎn)的最大和最小x、y值。旋轉(zhuǎn)到某一個(gè)角度后，外接矩形的面積達(dá)到最小。取面積最小的外接矩形的參數(shù)為主軸意義下的長(zhǎng)度和寬度，如圖9-4(b)所示。此外，主軸可以通過(guò)矩（Moments）的計(jì)算得到，也可以用求物體的最佳擬合直線的方法求出。圖9-4MER法求物體的長(zhǎng)軸和短軸（a）坐標(biāo)系方向上的外接矩形；（b）旋轉(zhuǎn)物體使外接矩形最小9.1.5距離圖像中兩點(diǎn)P(x,y)和Q(u,v)之間的距離是重要的幾何性質(zhì)，常用如下三種方法測(cè)量：（1）歐幾里德距離：(9-10)（2）市區(qū)距離：(9-11)（3）棋盤距離：(9-12)顯然，以P為起點(diǎn)的市區(qū)距離小于等于t（t=1,2,…）的點(diǎn)形成以P為中心的菱形。圖9-5(a)為t≤2時(shí)用點(diǎn)的距離表示的這些點(diǎn)?？梢?jiàn)，d4(P,Q)是從P到Q最短的4路徑的長(zhǎng)度。同樣，以P為起點(diǎn)的棋盤距離小于等于t(t=1,2,…)的點(diǎn)形成以P為中心的正方形。例如，當(dāng)t≤2，用點(diǎn)的距離表示這些點(diǎn)時(shí)，如圖9-5（b）所示。同樣由圖可見(jiàn)，d8(P,Q)是從P到Q最短的8路徑的長(zhǎng)度。圖9-5兩種距離表示法（a）d4(P,Q)≤2;(b)d8(P,Q)≤2

d4、d8計(jì)算簡(jiǎn)便，且為正整數(shù)，因此常用來(lái)測(cè)距離，而歐幾里德距離很少被采用。9.2形狀特征9.2.1矩形度矩形度反映物體對(duì)其外接矩形的充滿程度，用物體的面積與其最小外接矩形的面積之比來(lái)描述，即(9-13)式中，AO是該物體的面積，而AMER是MER的面積。

R的值在0～1之間，當(dāng)物體為矩形時(shí)，R取得最大值1.0；圓形物體的R取值為π/4；細(xì)長(zhǎng)的、彎曲的物體的R的取值變小。另外一個(gè)與形狀有關(guān)的特征是長(zhǎng)寬比r：(9-14)

r即為MER寬與長(zhǎng)的比值。利用r可以將細(xì)長(zhǎng)的物體與圓形或方形的物體區(qū)分開(kāi)來(lái)。9.2.2圓形度1.致密度C度量圓形度最常用的是致密度，即周長(zhǎng)(P)的平方與面積(A)的比:（9-15）

2.邊界能量E邊界能量是圓形度的另一個(gè)指標(biāo)。假定物體的周長(zhǎng)為P，用變量p表示邊界上的點(diǎn)到某一起始點(diǎn)的距離。邊界上任一點(diǎn)都有一個(gè)瞬時(shí)曲率半徑r(p)，它是該點(diǎn)與邊界相切圓的半徑(見(jiàn)圖9-6)。p點(diǎn)的曲率函數(shù)是函數(shù)K(p)是周期為P的周期函數(shù)?？捎孟率接?jì)算單位邊界長(zhǎng)度的平均能量：在面積相同的條件下，圓具有最小邊界能量E0＝(2π／P)2=(1／R)2，其中R為圓的半徑。曲率可以很容易地由鏈碼算出，因而邊界能量也可方便算出。（9-16）（9-15）

3.圓形性圓形性（Circularity）C是一個(gè)用區(qū)域R的所有邊界點(diǎn)定義的特征量，即（9-17）式中,μR是從區(qū)域重心到邊界點(diǎn)的平均距離，δR是從區(qū)域重心到邊界點(diǎn)的距離均方差：（9-18）（9-19）當(dāng)區(qū)域R趨向圓形時(shí)，特征量C是單調(diào)遞增且趨向無(wú)窮的，它不受區(qū)域平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變化的影響，可以推廣用于描述三維目標(biāo)。

4.面積與平均距離平方的比值圓形度的第四個(gè)指標(biāo)利用了從邊界上的點(diǎn)到物體內(nèi)部某點(diǎn)的平均距離d，即(9-20)式中，xi是從具有N個(gè)點(diǎn)的物體中的第i個(gè)點(diǎn)到與其最近的邊界點(diǎn)的距離。相應(yīng)的形狀度量為(9-21)9.2.3球狀性球狀性(Sphericity)S既可以描述二維目標(biāo)也可以描述三維目標(biāo)，其定義為（9-22）在二維情況下，ri代表區(qū)域內(nèi)切圓(Inscribedcircle)的半徑，而rc代表區(qū)域外接圓(Circumscribedcircle)的半徑，兩個(gè)圓的圓心都在區(qū)域的重心上，如圖9-7所示。當(dāng)區(qū)域?yàn)閳A時(shí),球狀性的值S達(dá)到最大值1.0，而當(dāng)區(qū)域?yàn)槠渌螤顣r(shí)，則有S＜1.0。S不受區(qū)域平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變化的影響。圖9-7球狀性定義示意圖9.2.4不變矩1.矩的定義對(duì)于二元有界函數(shù)f(x,y)，它的(j+k)階矩為（9-23）由于j和k可取所有的非負(fù)整數(shù)值，因此形成了一個(gè)矩的無(wú)限集。而且，這個(gè)集合完全可以確定函數(shù)f(x，y)本身。換句話說(shuō)，集合{Mjk}對(duì)于函數(shù)f(x，y)是惟一的，也只有f(x，y)才具有這種特定的矩集。為了描述物體的形狀，假設(shè)f(x，y)的目標(biāo)物體取值為1，背景為0，即函數(shù)只反映了物體的形狀而忽略其內(nèi)部的灰度級(jí)細(xì)節(jié)。參數(shù)j＋k稱為矩的階。特別地，零階矩是物體的面積，即(9-24)對(duì)二維離散函數(shù)f(x，y)，零階矩可表示為(9-25)所有的一階矩和高階矩除以M00后，與物體的大小無(wú)關(guān)。

