圖像測(cè)量實(shí)驗(yàn)講義-文庫吧
2025-04-10 12:59 本頁面
【正文】 號(hào)l 六路復(fù)合視頻輸入為選擇或三路Y/C輸入選擇l 亮度、對(duì)比度、色度、飽和度軟件可調(diào)。l 圖像采集分別率最大為768*576。l 具有開窗處理功能，窗口可為方形，也可利用點(diǎn)屏蔽做任意形狀窗口處理l 硬件完成輸入圖像比例縮小l 具有硬件鏡像反轉(zhuǎn)功能l 具有硬件線性虛擬地址映射能力l 支持RGB32，RGB24，RGB16，RGB15，RGB8，YUV16，YUV12，YUV9，黑白圖像GRAY8等圖像格式l 視頻A/D為8bits。l 可采集單場(chǎng)，單幀，間隔幾幀，連續(xù)相鄰幀的圖像，精確到場(chǎng)l 一路監(jiān)輔輸出 二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：掌握使用上述儀器采集彩色和灰度圖像的方法，并采集幾種背景比較簡(jiǎn)單，前景為幾個(gè)簡(jiǎn)單幾何圖形的灰度圖像。三、實(shí)驗(yàn)步驟： 將穩(wěn)壓電源線與攝像頭電源輸入終端連接，其中穩(wěn)壓電源線的白線接+12V端，黑線接GND端。 用數(shù)據(jù)線連接圖像采集卡和攝像頭，其中數(shù)據(jù)線接攝像頭的VIDEO OUT連接口。 運(yùn)行計(jì)算機(jī)上安裝的OK DEMO程序，在設(shè)置中調(diào)整相關(guān)參數(shù)，并調(diào)整攝像頭的位置和相關(guān)參數(shù)，采集需要的圖像文件。實(shí)驗(yàn)二 圖像平滑和圖像增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)原理：圖像的平滑處理就是為了消除圖像中存在的噪聲而對(duì)圖像施加的一種處理。也稱為圖像的去噪聲處理。施行平滑化處理的方法大致分為兩類：頻域法；相應(yīng)處理在頻域進(jìn)行。其中主要的兩種方法是空間鄰域平均法和中值濾波法?？沼蚍ǎ合鄳?yīng)處理在空域進(jìn)行主要有理想低通濾波器和巴特沃思低通濾波器。還有一種多圖像平均法。(1)空間鄰域平均法的一種簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)：在圖像中以當(dāng)前像素f(i,j)為中心切出一個(gè)3*3像素組成的圖像塊，如下圖所示，設(shè)當(dāng)前像素f(i,j)的灰度值為g(i,j)時(shí)，則：g(i,j)={f(i,j)+f(i1,j1)+ f(i,j1)+f(i+1,j1)+f(i1,j)+f(i+1,j)+f(i1,j+1),+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)}/9f(i1,j1)f(i,j1)f(i+1,j1)f(i1,j)f(i,j)f(i+1,j)f(i1,j+1)f(i,j+1)f(i+1,j+1)(2)中值濾波法的一種實(shí)現(xiàn)： 中值濾波是指在圖像中以當(dāng)前像素f(i,j)為中心切出一個(gè)N*M(例如3*3)像素組成的圖像塊，如上圖所示的那樣，設(shè)當(dāng)前像素f(i,j)的灰度值為g(i,j)時(shí)，則g(i,j)取N*N個(gè)像素灰度值中的中值值。中值(定義):將一些數(shù)排序之后,正中間的一個(gè)數(shù)(奇數(shù)個(gè)數(shù)字),或者中間兩個(gè)數(shù)的平均數(shù).選做內(nèi)容:最大(小)值濾波:最大(小)值濾波是指在圖像中以當(dāng)前像素f(i,j)為中心切出一個(gè)N*M(例如3*3)像素組成的圖像塊,設(shè)當(dāng)前像素f(i,j)的灰度值為g(i,j)時(shí),則g(i,j)取N*N個(gè)諸像素灰度值中的最大(小)值.