【正文】 圖案輪廓匹配法與一般匹配法相比，相似度表現(xiàn)出更尖銳的分布，從而有利于精確定位。式中 (i,j)表示重合部分左上角像素的坐標。上面式子 中 計算出的是模板和圖像重合部分的非相似度，該值越小，表示匹配程度越好。 的概念 如圖 ，在（ a）圖像中尋找有無（ b）圖案的存在，以及存在的位置。從圖 中，我們可以看出各個算法的檢測效果不盡相同。 此例， 采用的是一幅較復(fù)雜的人工合成圖。算法檢測出的邊緣寬度是由算法本身的模板特性決定。 (6)根據(jù)得到的閾值對 增強圖像進行二值化，這樣就得到了一幅 二值的 邊緣圖像。又因為要在 watch 窗口中觀察圖像圖 本文算法 模板檢測 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 24 邊緣檢測的效果，所以必須設(shè)置固定的數(shù)組用于存取圖像的源數(shù)據(jù)和其處理后的數(shù)據(jù)。假如特征沒有差異，則認為是平滑區(qū)；假如特征有差異，則判定為邊緣點。 實際應(yīng)用時，應(yīng)根據(jù)噪聲水平和邊緣點定位精度要求適當選取 值 （ 圖像卷積后的 模糊程度正比于 值） 。為此， Marr 和 Hildreth 將高斯濾波和拉普拉斯邊緣檢測結(jié)合在一起，形成 Marr 算 子 ，亦稱之為 LoG（ Laplacian of Gaussian）算 子 。 | ( 1 , 1 ) 2 ( 1 , ) ( 1 , 1 ) ( 1 , 1 ) 2 ( 1 , ) ( 1 , 1 ) |xf f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?39。 | ( 1 , 1 ) ( , 1 ) ( 1 , 1 ) ( 1 , 1 ) ( , 1 ) ( 1 , 1 ) |yf f x y f x y f x y f x y f x y f x y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Roberts 算子模板 圖 Prewitt 算子模板 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 20 Sobel 算子 Sobel 算子在 Prewitt 算子的基礎(chǔ)上，對 4鄰域采用加權(quán)的方法計算差分。當用兩個掩模板（卷積算子）組成邊緣檢測器時，通常取較大的幅度作為輸出值。 Roberts 算子 由 Roberts 提出的算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，它在 2 2 鄰域上計算對角導(dǎo)數(shù) .其差分計算式如下： （ 38） （ 39） 39。39。39。最后 用 計算出的圖 圖像邊緣檢測流程 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 17 閾值 對增強圖像 二值化 ，將 256 級圖像變?yōu)?2值圖像，將邊緣突變明顯的 地方 顯示出來，這樣 就得到邊緣圖像。使用各種算法可以得到邊緣增強的圖像。 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 16 第 3 章 邊緣檢測 算法 我們知道，邊緣檢測的實質(zhì)是采用某種算法來提取出圖像中對象與背景間的交界線。 軟件開發(fā)時 需注意的 問題 在進 行程序設(shè)計過程中，肯 定會遇到這樣那樣的問題，這些問題對程序編寫、 編譯調(diào)試 的成功起著至關(guān)重要的作用，現(xiàn)把它們歸納總結(jié)如下。其流程如圖 。 硬件在線編程模式：可以實時運 行在 DSP 芯片上 ,與硬件開發(fā)板相結(jié)合在線編程和調(diào)試應(yīng)用程序。 DSP 的軟件開發(fā)工具 CCS 由于 本文 的 主要 目的 是運用 DSP的軟件開發(fā)工具 CCS對圖像進行 邊緣檢測的 分析 研究， 故 對其硬件開發(fā) 方面 未作涉及，在此作一說明。 C55x 系列是 TI 的第三代 DSP，功耗為 VC54xx 的 1/6，性能為 VC54xx 的 5倍，是一個正在發(fā)展的系列。目前，在 VoIP（網(wǎng)絡(luò)電話） 、 DSL（數(shù)字用戶線路） 、Cable Modem（ 電纜調(diào)制解調(diào)器 ） 、 3G、數(shù)字相機和馬達控制等需要實時處理大量數(shù)字信息的應(yīng)用中，都可見到 DSP 的身影， DSP 無疑已經(jīng)成為推動數(shù)字化進程的動力。 C 編譯器、匯編器和鏈接器是 DSP 代碼生成工具所必須得。德州儀器、 Freescale等半導(dǎo)體廠商在這一領(lǐng)域擁有很強的實力。 本文用于邊緣檢測的圖像 為了比較各種算法的檢測結(jié)果，用于算法 評價的圖像要求具有代表性 。 