2.質(zhì)心坐標(biāo)與中心矩當(dāng)j=1,k=0時(shí)，M10對(duì)二值圖像來(lái)講就是物體上所有點(diǎn)的x坐標(biāo)的總和，類似地，M01就是物體上所有點(diǎn)的y坐標(biāo)的總和，所以就是二值圖像中一個(gè)物體的質(zhì)心的坐標(biāo)。為了獲得矩的不變特征，往往采用中心矩以及歸一化的中心矩。中心矩的定義為(9-26)(9-27)3.主軸使二階中心矩從μ11變得最小的旋轉(zhuǎn)角θ可以由下式得出：(9-28)將x、y軸分別旋轉(zhuǎn)θ角得坐標(biāo)軸x′、y′，稱為該物體的主軸。式9-28中在θ為90°時(shí)的不確定性可以通過(guò)如下條件限定解決：如果物體在計(jì)算矩之前旋轉(zhuǎn)θ角，或相對(duì)于x′、y′軸計(jì)算矩，那么矩具有旋轉(zhuǎn)不變性。4.不變矩相對(duì)于主軸計(jì)算并用面積歸一化的中心矩，在物體放大、平移、旋轉(zhuǎn)時(shí)保持不變。只有三階或更高階的矩經(jīng)過(guò)這樣的規(guī)一化后不能保持不變性。對(duì)于j+k＝2,3,4…的高階矩，可以定義歸一化的中心矩為利用歸一化的中心矩，可以獲得六個(gè)不變矩組合，這些組合對(duì)于平移、旋轉(zhuǎn)、尺度等變換都是不變的，它們是：(9-30a)(9-30b)(9-30c)(9-30d)(9-30e)(9-30f)不變矩及其組合具備了好的形狀特征應(yīng)具有的某些性質(zhì)，已經(jīng)用于印刷體字符的識(shí)別、飛機(jī)形狀區(qū)分、景物匹配和染色體分析中，但它們并不能確保在任意情況下都具有這些性質(zhì)。一個(gè)物體形體的惟一性體現(xiàn)在一個(gè)矩的無(wú)限集中，因此，要區(qū)別相似的形體需要一個(gè)很大的特征集。這樣所產(chǎn)生的高維分類器對(duì)噪聲和類內(nèi)變化十分敏感。在某些情況下，幾個(gè)階數(shù)相對(duì)較低的矩可以反映一個(gè)物體的顯著形狀特征。9.2.5偏心率偏心率(Eccentricity)E也可叫伸長(zhǎng)度(Elongation)，它在一定程度上描述了區(qū)域的緊湊性。偏心率E有多種計(jì)算公式,一種常用的簡(jiǎn)單方法是區(qū)域主軸（長(zhǎng)軸）長(zhǎng)度(A)與輔軸（短軸）長(zhǎng)度(B)的比值，如圖9-8所示。圖中，主軸與輔軸相互垂直，且其長(zhǎng)度是兩方向的最大值。不過(guò)這樣的計(jì)算受物體形狀和噪聲的影響比較大。另一種方法是計(jì)算慣性主軸比，它基于邊界線上的點(diǎn)或整個(gè)區(qū)域來(lái)計(jì)算質(zhì)量。Tenebaum提出了計(jì)算任意點(diǎn)集偏心度的近似公式，步驟如下：（1）計(jì)算平均向量:(9-31)（2）計(jì)算j＋k階中心矩:(9-32)（3）計(jì)算方向角:（4）計(jì)算偏心度的近似值:(9-33)(9-34)9.2.6形狀描述子1.邊界鏈碼鏈碼是對(duì)邊界點(diǎn)的一種編碼表示方法，其特點(diǎn)是利用一系列具有特定長(zhǎng)度和方向的相連的直線段來(lái)表示目標(biāo)的邊界。因?yàn)槊總€(gè)線段的長(zhǎng)度固定而方向數(shù)目有限，所以只有邊界的起點(diǎn)需要用絕對(duì)坐標(biāo)表示，其余點(diǎn)都可只用接續(xù)方向來(lái)代表偏移量。由于表示一個(gè)方向數(shù)比表示一個(gè)坐標(biāo)值所需比特?cái)?shù)少，而且對(duì)每一個(gè)點(diǎn)又只需一個(gè)方向數(shù)就可以代替兩個(gè)坐標(biāo)值，因此鏈碼表達(dá)可大大減少邊界表示所需的數(shù)據(jù)量。數(shù)字圖像一般是按固定間距的網(wǎng)格采集的，因此最簡(jiǎn)單的鏈碼是跟蹤邊界并賦給每?jī)蓚€(gè)相鄰像素的連線一個(gè)方向值。常用的有4方向和8方向鏈碼，其方向定義分別如圖9-9(a)、(b)所示。它們的共同特點(diǎn)是直線段的長(zhǎng)度固定，方向數(shù)有限。圖9-9碼值與方向?qū)?yīng)關(guān)系(a)4方向鏈碼；(b)8方向鏈碼；(c)邊界編碼圖形對(duì)圖9-9(c)所示邊界，若設(shè)起始點(diǎn)O的坐標(biāo)為（5，5），則分別用如下4方向和8方向鏈碼表示區(qū)域邊界：4方向鏈碼：（5，5）11123232300；8方向鏈碼：（5，5）222455600。實(shí)際中直接對(duì)分割所得的目標(biāo)邊界進(jìn)行編碼有可能出現(xiàn)兩個(gè)問(wèn)題：一是碼串比較長(zhǎng)；二是噪聲等干擾會(huì)導(dǎo)致小的邊界變化從而使鏈碼發(fā)生與目標(biāo)整體形狀無(wú)關(guān)的較大變動(dòng)。常用的改進(jìn)方法是對(duì)原邊界以較大的網(wǎng)格重新采樣，并把與原邊界點(diǎn)最接近的大網(wǎng)格點(diǎn)定為新的邊界點(diǎn)。這種方法也可用于消除目標(biāo)尺度變化鏈碼的影響。使用鏈碼時(shí)，起點(diǎn)的選擇常是很關(guān)鍵的。對(duì)同一個(gè)邊界，如用不同的邊界點(diǎn)作為鏈碼的起點(diǎn)，得到的鏈碼則是不同的。為解決這個(gè)問(wèn)題可把鏈碼歸一化，下面介紹一種具體的做法。給定一個(gè)從任意點(diǎn)開(kāi)始產(chǎn)生的鏈碼，我們可把它看作一個(gè)由各方向數(shù)構(gòu)成的自然數(shù)。首先，將這些方向數(shù)依一個(gè)方向循環(huán)，以使它們所構(gòu)成的自然數(shù)的值最??；然后，將這樣轉(zhuǎn)換后所對(duì)應(yīng)的鏈碼起點(diǎn)作為這個(gè)邊界的歸一化鏈碼的起點(diǎn)。

2.一階差分鏈碼用鏈碼表示給定目標(biāo)的邊界時(shí)，如果目標(biāo)平移，鏈碼不會(huì)發(fā)生變化，而如果目標(biāo)旋轉(zhuǎn)則鏈碼會(huì)發(fā)生變化。為解決這個(gè)問(wèn)題，可利用鏈碼的一階差分來(lái)重新構(gòu)造一個(gè)表示原鏈碼各段之間方向變化的新序列，這相當(dāng)于把鏈碼進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化。差分可用相鄰兩個(gè)方向數(shù)按反方向相減(后一個(gè)減去前一個(gè))得到。如圖9-10所示，上面一行為原鏈碼(括號(hào)中為最右一個(gè)方向數(shù)循環(huán)到左邊)，下面一行為上面一行的數(shù)兩兩相減得到的差分碼。左邊的目標(biāo)在逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°后成為右邊的形狀，可見(jiàn)，原鏈碼發(fā)生了變化，但差分碼并沒(méi)有變化。圖9-10利用一階差分對(duì)鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化3.傅立葉描述子對(duì)邊界的離散傅立葉變換表達(dá)，可以作為定量描述邊界形狀的基礎(chǔ)。采用傅立葉描述的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是將二維問(wèn)題簡(jiǎn)化為一維問(wèn)題。即將x-y平面中的曲線段轉(zhuǎn)化為一維函數(shù)f(r)(在r-f(r)平面上)，也可將x-y平面中的曲線段轉(zhuǎn)化為復(fù)平面上的一個(gè)序列。具體就是將x-y平面與復(fù)平面u-v重合，其中，實(shí)部u軸與x軸重合，虛部v軸與y軸重合。這樣可用復(fù)數(shù)u+jv的形式來(lái)表示給定邊界上的每個(gè)點(diǎn)(x，y)。這兩種表示在本質(zhì)上是一致的，是點(diǎn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的(見(jiàn)圖9-11)。圖9-11邊界點(diǎn)的兩種表示方法現(xiàn)考慮一個(gè)由N個(gè)點(diǎn)組成的封閉邊界，從任一點(diǎn)開(kāi)始繞邊界一周就得到一個(gè)復(fù)數(shù)序列，即s(k)=u(k)+jv(k)k=0,1,…,N-1s(k)的離散傅立葉變換是ω=0,1,…,N-1（9-35）S(ω)可稱為邊界的傅立葉描述，它的傅立葉逆變換是k=0,1,…,N-1（9-36）可見(jiàn)，離散傅立葉變換是個(gè)可逆線性變換，在變換過(guò)程中信息沒(méi)有任何增減，但這為我們有選擇地描述邊界提供了方便。只取S(ω)的前M個(gè)系數(shù)即可得到s(k)的一個(gè)近似：（9-37）需注意，式（9-37）中k的范圍不變，即在近似邊界上的點(diǎn)數(shù)不變，但ω的范圍縮小了，即為重建邊界點(diǎn)所用的頻率項(xiàng)少了。傅立葉變換的高頻分量對(duì)應(yīng)一些細(xì)節(jié)而低頻分量對(duì)應(yīng)總體形狀，因此用一些低頻分量的傅立葉系數(shù)足以近似描述邊界形狀。9.3紋理分析有時(shí)，物體在紋理上與其周圍背景和其他物體有區(qū)別，這時(shí)，圖像分割必須以紋理為基礎(chǔ)。紋理是圖像分析中常用的概念，但目前尚無(wú)統(tǒng)一的定義。紋理(Tuxture)一詞最初指纖維物的外觀，一般來(lái)說(shuō)，可以認(rèn)為紋理是由許多相互接近的、互相編織的元素構(gòu)成，它們富有周期性?？蓪⒓y理定義為“任何事物構(gòu)成成分的分布或特征，尤其是涉及外觀或觸覺(jué)的品質(zhì)”。與圖像分析直接有關(guān)的定義是“一種反映一個(gè)區(qū)域中像素灰度級(jí)的空間分布的屬性”。人工紋理是某種符號(hào)的有序排列，這些符號(hào)可以是線條、點(diǎn)、字母等，是有規(guī)則的。自然紋理是具有重復(fù)排列現(xiàn)象的自然景象，如磚墻、森林、草地等照片，往往是無(wú)規(guī)則的。圖9-12人工紋理與自然紋理(a)人工紋理；（b）自然紋理(a)(b)認(rèn)識(shí)紋理有兩種方法：一是憑人們的直觀影響，一是憑圖像本身的結(jié)構(gòu)。從直觀影響的觀點(diǎn)出發(fā)就會(huì)產(chǎn)生多種不同的統(tǒng)計(jì)紋理特征，當(dāng)然可以采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)紋理進(jìn)行分析。從圖像結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)出發(fā)，則認(rèn)為紋理是結(jié)構(gòu)，紋理分析應(yīng)該采用句法結(jié)構(gòu)方法。那么，如何對(duì)一幅圖像中區(qū)域的紋理進(jìn)行度量呢？一般常用如下三種方法描述和度量紋理：統(tǒng)計(jì)法、結(jié)構(gòu)法、頻譜法。下面分別介紹這三種方法。9.3.1統(tǒng)計(jì)法統(tǒng)計(jì)法是利用灰度直方圖的矩來(lái)描述紋理的，可分為灰度差分統(tǒng)計(jì)法和行程長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)法。1.灰度差分統(tǒng)計(jì)法設(shè)(x,y)為圖像中的一點(diǎn)，該點(diǎn)與和它只有微小距離的點(diǎn)(x+Δx,y+Δy)的灰度差值為gΔ稱為灰度差分。設(shè)灰度差分的所有可能取值共有m級(jí)，令點(diǎn)(x,y)在整個(gè)畫面上移動(dòng)，累計(jì)出gΔ(x,y)取各個(gè)數(shù)值的次數(shù)，由此便可以作出gΔ(x,y)的直方圖。由直方圖可以知道gΔ(x,y)取值的概率pΔ(i)。當(dāng)采用較小i值的概率pΔ(i)較大時(shí)，說(shuō)明紋理較粗糙；概率較平坦時(shí)，說(shuō)明紋理較細(xì)。該方法采用以下參數(shù)描述紋理圖像的特征：（1）對(duì)比度：(9-38)（2）角度方向二階矩:(9-39)（3）熵:(9-40)（4）平均值:(9-41)在上述公式中，pΔ(i)較平坦時(shí)，ASM較小，ENT較大；若pΔ(i)分布在原點(diǎn)附近，則MEAN值較小。