圖像增強(qiáng)：圖像增強(qiáng)也稱為圖像銳化，其目的是為了加強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣等細(xì)節(jié)信息。與圖像平滑一樣，也可分別在空域和頻域進(jìn)行圖像增強(qiáng)。在空域中進(jìn)行圖像銳化：將原圖像與相減可以得到經(jīng)過銳化處理的圖像g(i,j)，即：g(i,j)= f(i,j) = f(i,j)α[f(i+1,j)+ f(i1,j)+ f(i,j+1)+ f(i,j1)4 f(i,j)]= f(i,j)+4α[f(i,j)]這里，α為可選擇的用于控制銳化程度的因子，其中,1/4是被銳化處理點(diǎn)的周圍4鄰點(diǎn)之灰度的平均值。原圖像經(jīng)過銳化處理后，灰度變化較平坦的區(qū)域，變化不大，而包括輪廓點(diǎn)在內(nèi)的灰度變化較劇烈的區(qū)域，灰度差別加大，即圖像細(xì)節(jié)得到增強(qiáng)。也可以在頻域進(jìn)行圖像的銳化處理。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1， 圖像平滑：利用空間鄰域平均法和中值濾波法實(shí)現(xiàn)對(duì)采集的灰度圖像進(jìn)行平滑處理，最大值和最小值濾波方法為選做。2， 利用空域中的圖像銳化方法對(duì)圖像進(jìn)行銳化操作，注意選擇合適的控制銳化程度的因子。實(shí)驗(yàn)三 圖像的邊緣檢測(cè)在灰度圖像的情況下，所謂的邊緣檢測(cè)可以看成是基于圖像像素灰度值在空間的不連續(xù)性對(duì)圖像做出的一種分割。邊緣可以用方向和幅度兩個(gè)特性來描述。一般而言，沿邊緣走向方向其幅度值變化較平緩，而沿垂直于邊緣走向其幅度值變化較劇烈。邊緣檢測(cè)主要有以下幾種方法： 一階微分算子法 梯度算子法 二階微分算子法 LOG算子法。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：對(duì)前次實(shí)驗(yàn)采集到的并經(jīng)過圖像平滑和增強(qiáng)的灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。并在實(shí)驗(yàn)報(bào)告中給出經(jīng)過邊緣檢測(cè)處理以后的圖像。可以使用上述的算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，也可以采用下面的smoothed算子：Smoothed算子是一個(gè)3*3算子，說明如下：?；?實(shí)驗(yàn)四 圖像的二值化和細(xì)化圖像二值化的目的是將圖像一分為二，即將圖像劃分為物體和背景兩個(gè)部分，利用圖像的灰度直方圖以確定相應(yīng)的分割閾值是實(shí)現(xiàn)圖像二值化的一個(gè)方法。該方法是基于如下的假設(shè)，即圖像中的每一個(gè)區(qū)域都是由許多灰度級(jí)相似的像素所組成的，而物體和背景以及不同物體之間其灰度級(jí)則存在明顯的差別。此時(shí)，圖像的灰度直方圖中將出現(xiàn)明顯的峰值。這樣，只要能根據(jù)直方圖的形狀適當(dāng)選取灰度閾值，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。一般而言，圖像的二值化的閾值處理方式如下：通常，用=1的部分表示圖像，用=0的部分表示背景，確定t的方法稱為閾值選擇。下面介紹兩種算法： 類判別分析法用該方法尋找到的閾值得到的二值圖像，有較好的分離特性。計(jì)算步驟：1) 計(jì)算輸入圖像的灰度級(jí)直方圖（用灰度級(jí)的概率函數(shù)Phs(i)來表示）。2) 計(jì)算灰度均值(Ave)3) 計(jì)算灰度類均值(Aver(k))和類直方圖和(W(k))4) 計(jì)算類分離指標(biāo)5) 求使Q最大的
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