圖像測量實驗講義(編輯修改稿)
2025-05-22 12:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 k最佳閾值：T=k1。 ，為圖像二值化選擇閾值。設：為輸入圖像中點的灰度級；為點的8鄰域象素的灰度級；同的關系如下圖所示：則灰度級X的差定義為：其中：當0時，=，當0時，=0。將圖像中的每個灰度級的所有分別疊加，可得到灰度差的直方圖。即：表示所有灰度為X的像素的S取和。對應于最大的C(x)的灰度級即為輸出的閾值Y。如若的定義變?yōu)椋寒?時，=，當0時，=0那么輸出的閾值將變?yōu)閅=(Y(+)(Y())/2，其中Y(+)表示第一種定義，而Y()表示第二種定義。計算圖像的閾值的目的就是要二值化圖像，所謂二值化圖像就是將原來的灰度圖像轉換成只有黑和白兩種顏色的圖像。對于大多數(shù)灰度圖像來說，圖像中的物體和背景是有明顯的區(qū)別。通過選擇閾值，區(qū)分圖像和背景，以便對物體進行處理。對一般的灰度圖像來說，若像素的顏色值大于閾值則取255，否則就取0。許多種形狀，特別是細長的形狀，可以用沿著目標肢體中軸的細化連線表示。單位寬度，位于目標中軸上的連線，稱為目標的骨架。細化過程與骨架有密切關系。對于細化過程，目前還沒有精確的數(shù)學定義，這也在一定程度上反映了細化算法的多樣性?？梢詴簳r把細化過程定義為：一個連續(xù)剝離形體最外層元素直到獲得單位寬度的連通線（骨架）的過程，因此細化算法就是重復地剝掉二值圖像的邊界像素，特別是0—1在變化處的像素的算法，但是剝離邊界像素時必須保持目標的連通性，因而。細化算法要滿足下面的條件： 在每次重復過程中，要保持連通性。 不能減小形狀的長度。下面介紹一種細化算法：Deutsch法。使用Deutsch法對值為1和0的二值圖像進行細化處理。其中1為待細化的圖像，0為背景。算法如下：f（4）f(3)f(2)f(5)f(0)f(1)f(6)f(7)f(8)如上圖所示，設f(0)為輸入圖像的任意像素，f(k)為f(0)的8鄰域像素灰度值，位置如圖所示。定義f(0)的交叉數(shù)為1) 當X=0或X=2或X=4時2)3)4)5) 若X=4則應滿足以下條件：A.B.式中，“”表示二進制“邏輯與”運算，“”表示二進制“邏輯或”運算。實驗內(nèi)容： 利用上面介紹的算法對采集并經(jīng)過處理的圖像進行二值化 利用上面介紹的方法對進行過邊緣檢測而且已經(jīng)二值化的圖像進行細化操作。實驗五 圖像測量應用實例—面積測量面積測量式圖像測量的基本操作之一，利用面積測量可以計算圖像的局部面積，對于圖像的參數(shù)測量具有重要的意義。一般采用標號法進行面積計算。所謂標號法，就是圖像中不同的物體都有唯一識別的號數(shù)。在同一物體中，所有的像素點的標號都是一致的，而不同物體之間是完全不同的。在圖像面積測量中，首先必須對圖形進行分割。為了區(qū)分互不連通的圖形以便分別計算其面積，需要對圖形進行標號操作。對不同圖像進行標號操作的方法有很多種，這里介紹兩種最基本的方法。1) 掃描標號法掃描標號法的算法如下：u 首先進行從左到右，從上到下掃描。在同一行中不連通的行程（灰度級相同的點）標不同的號，不同的列標不同的號。u 從左上到右下掃描，如果兩個相鄰的行中右相連通的行程則下行的號改為上行的號。u 從右下的左上掃描，如果兩個相鄰的行中有相連通的行程則上行的號改為下行的號。u 再對標過的號進行排列。通過對圖像進行標號后，可對不同的物體的面積進行測量。主要是對相同號的點進行累加，之后得到物體的像素點的總和。總和再乘以系數(shù)將得到圖像中物體的相近的面積。如果對總和的大小進行限定，還可以祛除圖像中的粒子。2) 遞歸搜索法利用遞歸搜索法可以區(qū)分圖像上不同的物體，特別是對于一些形狀特殊的物體效果明顯。假設物體的顏色值為黑（即灰度值為0），背景的顏色值為白（即灰度值為255），并且設置同圖像數(shù)組對應的標號數(shù)組HAO()（初始值都為0），號的初值為0。其算法如下：u 如果圖像點的值為0（即是物體的點）而且其對應的標號數(shù)組的值為0（即未標過號），那么號的值增1且調(diào)用標號遞歸子程序。u 遞歸子程序。 如上圖所示，中間的點沿著四個箭頭的方向向左鄰域點、向右鄰域點、向上鄰域點和向下鄰域點遞歸。遞歸的出口示圖像點的值為255（即背景的點）或者圖像點對應的標號叔祖的值非0（即標過號）。說明：這種方法的缺點示當測量面積太大時，系統(tǒng)的堆棧會發(fā)生溢出，所以只能適應小的圖像。實驗內(nèi)容：利用上述的算法之一，對前景為幾個簡單幾何圖形的二值圖像進行面積測量。要求分別給出每個圖形的面積。實驗六 圖像測量應用實例—區(qū)域邊界抽出和周長計算抽出圖像區(qū)域邊沿并測量某些圖像邊沿的長度時圖像測量中常遇到的問題。本節(jié)介紹區(qū)域邊界抽出和周長計算的方法。 區(qū)域邊界抽出邊界抽出右三種簡單的方法：1) 四鄰域法對目標像素和它的四鄰域像素進行探測，若值都相等，則對目標像素給以標記，然后清除。2) 八鄰域法對目標像素和它的八鄰域像素進行探測，若值都相等，則對目標像素給以標記，然后清除。3) 全圖檢測法對整幅圖像從左到右、從上到下進行檢測，若相鄰兩點的像素值為1和0時，則對值為1的點進行標記后保留，其余的點清除。 區(qū)域邊界周長對于二值圖像（記黑為1，白為0）中周長的測量，通常的方法時對圖像的邊緣像素作出標記，然后累計所標記的像素個數(shù)，所得就是圖像的周長。對邊緣像素作標記可用下面兩種算法：方法1：1) 定義一個二維數(shù)組a(i,j)；2) 對整幅圖像從上到下掃描，比較相鄰兩點的值，如為1和0，則記a(i,j)=1，i、j為值為1的點的坐標；3) 對整幅圖像從左到右掃描，比較相鄰倆點的值，如為1和0，也記a(i,j)=1，i、j為值為1的點
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