2.行程長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)法設(shè)點(diǎn)(x,y)的灰度值為g，與其相鄰點(diǎn)的灰度值也可能為g，統(tǒng)計(jì)出從任一點(diǎn)出發(fā)沿θ方向上連續(xù)n個(gè)點(diǎn)都具有灰度值g這種情況發(fā)生的概率，記為p(g,n)。在同一方向上具有相同灰度值的像素個(gè)數(shù)稱為行程長(zhǎng)度。由p(g,n)可以定義出能夠較好描述紋理特征的如下參數(shù)：（1）長(zhǎng)行程加重法：(9-42)（2）灰度值分布：(9-43)（3）行程長(zhǎng)度分布：(9-44)（4）行程比：(9-45)式中，N2為像素總數(shù)。9.3.2用空間自相關(guān)函數(shù)作紋理測(cè)度紋理常用它的粗糙性來(lái)描述。例如，在相同的觀看條件下，毛料織物要比絲織品粗糙。粗糙性的大小與局部結(jié)構(gòu)的空間重復(fù)周期有關(guān)，周期大的紋理細(xì)。這種感覺(jué)上的粗糙與否不足以定量紋理的測(cè)度，但可說(shuō)明紋理測(cè)度變化傾向。即小數(shù)值的紋理測(cè)度表示細(xì)紋理，大數(shù)值紋理測(cè)度表示粗紋理。用空間自相關(guān)函數(shù)作紋理測(cè)度的方法如下：設(shè)圖像為f(m,n)，自相關(guān)函數(shù)可由下式定義：（9-46）式（9-46）是對(duì)（2w+1）×(2w+1)窗口內(nèi)的每一個(gè)像素點(diǎn)（j,k）與偏離值為ε,η=0,±1,±2,…,±T的像素之間的相關(guān)值進(jìn)行計(jì)算。一般紋理區(qū)對(duì)給定偏離（ε,η）時(shí)的相關(guān)性要比細(xì)紋理區(qū)高，因而紋理粗糙性與自相關(guān)函數(shù)的擴(kuò)展成正比。自相關(guān)函數(shù)擴(kuò)展的一種測(cè)度是二階矩，即（9-47）9.3.3頻譜法頻譜法借助于傅立葉頻譜的頻率特性來(lái)描述周期的或近乎周期的二維圖像模式的方向性。常用的三個(gè)性質(zhì)是：(1)傅立葉頻譜中突起的峰值對(duì)應(yīng)紋理模式的主方向;(2)這些峰在頻域平面的位置對(duì)應(yīng)模式的基本周期;(3)如果利用濾波把周期性成分除去，剩下的非周期性部分可用統(tǒng)計(jì)方法描述。實(shí)際檢測(cè)中，為簡(jiǎn)便起見(jiàn)可把頻譜轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系中,此時(shí)頻譜可用函數(shù)S(r,θ)表示，如圖9-13所示。對(duì)每個(gè)確定的方向θ，S(r,θ)是一個(gè)一維函數(shù)Sθ(r)；對(duì)每個(gè)確定的頻率r，S(r,θ)是一個(gè)一維函數(shù)Sr(θ)。對(duì)給定的θ，分析Sθ(r)得到的頻譜沿原點(diǎn)射出方向的行為特性；對(duì)給定的r，分析Sr(θ)得到的頻譜在以原點(diǎn)為中心的圓上的行為特性。如果把這些函數(shù)對(duì)下標(biāo)求和可得到更為全局性的描述，即(9-48)(9-49)式中，R是以原點(diǎn)為中心的圓的半徑。

S(r)和S(θ)構(gòu)成整個(gè)圖像或圖像區(qū)域紋理頻譜能量的描述。圖9-13(a)、(b)給出了兩個(gè)紋理區(qū)域和頻譜示意圖，比較兩條頻譜曲線可看出兩種紋理的朝向區(qū)別，還可從頻譜曲線計(jì)算它們的最大值的位置等。圖9-13紋理和對(duì)應(yīng)的頻譜示意圖9.3.4聯(lián)合概率矩陣法聯(lián)合概率矩陣法是對(duì)圖像的所有像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查，以便描述其灰度分布的一種方法。取圖像中任意一點(diǎn)(x，y)及偏離它的另一點(diǎn)(x+a,y+b)，設(shè)該點(diǎn)對(duì)的灰度值為(g1，g2)。令點(diǎn)(x，y)在整個(gè)畫面上移動(dòng)，則會(huì)得到各種(g1，g2)值，設(shè)灰度值的級(jí)數(shù)為k，則(g1，g2)的組合共有k2種。對(duì)于整個(gè)畫面，統(tǒng)計(jì)出每—種(g1，g2)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后排列成—個(gè)方陣，再用(g1，g2)出現(xiàn)的總次數(shù)將它們歸一化為出現(xiàn)的概率p(g1，g2)，這樣的方陣稱為聯(lián)合概率矩陣，也叫做共生矩陣。圖9-14聯(lián)合概率矩陣計(jì)算示例圖9-14為一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。圖9-14(a)為原圖像，灰度級(jí)為16級(jí)，為使聯(lián)合概率矩陣簡(jiǎn)單些，首先將灰度級(jí)數(shù)減為4級(jí)。這樣，圖9-14(a)變?yōu)?b)的形式。(g1，g2)分別取值為0、1、2、3，由此，將(g1，g2)各種組合出現(xiàn)的次數(shù)排列起來(lái)，就可得到圖9-14(c)～(e)所示的聯(lián)合概率矩陣。由此可見(jiàn)，距離差分值(a，b)取不同的數(shù)值組合，可以得到不同情況下的聯(lián)合概率矩陣。(a，b)取值要根據(jù)紋理周期分布的特性來(lái)選擇，對(duì)于較細(xì)的紋理，選取(1，0)、(1，1)、(2，0)等小的差分值。當(dāng)a，b取值較小時(shí)，對(duì)應(yīng)于變化緩慢的紋理圖像，其聯(lián)合概率矩陣對(duì)角線上的數(shù)值較大；而紋理的變化越快，則對(duì)角線上的數(shù)值越小，而對(duì)角線兩側(cè)上的元素值增大。為了能描述紋理的狀況，有必要選取能綜合表現(xiàn)聯(lián)合概率矩陣狀況的參數(shù)，典型的有以下幾種：(9-50)(9-51)(9-52)(9-53)式中