其結(jié)構(gòu)定義如下 : typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bf Type； // 位圖文件的類型，必須為 BMP(01字節(jié) ) DWORD bfSize； // 位圖文件的大小，以字節(jié)為單位 (25 字節(jié) ) WORD bfReserved1； // 位圖文件保留字，必須為 0(67 字節(jié) ) WORD bfReserved2； // 位圖文件保留字，必須為 0(89 字節(jié) ) DWORD bfOffBits； // 位圖數(shù)據(jù) 起始位置， 偏移量 (1013字節(jié) ) } BITMAPFILEHEADER； 3 位圖信息頭 (40 字節(jié) ) BMP 位圖信息頭數(shù)據(jù)用于說明位圖的尺寸等信息。下面就對 BMP 位圖進行一下介紹。在圖像檢索中，對邊緣特征的提取 也是正確搜索圖像數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵。利用一階導(dǎo)數(shù)最大值 和 二階導(dǎo)數(shù)過零點性質(zhì)來得出不同算法。隨著 DSP 芯片集成度、運算速度、數(shù)據(jù)吞吐率等性能的不斷提高， DSP 己被廣泛地應(yīng)用于實時圖像處理領(lǐng)域 [3]。隨著計算機視覺和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，迫切需要視覺早期階段 的突破，需要尋求較好的邊緣檢測算法。本文 分析 研究了 梯度、Roberts、 Prewitt、 Sobel、 Kirsch、 Laplacian、 Marr 等算法 ， 同時還 給 出了一種新型的 邊緣 檢測 算法。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 邊緣檢測通常是機器視覺系統(tǒng)處理圖像的第一個階段，中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 2 是機器視覺領(lǐng)域內(nèi)經(jīng)典的研究課題之一，其結(jié)果的正確性和可靠性將直接影響到機器視覺系統(tǒng)對客觀世界的理解 [2]。 近年來， DSP 技術(shù)的發(fā)展不斷將數(shù)字信號處理領(lǐng)域的理論研究成果應(yīng)用到實際系統(tǒng)中， 并且推動了新的理論和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展， 也 對圖像處理等領(lǐng)域的 技術(shù)發(fā)展 起到了十分重要的作用。那么，對階躍邊緣和屋頂邊緣分別求取一階、二階導(dǎo)數(shù)就可以表示邊緣點的變化。邊緣檢 測的實質(zhì)是采用某種算法來提取出圖像中對象與背景間的交界線。例如通過檢測圖像的邊緣， 可以實現(xiàn)車牌的定位，人臉的定位等，這為后繼的車牌識別和人臉識別提供了重要的參考依據(jù)。 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 5 BMP 位圖的文 件結(jié)構(gòu) 典型的 BMP 圖像文件由四部分組成： 1． 位圖文件頭數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含 BMP 圖像文件的類型、 文件大小 等信息； 2． 位圖信息 頭 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 包含有 BMP 圖像的寬、高、壓縮方法，以及定義顏色等信息； 3． 調(diào)色 板，這個部分是可選的，有些位圖需要調(diào)色板，有些位圖 不需要調(diào)色板 ，比如真彩色圖（ 24 位的 BMP） ； 4． 位圖數(shù)據(jù)，這部分的內(nèi)容根據(jù) BMP 位圖使用的位數(shù)不同而不同 。位圖的一個像素值所占的字節(jié)數(shù) ： 當 biBitCount=1 時， 1 個像素占 1/8個字節(jié) ； 當 biBitCount=4 時， 1 個像素占 1/2個字節(jié) ； 當 biBitCount=8 時， 1 個像素占 1 個字節(jié) ； 當 biBitCount=24 時 ,1 個像素占 3 個字節(jié) ； Windows 規(guī)定一個掃描行所占的字節(jié)數(shù)必須是 4的倍數(shù) (即以 long 為單位 ),不足的以 0 填充 。 20 世紀 60 年代以來，隨著計算機和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)運而生并得到迅速的發(fā)展。 