Q1～Q4代表的圖像特征并不是很直觀，但它們是描述紋理特征相當(dāng)有效的參數(shù)。9.3.5紋理的句法結(jié)構(gòu)分析法在紋理的句法結(jié)構(gòu)分析中，把紋理定義為結(jié)構(gòu)基元按某種規(guī)則重復(fù)分布所構(gòu)成的模式。為了分析紋理結(jié)構(gòu)，首先要描述結(jié)構(gòu)基元的分布規(guī)則，一般可做如下兩項(xiàng)工作：①?gòu)妮斎雸D像中提取結(jié)構(gòu)基元并描述其特征；②描述結(jié)構(gòu)基元的分布規(guī)則。具體做法如下:首先把一張紋理圖片分成許多窗口，也就是形成子紋理。最小的小塊就是最基本的子紋理，即基元。紋理基元可以是一個(gè)像素，也可以是4個(gè)或9個(gè)灰度比較一致的像素集合。紋理的表達(dá)可以是多層次的，如圖9-15(a)所示，它可以從像素或小塊紋理一層一層地向上拼合。當(dāng)然，基元的排列可有不同規(guī)則，如圖9-15(b)所示，第一級(jí)紋理排列為ABA，第二級(jí)排列為BAB等，其中A、B代表基元或子紋理。這樣就組成了一個(gè)多層的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，可用樹(shù)狀文法產(chǎn)生一定的紋理并用句法加以描述。紋理的樹(shù)狀安排可有多種方法。第一種方法如圖9-15(c)所示，樹(shù)根安排在中間，樹(shù)枝向兩邊伸出，每個(gè)樹(shù)枝有一定的長(zhǎng)度。第二種方法如圖9-15(d)所示，樹(shù)根安排在一側(cè)，分枝都向另一側(cè)伸展。圖9-15紋理的樹(shù)狀描述及排列紋理判別可用如下辦法：首先把紋理圖像分成固定尺寸的窗口，用樹(shù)狀文法說(shuō)明屬于同紋理圖像的窗口，可以用樹(shù)狀自動(dòng)機(jī)識(shí)別樹(shù)狀，因此，對(duì)每一個(gè)紋理文法可建立一個(gè)“結(jié)構(gòu)保存的誤差修正樹(shù)狀自動(dòng)機(jī)”。該自動(dòng)機(jī)不僅可以接受每個(gè)紋理圖像中的樹(shù)，而且能用最小距離判據(jù)辨識(shí)類似的有噪聲的樹(shù)。以后，可以對(duì)一個(gè)分割成窗口的輸入圖像進(jìn)行分類。9.4中軸變換與骨架提取把一個(gè)平面區(qū)域簡(jiǎn)化成圖是一種重要的結(jié)構(gòu)形狀表示法。利用細(xì)化技術(shù)得到區(qū)域的骨架是常用的方法。中軸變換(MdialAxisTransfonn，MAT)是一種用來(lái)確定物體骨架的細(xì)化技術(shù)。具有邊界B的區(qū)域R的MAT是按如下方法確定的：對(duì)每個(gè)R中的點(diǎn)P，在B中搜尋與它最近的點(diǎn)；如果對(duì)P能找到多于一個(gè)這樣的點(diǎn)（即有兩個(gè)或兩個(gè)以上的B中的點(diǎn)與P同時(shí)最近），就可認(rèn)為P屬于R的中線或骨架，或者說(shuō)P是一個(gè)骨架點(diǎn)。理論上講，每個(gè)骨架點(diǎn)保持了其與邊界點(diǎn)距離最小的性質(zhì)，因此用以每個(gè)骨架點(diǎn)為中心的圓的集合（利用合適的量度），就可恢復(fù)出原始的區(qū)域來(lái)。具體講就是以每個(gè)骨架點(diǎn)為圓心，以前述最小距離為半徑作圓周，它們的包絡(luò)就構(gòu)成了區(qū)域的邊界，填充圓周就得到區(qū)域?；蛘咭悦總€(gè)骨架點(diǎn)為圓心，以所有小于和等于最小距離的長(zhǎng)度為半徑作圓，這些圓的并集就覆蓋了整個(gè)區(qū)域。中軸變換示意如圖9-16所示。圖9-16中軸變換示意圖由上述討論可知，骨架是用一個(gè)點(diǎn)與一個(gè)點(diǎn)集的最小距離來(lái)定義的，可寫成ds(p,B)=inf{d(p,z)｜z∈B} (9-54)其中距離量度可以是歐幾里德、市區(qū)或棋盤距離。因?yàn)樽钚【嚯x取決于所用的距離量度，所以MAT的結(jié)果也和所用的距離量度有關(guān)。圖9-17一些區(qū)域和用歐氏距離算出的骨架示例圖9-17給出了一些區(qū)域和用歐氏距離算出的骨架。由圖9-17(a)、(b)可知，對(duì)較細(xì)長(zhǎng)的物體，其骨架常能提供較多的形狀信息，而對(duì)較粗短的物體骨架提供的信息則較少。注意，有時(shí)用骨架表示區(qū)域受噪聲的影響較大，例如，圖9-17(d)中的區(qū)域與圖9-17(c)中的區(qū)域略有差別(可認(rèn)為由噪聲產(chǎn)生)，但兩者的骨架相差很大。根據(jù)式（9-54）求區(qū)域骨架需要計(jì)算所有邊界點(diǎn)到所有區(qū)域內(nèi)部點(diǎn)的距離，因而計(jì)算量很大。實(shí)際中求區(qū)域骨架都是采用逐次消去邊界點(diǎn)的迭代細(xì)化算法。在這個(gè)過(guò)程中有三個(gè)限制條件需要注意：①不消去線段端點(diǎn)；②不中斷原來(lái)連通的點(diǎn)；③不過(guò)多侵蝕區(qū)域。下面介紹一種實(shí)用的求二值目標(biāo)區(qū)域骨架的算法。設(shè)已知目標(biāo)點(diǎn)標(biāo)記為1，背景點(diǎn)標(biāo)記為0。定義邊界點(diǎn)是本身標(biāo)記為1而其8連通鄰域中至少有一個(gè)點(diǎn)標(biāo)記為0的點(diǎn)。算法對(duì)邊界點(diǎn)進(jìn)行如下操作:(1)考慮以邊界點(diǎn)為中心的8鄰域，記中心點(diǎn)為p1，其鄰域的8個(gè)點(diǎn)順時(shí)針繞中心點(diǎn)分別記為p2，p3，…，p9，其中p2在p1上方。首先標(biāo)記同時(shí)滿足下列條件的邊界點(diǎn)：①2≤N(p1)≤6；（除去了p1為線段端點(diǎn)及p1有7個(gè)標(biāo)記為1的鄰點(diǎn)的情況。）②S(p1)＝1；（除去了對(duì)單個(gè)像素寬度的線段進(jìn)行操作，以免斷開(kāi)骨架。）③p2

p4p6＝0；（除去了p1為邊界的右或下端點(diǎn)(p4=0或p6=0),即不是骨架點(diǎn)的情況。）④p4

p6p8＝0。（除去了p1為邊界的左或上端點(diǎn)(p2=0和p8=0)即不是骨架點(diǎn)的情況。）其中，N(p1)是p1的非零鄰點(diǎn)的個(gè)數(shù)，S(p1)是以p2，p3，…，p9為序時(shí)這些點(diǎn)的值從0到1變化的次數(shù)。當(dāng)對(duì)所有邊界點(diǎn)都檢驗(yàn)完畢后，將所有標(biāo)記過(guò)的點(diǎn)除去。(2)同步驟(1)，僅將前面條件③、④分別改為③′p2

p4

p8＝0；除去了p1為邊界的左或上端點(diǎn)(p2=0和p8=0)即不是骨架點(diǎn)的情況。）④′p2

p6

p8＝0。除去了p1為邊界的右或下端點(diǎn)(p4=0或p6=0)即不是骨架點(diǎn)的情況。）同樣，當(dāng)對(duì)所有邊界點(diǎn)都檢驗(yàn)完畢后，將所有標(biāo)記過(guò)的點(diǎn)除去。以上兩步操作構(gòu)成了一次迭代。算法反復(fù)迭代直至沒(méi)有點(diǎn)再滿足標(biāo)記條件，這時(shí)剩下的點(diǎn)便組成區(qū)域的骨架。若p1為邊界的右上端點(diǎn)，則有p4＝0和p6＝0；若p1為邊界的左下端點(diǎn)，則有p6＝0和p8＝0，它們都同時(shí)滿足③和④以及③′和④′各條件。骨架的提取可以采用形態(tài)學(xué)方法（參見(jiàn)第八章）。在提取出骨架后，很容易根據(jù)原圖計(jì)算出每點(diǎn)到邊界的最短距離參數(shù)。9.5曲線與表面的擬合9.5.1曲線擬合曲線擬合（MSE）問(wèn)題是給定一個(gè)點(diǎn)集(xi,yi)，找出一個(gè)函數(shù)f(x)使其均方誤差最小，即(9-55)式中，N為點(diǎn)集中點(diǎn)的個(gè)數(shù)。若假定f(x)為拋物線，則其參數(shù)形式為(9-56)曲線擬合就是確定參數(shù)最佳值的過(guò)程，用經(jīng)典的最小二乘法很容易解決。該問(wèn)題的解用矩陣形式可表示為如下求偽逆的過(guò)程：(9-57)誤差向量為E=Y－BC

(9-58)均方誤差為（9-59）最優(yōu)解為（9-60）矩陣[BBT］-1BT稱為B的偽逆矩陣。上述方法很容易推廣到其他參數(shù)形式的擬合函數(shù)中。通常采用的擬合函數(shù)有圓、橢圓或其他二次、三次多項(xiàng)式函數(shù)?？衫肕atlab工具箱實(shí)現(xiàn)擬合，非常方便。例如，用5個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)：擬合一條拋物線，求出：則計(jì)算值與觀察值的誤差向量為擬合結(jié)果如圖9-18所示。圖9-18擬合結(jié)果9.5.2曲面擬合為實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的圓形或橢圓形物體進(jìn)行度量，可用高斯曲面對(duì)圖像進(jìn)行擬合。二維高斯方程可表示為(9-61)式中：A是幅值；（xi,yi）為橢圓的位置；σx和σy是兩個(gè)方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。將式（9-61）兩邊取對(duì)數(shù)，展開(kāi)平方項(xiàng)并整理，然后兩邊同乘以zi，得(9-62)寫成矩陣形式為（9-63)式中，Ｑ是N×1的向量，元素為（9-64)C是由高斯參量復(fù)合的5元向量，且有（9-65)B是N×5的矩陣，其第i行為（9-66)矩陣C可按偽逆法求出,從中可得到以下高斯參數(shù)：(9-67)和(9-68)此外，還有二維三階擬合、橢圓擬合等方法。利用二維三階函數(shù)擬合背景，再?gòu)膱D像中減去所得的函數(shù)，便可實(shí)現(xiàn)矯平。利用橢圓擬合方法，可以根據(jù)一組邊界點(diǎn)擬合一個(gè)具有任意大小、形狀和方位的橢圓。在進(jìn)行實(shí)際擬合時(shí)，應(yīng)注意如下幾點(diǎn)：（1）用于擬合的點(diǎn)應(yīng)能覆蓋整個(gè)感興趣的區(qū)域;（2）用于擬合的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)N不能太小，最好是B的列數(shù)的2～3倍，以免矩陣求逆出現(xiàn)病態(tài)問(wèn)題;（3）在擬合曲線之前，應(yīng)先確定數(shù)據(jù)點(diǎn)集的主軸，并將主軸旋轉(zhuǎn)至水平方向;（4）高斯擬合時(shí)，采樣點(diǎn)應(yīng)分布在峰值的四周，要避免只對(duì)峰值一側(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯擬合。9.6其他特征或描述9.6.1標(biāo)記

標(biāo)記(Signature)的基本思想是把二維的邊界用一維的較易描述的函數(shù)形式來(lái)表達(dá)。產(chǎn)生標(biāo)記最簡(jiǎn)單的方法是先求出給定物體的重心，然后把邊界點(diǎn)與重心的距離作為角度的函數(shù)就得到一種標(biāo)記。圖9-19(a)、(b)給出了兩個(gè)標(biāo)記的例子。通過(guò)標(biāo)記，就可把二維形狀描述的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一維波形分析問(wèn)題。圖9-19兩個(gè)標(biāo)記的例子上述方法產(chǎn)生的標(biāo)記不受目標(biāo)平移的影響，但與尺度變換及旋轉(zhuǎn)都有關(guān)。尺度變換會(huì)造成標(biāo)記的幅度值發(fā)生變化，這個(gè)問(wèn)題可用把最大幅值歸一化到單位值的方法來(lái)解決。解決旋轉(zhuǎn)影響常用的一種方法是選離重心最遠(yuǎn)的點(diǎn)作為標(biāo)記起點(diǎn)；另一種方法是求出邊界主軸，以主軸上離重心最遠(yuǎn)的點(diǎn)作為標(biāo)記起點(diǎn)。后一種方法考慮了邊界上所有的點(diǎn)，因此計(jì)算量較大但也比較可靠。9.6.2歐拉數(shù)與孔洞數(shù)拓?fù)鋵W(xué)(Topology)是研究圖形性質(zhì)的理論。區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)對(duì)區(qū)域的全局描述很有用，這些性質(zhì)既不依賴距離，也不依賴基于距離測(cè)量的其他特性。如圖9-20所示，如果把區(qū)域中的孔洞數(shù)H作為拓?fù)涿枋鲎樱@然，這個(gè)性質(zhì)不受伸長(zhǎng)、旋轉(zhuǎn)的影響，但如果撕裂或折疊時(shí)孔洞數(shù)會(huì)發(fā)生變化。區(qū)域內(nèi)的連接部分C的個(gè)數(shù)是區(qū)域的另一拓?fù)涮匦浴Ｒ粋€(gè)集合的連通部分就是它的最大子集，在這個(gè)子集的任何地方都可以用一條完全在子集中的曲線相連接。圖9-21所示圖形有三個(gè)連接部分。圖9-20圖像中的孔洞圖9-21有三個(gè)連接部分的區(qū)域歐拉數(shù)(Eulernumber)E定義如下：E＝C-H （9-69）歐拉數(shù)也是區(qū)域的拓?fù)涮匦灾?。圖9-22(a)所示圖像有1個(gè)連接部分和1個(gè)孔，所以它的歐拉數(shù)E為0；圖（b）中有1個(gè)連接部分和2個(gè)孔，它的歐拉數(shù)為－1。圖9-22具有歐拉數(shù)為0和-1的圖形9.6.3四叉樹(shù)四叉樹(shù)表達(dá)表示圖像是一個(gè)“金字塔”式的觀察和處理過(guò)程。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種有效的對(duì)空間占有數(shù)組的編碼，可以很好地描述一幅圖像。當(dāng)圖像是方形的，且像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)是2的整數(shù)次冪（即圖像尺寸為2k×2k，k為正整數(shù)）時(shí)四叉樹(shù)法最適用。如圖9-23所示，在這種表達(dá)中，所有的節(jié)點(diǎn)可分成三類：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)(用白色表示)、背景節(jié)點(diǎn)(用深色表示)和混合節(jié)點(diǎn)(用淺色表示)。四叉樹(shù)的樹(shù)根對(duì)應(yīng)整幅圖，而樹(shù)葉對(duì)應(yīng)各單個(gè)像素或具有相同特性的像素組成的方陣。四叉樹(shù)由多級(jí)構(gòu)成，數(shù)根在0級(jí)，分一次叉多一級(jí)。對(duì)一個(gè)有n級(jí)的四叉樹(shù)，其節(jié)點(diǎn)總數(shù)N最多為(9-70)圖9-23四叉樹(shù)表達(dá)圖示四叉樹(shù)表示圖像的具體做法是：樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)表示整幅圖像，如果該圖像只有一個(gè)值，就用那個(gè)值和終點(diǎn)標(biāo)記根節(jié)點(diǎn)；否則，在根節(jié)點(diǎn)上加上4個(gè)分支，產(chǎn)生新的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)分支表示1／4圖像。對(duì)每個(gè)新節(jié)點(diǎn)重復(fù)上述過(guò)程，直到整個(gè)四叉樹(shù)產(chǎn)生為止。通常，在h層上的節(jié)點(diǎn)(如果有的話)表示尺寸為2k-h×2k-h的塊，那些塊的坐標(biāo)位置是2k-h的倍數(shù)。假如其中一塊為同一值，它的節(jié)點(diǎn)即葉節(jié)點(diǎn)；否則，會(huì)產(chǎn)生h+1層上的4個(gè)分支，將h層上的塊4等分。在n層上的節(jié)點(diǎn)(假如有的話)全對(duì)應(yīng)于單個(gè)像素的葉節(jié)點(diǎn)。四叉樹(shù)表達(dá)的優(yōu)點(diǎn)是：四叉樹(shù)容易生成得到，根據(jù)它可方便地計(jì)算區(qū)域的多種特征；另外，四叉樹(shù)本身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)使得它常用在“粗略信息優(yōu)先”的顯示中。它的缺點(diǎn)是：如果節(jié)點(diǎn)在樹(shù)中的級(jí)確定后，分辨率就不可能進(jìn)一步提高；另外，四叉樹(shù)間的運(yùn)算只能在同級(jí)的節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行。四叉樹(shù)表達(dá)在三維空間的對(duì)應(yīng)是八叉樹(shù)(也叫八元樹(shù))表達(dá)。9.7編程實(shí)例