DSP 芯片的開 發(fā)工具 DSP 芯片的開發(fā)需要一套完善的軟、硬件開發(fā)工具。鏈接器的輸入是可重定位的 COFF 目標文件和目標庫文件，它也可以接受來自文檔管理器的目標文件以及鏈接以前運行時所產(chǎn)生的輸出模塊。 3. TMS320C5x 系列已不推薦使用，建議使用 C24x 或 C5000 系列替代。 C67xx 系列中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 10 是浮點的 DSP，用于需要高速浮點處理的領(lǐng)域。 CCS 采用 Windows 風(fēng)格界面，集成了代碼的編輯 、 編譯 、 鏈接和調(diào)試等諸多功能，而且支持 C/C++和匯編的混合編程。 CCS 的 系統(tǒng)配置 設(shè)置 CCS 工作在軟件仿真環(huán)境： (1)雙擊桌面上圖標： ， 進入 CCS 設(shè)置窗口 ； (2)在出現(xiàn)的 窗口中按標號順序進行如下設(shè)置 ，如圖 ： ①單擊清除 原先配置 ③單擊輸入 配置 ②單擊選擇 此配置 ④單擊完成 和保存設(shè)置 圖 CCS 系統(tǒng)配置框圖 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 12 （ 3） 接著在下面出現(xiàn)的窗口中選擇“否 (N)”。工程中包含 C語言源代碼、匯編語言源代碼、庫文件、鏈接文件、頭文件等等。 3． Link 的 cmd 文件的作用是什么？ cmd 文件由 3 部分組成： 1)輸入／輸出定義： .obj 文件：鏈接器要鏈接的目標文件 ， .lib 文件：鏈接器要鏈接的庫文件 ， .map 文件：鏈接器生成的交叉索引文件 ， .out 文件：鏈接器生成的可執(zhí)行代碼 ； 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 15 2)MEMORY 命令：描述系統(tǒng)實際的硬件資源 ； 3)SECTIONS 命令：描述 “ 段 ” 如何定位 。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也導(dǎo)致了邊緣強度的損失，因此，增強邊緣和降低噪聲之間需要折衷。 檢測：在圖像中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。 對于離散圖像處理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小習(xí)慣稱為“梯度” 。 ( , ) ( , )a r c ta n( / ) a r c ta n( / )yx f x y f x yff yx? ???? ??39。 顯然， 梯度 算子 是最原始、 最 基本的 檢測 方法。 Roberts 算子與梯度算子檢測邊緣的方法類似，但效果 較梯度算子略好。 采用 Prewitt 算子不僅能檢測邊緣點，而且 能抑制噪聲的影響。 Kirsch 算子 方向算子利用一組模板分別計算圖像每一像素在不同方向上的差分值，取其中最大的值作為邊緣強度，而將與之對應(yīng)的方向作為邊緣方向。但有兩個缺點：其一是邊緣方向信息的丟失，常產(chǎn)生雙像素的邊緣；其二是它是二階差分， 對噪聲有雙倍加強作用。 上式中 2h? 稱為高斯 拉普拉斯算子 ， 2h? 也稱為“墨西哥草帽”。因為傳統(tǒng)邊緣的定義為圖像中灰度的突變，所以這樣定義邊緣既失去了邊緣的部分信息，又把噪聲的影響包含在了邊緣中。從四個模板的結(jié)構(gòu)可以看出，噪聲的影響基本上被相應(yīng)的抵消，不會對邊緣提取產(chǎn)生太大的影響，因此該算法具有較好的抗噪能力，克服了傳統(tǒng)的 邊緣檢測 僅考慮灰度突變 的局限。 (3)制作 Sobel 算法的兩個 3 3 檢測模板。 仿真結(jié)果 為了驗證 上述各 算法的有效性， 現(xiàn) 采用 本文選用的三幅 圖像進行邊緣檢測，從邊緣的細化程度、邊緣的連續(xù)性和邊緣的光滑性三個方面 對各邊緣檢測算法進行算法評價，并 比較 本文 提出的基于 模板 的 邊緣 檢測算法與 各 傳統(tǒng)的 邊緣 檢測算法 的 檢測 效果 。其中， 梯度算子、 Roberts 算子檢測出的邊緣寬度最窄； Prewitt 算子、 Sobel 算子、 Kirsch 算子、 Laplacian 算子以及本文 提出的算法次之； Marr 算子檢測出的邊緣寬度則 最 寬。 圖 對 圖像（ b）的各 算法 邊緣檢測效果圖 中國民航大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計論文 27 針對 (c)圖像的算法評 價 之 邊緣的光滑性 邊緣的光滑性直接影響主觀視覺，后續(xù)處理的影響不大。 算法 寬度 連續(xù)性 光滑性 梯度算子 1 差 較差 Roberts 算子 1 較差 較差 Prewitt 算子 2 好 好 Sobel 算子 2 好 好