1.圖像獲取為方便起見(jiàn)，用數(shù)碼照相機(jī)以640×480分辨率拍攝樹(shù)葉圖像，背景為白色?？紤]檢測(cè)結(jié)果應(yīng)與拍攝視距無(wú)關(guān)，故用可以精確測(cè)量其尺寸的適當(dāng)大?。ū纠弥睆?6mm的圓形紙片）的圓形參照物來(lái)標(biāo)定每個(gè)像素在水平和垂直方向代表的真實(shí)尺寸。獲取的葉子圖像及圓形參照物圖像如圖9-24所示。圖9-24葉子及圓形參照物圖像

2.圖像預(yù)處理本例的目的是測(cè)定周長(zhǎng)、面積和幾何特征參數(shù)，不涉及顏色信息，故需要將圖像二值化，并對(duì)二值化圖像進(jìn)行去噪、邊界跟蹤、標(biāo)記等預(yù)處理。1）將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像利用彩色圖像的亮度信息，將獲取的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，即用式（9-71）計(jì)算出每一個(gè)像素的亮度I，并將I作為轉(zhuǎn)換后圖像的相應(yīng)像素的RGB值。（9-71）2）去除噪聲用3×3窗口對(duì)灰度圖像進(jìn)行中值濾波，去除圖像中的噪聲。3）圖像二值化葉子圖像中的葉子和參考物與背景之間有較大的亮度對(duì)比，很容易將其從背景中分割出來(lái)。首先根據(jù)判別分析法或其他確定閾值的方法確定灰度圖像的最佳閾值Thresh，把灰度值大于Thresh的像素置黑，其他像素置白，從而實(shí)現(xiàn)從背景中分割出對(duì)象。圖像的二值化處理的部分代碼如下：for(j=0;j<nHeight;j++){pOldTemp=pOldBits;pOldTemp+=((nHeight-1-j)*nWidthBytes);for(i=0;i<nWidth;i++){if(pOldTemp［i］>=Thresh) pTemp［i］=0x00;else pTemp［i］=0xFF;}}

3.圖像特征參數(shù)測(cè)定1）尺寸標(biāo)定在圖像中從上向下，從左向右逐行搜索，搜索到的第一個(gè)灰度值為0的像素點(diǎn)即為參考物的上切點(diǎn)，記其y坐標(biāo)為y1。再?gòu)南孪蛏?，從左向右逐行搜索到的第一個(gè)灰度值為0的像素點(diǎn)即為參考物的下切點(diǎn)，記其y坐標(biāo)為y2。同理，分別從左向右和從右向左逐列找出參考物的最左邊和最右邊一個(gè)灰度值為0的像素，分別記其x坐標(biāo)為x1和x2。若實(shí)際直徑單位為mm，則可由下式計(jì)算出比例因子：（9-72）2）跟蹤葉子邊界生成邊界鏈碼按第五章所述方法，跟蹤葉子的邊界，逐一記錄邊界點(diǎn)坐標(biāo)（xi，yi），并將邊界點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成8方向鏈碼。利用CImgAnalyse類下的EdgeTrace()函數(shù)可對(duì)二值化后的灰度圖像進(jìn)行輪廓跟蹤并生成8方向鏈碼，結(jié)果存儲(chǔ)在模板數(shù)組TraceArray中。TraceArray中的數(shù)據(jù)類型是EdgePoint，保存了邊界點(diǎn)的坐標(biāo)和當(dāng)前矢量，其定義如下：structEdgePoint{BYTEnCurVerct;//當(dāng)前矢量，即在輪廓跟蹤中的前一個(gè)搜索方向CPointCurPoint;//當(dāng)前點(diǎn)的坐標(biāo)};staticCArray<EdgePoint,EdgePoint&>TraceArray;輪廓跟蹤的部分代碼如下：//******************************************//函數(shù)名稱：BOOLEdgeTrace(CImageObject*pImageObject)//基本功能：對(duì)灰度圖像進(jìn)行輪廓跟蹤并生成鏈碼,結(jié)果存儲(chǔ)在TraceArray中//參數(shù)說(shuō)明：只對(duì)二值化后的灰度圖像跟蹤一個(gè)連通成分。跟蹤之前，應(yīng)濾除噪聲，建議使用灰值閉運(yùn)//算去噪并平滑邊界//返回值：BOOL跟蹤成功則返回TRUE//******************************************BOOLCImgAnalyse::EdgeTrace(CDibObject*pDibObject){//獲取源圖像數(shù)據(jù)指針，為新圖像分配內(nèi)存并用255填充新圖像數(shù)據(jù)區(qū)//是否找到起始點(diǎn)及回到起始點(diǎn)BOOLbFindStartPoint;

//是否掃描到一個(gè)邊界點(diǎn)BOOLbFindPoint;

//起始邊界點(diǎn)與當(dāng)前邊界點(diǎn)CPointStartPoint,CurPoint;//掃描方向依次是左上方、上方、右上方、右方、右下方、下方、左下方和左方intDirection［8］［2］={{-1,1},{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0}};intBeginDirect;//清空樣板數(shù)組中的數(shù)據(jù)TraceArray.RemoveAll();//定義一個(gè)EdgePoint型結(jié)構(gòu)成員變量存放邊界點(diǎn)的信息EdgePointm_EdgePoint;//先找到最左下方的邊界點(diǎn)bFindStartPoint=false;inti,j;for(j=0;j<nHeight&&!bFindStartPoint;j++){for(i=0;i<nWidth&&!bFindStartPoint;i++){//指向源圖像倒數(shù)第j行，第i個(gè)像素的指針pTemp=pBits+nWidthBytes*j+i;//取得當(dāng)前指針處的像素值if(*pTemp==0){bFindStartPoint=true;StartPoint.x=i;StartPoint.y=j;//指向目標(biāo)圖像的倒數(shù)第j行、第i個(gè)像素的指針pNewTemp=pNewBits+nWidthBytes*j+i;*pNewTemp=(BYTE)0;}}}//由于起始點(diǎn)是在左下方，故起始掃描沿左上方向BeginDirect=0;//跟蹤邊界bFindStartPoint=false;//從起始點(diǎn)開(kāi)始掃描CurPoint.x=StartPoint.x;CurPoint.y=StartPoint.y;while(!bFindStartPoint){bFindPoint=false;while(!bFindPoint){//判斷當(dāng)前搜索方向上的點(diǎn)是否超出圖像邊界，相應(yīng)地改變起始掃描方向//沿掃描方向查看一個(gè)像素pTemp=pBits+nWidthBytes*(CurPoint.y+Direction［BeginDirect］［1］)+ (CurPoint.x+Direction［BeginDirect］［0］);[ZK)]if(*pTemp==0){bFindPoint=true;//數(shù)組中記錄的第一個(gè)點(diǎn)是最左下邊界點(diǎn),方向?yàn)槠涞较乱稽c(diǎn)的矢量方向m_EdgePoint.CurPoint.x=CurPoint.x;m_EdgePoint.CurPoint.y=CurPoint.y;m_EdgePoint.nCurVerct=(BYTE)BeginDirect;TraceArray.Add(m_EdgePoint);CurPoint.x=CurPoint.x+Direction［BeginDirect］［0］;CurPoint.y=CurPoint.y+Direction［BeginDirect］［1］;if(CurPoint.y==StartPoint.y&&CurPoint.x==StartPoint.x)bFindStartPoint=true;pNewTemp=pNewBits+nWidthBytes*CurPoint.y+CurPoint.x;*pNewTemp=(unsignedchar)0;//掃描的方向逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)兩格BeginDirect--;if(BeginDirect==-1)[KG*2]BeginDirect=7;BeginDirect--;if(BeginDirect==-1)[KG*2]BeginDirect=7;}else{//掃描方向順時(shí)針旋轉(zhuǎn)一格BeginDirect++;if(BeginDirect==8) BeginDirect=0;}}}//釋放內(nèi)存，將新圖像設(shè)置為當(dāng)前圖像returntrue;}3）計(jì)算周長(zhǎng)PP=N04×X_SCALE+N26×Y_SCALE+N1357×XY_SCALEmm式中：N04為水平方向鏈碼個(gè)數(shù)；N26為垂直方向鏈碼個(gè)數(shù)；N1357為斜向鏈碼個(gè)數(shù)。利用邊界鏈碼計(jì)算周長(zhǎng)的代碼如下：BOOLCImgAnalyse::PeriByChainCode(floatm_fXScale,floatm_fYScale,floatm_fXYScale,float*fP){//水平、垂直、斜向鏈碼數(shù)，初始化為0intnHorNum=0,nVerNum=0,nDiaNum=0;inti;//邊界點(diǎn)結(jié)構(gòu)體變量EdgePointm_EdgePoint;

//當(dāng)前矢量方向，即鏈碼方向BYTECurVerct;

//邊界點(diǎn)數(shù)，即TraceArray的大小intnNumNode;nNumNode=TraceArray.GetSize();if(nNumNode<1){AfxMessageBox("是否沒(méi)有進(jìn)行輪廓跟蹤?＼n請(qǐng)進(jìn)行正確的輪廓跟蹤!");returnFALSE;}for(i=0;i<nNumNode;i++){//獲取第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)m_EdgePoint=TraceArray.GetAt(i);CurVerct=m_EdgePoint.nCurVerct;//水平方向鏈碼數(shù)if(CurVerct==0||CurVerct==4)nHorNum++;//垂直方向鏈碼數(shù)elseif(CurVerct==2||CurVerct==6)nVerNum++;//斜向鏈碼數(shù)elsenDiaNum++;}//返回由邊界鏈碼計(jì)算的周長(zhǎng)*fP=(nHorNum*m_fXScale+nVerNum*m_fYScale+nDiaNum*m_fXYScale);return(TRUE);}4）面積A按式（9-8），并考慮水平和垂直方向比例因子，面積計(jì)算公式為（9-73）利用邊界點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算面積的代碼如下：BOOLCImgAnalyse::AreaByGreen(floatm_fXScale,floatm_fYScale,float*fArea){inti;EdgePointm_EdgePoint;//邊界點(diǎn)數(shù)，即TraceArray的大小intnNumNode;//當(dāng)前點(diǎn)和下一點(diǎn)的坐標(biāo),第一點(diǎn)的坐標(biāo)intnCurX,nCurY,nNextX,nNextY,nFirstX,nFirstY;floatsum=0.0f;nNumNode=TraceArray.GetSize();if(nNumNode<1){AfxMessageBox(“是否沒(méi)有進(jìn)行輪廓跟蹤?＼n請(qǐng)進(jìn)行正確的輪廓跟蹤!”);returnFALSE;}//獲取第0個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)m_EdgePoint=TraceArray.GetAt(0);nCurX=m_EdgePoint.CurPoint.x;nCurY=m_EdgePoint.CurPoint.y;nFirstX=nCurX;nFirstY=nCurY;for(i=1;i<nNumNode;i++){//獲取第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)m_EdgePoint=TraceArray.GetAt(i);nNextX=m_EdgePoint.CurPoint.x;nNextY=m_EdgePoint.CurPoint.y;//對(duì)當(dāng)前點(diǎn)與下一點(diǎn)的X和Y坐標(biāo)的乘積和累加sum+=(nCurY*nNextX[KG*3]-nCurX*nNextY);nCurX=nNextX;nCurY=nNextY;}//加上最后一點(diǎn)與第0點(diǎn)的X和Y的乘積和sum+=(nNextY*nFirstX-nNextX*nFirstY);//返回由邊界坐標(biāo)計(jì)算的面積*fArea=(float)(0.5*m_fXScale*m_fYScale*sum);return(TRUE);}5）圓性度用致密度C度量葉子的圓形度，C為6）傅立葉描述子把邊界點(diǎn)的迪卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成復(fù)數(shù)平面下的坐標(biāo)，然后利用Matrix_LIB下的矩陣函數(shù)和傅立葉變換函數(shù)把邊界點(diǎn)集變換到頻域上，最后求出各頻域成分的模，即可得到傅立葉描述子。計(jì)算傅立葉描述子的代碼如下：double*CImgAnalyse::FourierFactor(int*nDimSize){intj;EdgePointm_EdgePoint;intnNumNode;nNumNode=TraceArray.GetSize();//用于傳遞數(shù)組大小*nDimSize=nNumNode;//初始化為一維矩陣mFourier=zeros(1,nNumNode);//轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù)矩陣mFourier=mcomplex(mFourier);for(j=0;j<nNumNode;j++){m_EdgePoint=TraceArray.GetAt(j);//把X坐標(biāo)賦予實(shí)部mFourier.r(j+1)=m_EdgePoint.CurPoint.x;//把Y坐標(biāo)賦予虛部mFourier.i(j+1)=m_EdgePoint.CurPoint.y;}//調(diào)用Matlab下的一維傅立葉變換函數(shù)mFourier=fft(mFourier);//求復(fù)數(shù)的模mFourier=msqrt(dot_mul(real(mFourier),real(mFourier))+dot_mul(imag(mFourier),imag(mFourier)));double*mdata;mdata=newdouble［nNumNode］;memcpy(mdata,mFourier.addr(),nNumNode*sizeof(double));//返回變換后的數(shù)據(jù)returnmdata;}圖9-25特征參數(shù)對(duì)話框安全閥基本知識(shí)如果壓力容器(設(shè)備/管線等)壓力超過(guò)設(shè)計(jì)壓力…1.盡可能避免超壓現(xiàn)象堵塞(BLOCKED)火災(zāi)(FIRE)熱泄放(THERMALRELIEF)如何避免事故的發(fā)生?2.使用安全泄壓設(shè)施爆破片安全閥如何避免事故的發(fā)生?01安全閥的作用就是過(guò)壓保護(hù)!一切有過(guò)壓可能的設(shè)施都需要安全閥的保護(hù)!這里的壓力可以在200KG以上,也可以在1KG以下!設(shè)定壓力(setpressure)安全閥起跳壓力背壓(backpressure)安全閥出口壓力超壓(overpressure)表示安全閥開(kāi)啟后至全開(kāi)期間入口積聚的壓力.幾個(gè)壓力概念彈簧式先導(dǎo)式重力板式先導(dǎo)+重力板典型應(yīng)用電站鍋爐典型應(yīng)用長(zhǎng)輸管線典型應(yīng)用罐區(qū)安全閥的主要類型02不同類型安全閥的優(yōu)缺點(diǎn)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,可靠性高適用范圍廣價(jià)格經(jīng)濟(jì)對(duì)介質(zhì)不過(guò)分挑剔彈簧式安全閥的優(yōu)點(diǎn)預(yù)漏--由于閥座密封力隨介質(zhì)壓力的升高而降低,所以會(huì)有預(yù)漏現(xiàn)象--在未達(dá)到安全閥設(shè)定點(diǎn)前,就有少量介質(zhì)泄出.100%SEATINGFORCE75502505075100%SETPRESSURE彈簧式安全閥的缺點(diǎn)過(guò)大的入口壓力降會(huì)造成閥門的頻跳,縮短閥門使用壽命.ChatterDiscGuideDiscHolderNozzle彈簧式安全閥的缺點(diǎn)彈簧式安全閥的缺點(diǎn)=10090807060500102030405010%OVERPRESSURE%BUILT-UPBACKPRESSURE%RATEDCAPACITY普通產(chǎn)品平衡背壓能力差.在普通產(chǎn)品基礎(chǔ)上加裝波紋管,使其平衡背壓的能力有所增強(qiáng).能夠使閥芯內(nèi)件與高溫/腐蝕性介質(zhì)相隔離.平衡波紋管彈簧式安全閥的優(yōu)點(diǎn)優(yōu)異的閥座密封性能,閥座密封力隨介質(zhì)操作壓力的升高而升高,可使系統(tǒng)在較高運(yùn)行壓力下高效能地工作.ResilientSeatP1P1P2先導(dǎo)式安全閥的優(yōu)點(diǎn)平衡背壓能力優(yōu)秀有突開(kāi)型/調(diào)節(jié)型兩種動(dòng)作特性可遠(yuǎn)傳取壓先導(dǎo)式安全閥的優(yōu)點(diǎn)對(duì)介質(zhì)比較挑剃,不適用于較臟/較粘稠的介質(zhì),此類介質(zhì)會(huì)堵塞引壓管及導(dǎo)閥內(nèi)腔.成本較高.先導(dǎo)式安全閥的缺點(diǎn)重力板式產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)目前低壓儲(chǔ)罐呼吸閥/緊急泄放閥的主力產(chǎn)品.結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單.價(jià)格經(jīng)濟(jì).重力板式產(chǎn)品的缺點(diǎn)不可現(xiàn)場(chǎng)調(diào)節(jié)設(shè)定值.閥座密封性差,并有較嚴(yán)重的預(yù)漏.受背壓影響大.需要很高的超壓以達(dá)到全開(kāi).不適用于深冷/粘稠工況.幾個(gè)常用規(guī)范ASMEsectionI-動(dòng)力鍋爐(FiredVessel)ASMEsectionVIII-非受火容器(UnfiredVessel)API2000-低壓安全閥設(shè)計(jì)(LowpressurePRV)API520-火災(zāi)工況計(jì)算與選型(FireSizing)API526-閥門尺寸(ValveDimension)API527-閥座密封(SeatTightness)介質(zhì)狀態(tài)(氣/液/氣液雙相).氣態(tài)介質(zhì)的分子量&Cp/Cv值.液態(tài)介質(zhì)的比重/黏度.安全閥泄放量要求.設(shè)定壓力.背壓.泄放溫度安全閥不以連接尺寸作為選型報(bào)價(jià)依據(jù)!如何提供高質(zhì)量的詢價(jià)?彈簧安全閥的結(jié)構(gòu)彈簧安全閥起跳曲線彈簧安全閥結(jié)構(gòu)彈簧安全閥結(jié)構(gòu)導(dǎo)壓管活塞密封活塞導(dǎo)向不平衡移動(dòng)副(活塞)導(dǎo)管導(dǎo)閥彈性閥座P1P1P2先導(dǎo)式安全閥結(jié)構(gòu)先導(dǎo)式安全閥的工作原理頻跳安全閥的頻跳是一種閥門高頻反復(fù)開(kāi)啟關(guān)閉的現(xiàn)象。安全閥頻跳時(shí)，一般來(lái)說(shuō)密封面只打開(kāi)其全啟高度的幾分只一或十幾分之一，然后迅速回座并再次起跳。頻跳時(shí)，閥瓣和噴嘴的密封面不斷高頻撞擊會(huì)造成密封面的嚴(yán)重?fù)p傷。如果頻跳現(xiàn)象進(jìn)一步加劇還有可能造成閥體內(nèi)部其他部分甚至系統(tǒng)的損傷。安全閥工作不正常的因素頻跳后果1、導(dǎo)向平面由于反復(fù)高頻磨擦造成表面劃傷或局部材料疲勞實(shí)效。2、密封面由于高頻碰撞造成損傷。3、由于高頻振顫造成彈簧實(shí)效。4、由頻跳所帶來(lái)的閥門及管道振顫可能會(huì)破壞焊接材料和系統(tǒng)上其他設(shè)備。5、由于安全閥在頻跳時(shí)無(wú)法達(dá)到需要的排放量，系統(tǒng)壓力有可能繼續(xù)升壓并超過(guò)最大允許工作壓力。安全閥工作不正常的因素A、系統(tǒng)壓力在通過(guò)閥門與系統(tǒng)之間的連接管時(shí)壓力下降超過(guò)3%。當(dāng)閥門處于關(guān)閉狀態(tài)時(shí)，閥門入口處的壓力是相對(duì)穩(wěn)定的。閥門入口壓力與系統(tǒng)壓力相同。當(dāng)系統(tǒng)壓力達(dá)到安全閥的起跳壓力時(shí)，閥門迅速打開(kāi)并開(kāi)始泄壓。但是由于閥門與系統(tǒng)之間的連接管設(shè)計(jì)不當(dāng)，造成連接管內(nèi)局部壓力下降過(guò)快超過(guò)3%，是閥門入口處壓力迅速下降到回座壓力而導(dǎo)致閥門關(guān)閉。因此安全閥開(kāi)啟后沒(méi)有達(dá)到完全排放，系統(tǒng)壓力仍然很高，所以閥門會(huì)再次起跳并重復(fù)上述過(guò)程，既發(fā)生頻跳。導(dǎo)致頻跳的原因?qū)е陆庸軌航蹈哂?%的原因1、閥門與系統(tǒng)間的連接管內(nèi)徑小于閥門入口管內(nèi)徑。2、存在嚴(yán)重的渦流現(xiàn)象。3、連接管過(guò)長(zhǎng)而且沒(méi)有作相應(yīng)的補(bǔ)償（使用內(nèi)徑較大的管道）。4、連接管過(guò)于復(fù)雜（拐彎過(guò)多甚至在該管上開(kāi)口用作它途。在一般情況下安全閥入口處不允許安裝其他閥門。）導(dǎo)致頻跳的原因B、閥門的調(diào)節(jié)環(huán)位置設(shè)置不當(dāng)。安全閥擁有噴嘴環(huán)和導(dǎo)向環(huán)。這兩個(gè)環(huán)的位置直接影響安全閥的起跳和回座過(guò)程。如果噴嘴環(huán)的位置過(guò)低或?qū)颦h(huán)的位置過(guò)高，則閥門起跳后介質(zhì)的作用力無(wú)法在閥瓣座和調(diào)節(jié)環(huán)所構(gòu)成的空間內(nèi)產(chǎn)生足夠的托舉力使閥門保持排放狀態(tài)，從而導(dǎo)致閥門迅速回座。但是系統(tǒng)壓力仍然保持較高水平，因此回座后閥門會(huì)很快再次起跳。導(dǎo)致頻跳的原因C、安全閥的額定排量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于所需排量。

由于所選的安全閥的喉徑面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于所需，安全閥排放時(shí)過(guò)大的排量導(dǎo)致壓力容器內(nèi)局部壓力下降過(guò)快，而系統(tǒng)本身的超壓狀態(tài)沒(méi)有得到緩解，使安全閥不得不再次起跳頻跳的原因閥門拒跳：當(dāng)系統(tǒng)壓力達(dá)到安全閥的起跳壓力時(shí)，閥門不起跳的現(xiàn)象。安全閥工作不正常的因素1、閥門整定壓力過(guò)高。2、閥門內(nèi)落入大量雜質(zhì)從而使閥辦座和導(dǎo)套間卡死或摩擦力過(guò)大。3、彈簧之間夾入雜物使彈簧無(wú)法被正常壓縮。4、閥門安裝不當(dāng)，使閥門垂直度超過(guò)極限范圍（正負(fù)兩度）從而使閥桿組件在起跳過(guò)程中受阻。5、排氣管道沒(méi)有被可靠支撐或由于管道受熱膨脹移位從而對(duì)閥體產(chǎn)生扭轉(zhuǎn)力，導(dǎo)致閥體內(nèi)機(jī)構(gòu)發(fā)生偏心而卡死。安全閥拒跳的原因閥門不回座或回座比過(guò)大：安全閥正常起跳后長(zhǎng)時(shí)間無(wú)法回座，閥門保持排放狀態(tài)的現(xiàn)象。安全閥工作不正常的因素1、閥門上下調(diào)整環(huán)的位置設(shè)置不當(dāng)。2、排氣管道設(shè)計(jì)不當(dāng)造成排氣不暢，由于排氣管道過(guò)小、拐彎過(guò)多或被堵塞，使排放的蒸汽無(wú)法迅速排出而在排氣管和閥體內(nèi)積累，這時(shí)背壓會(huì)作用在閥門內(nèi)部機(jī)構(gòu)上并產(chǎn)生抑制閥門