圖像測(cè)量實(shí)驗(yàn)講義(編輯修改稿)
2025-05-22 12:59 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 k最佳閾值：T=k1。 ，為圖像二值化選擇閾值。設(shè)：為輸入圖像中點(diǎn)的灰度級(jí)；為點(diǎn)的8鄰域象素的灰度級(jí)；同的關(guān)系如下圖所示：則灰度級(jí)X的差定義為：其中：當(dāng)0時(shí)，=，當(dāng)0時(shí)，=0。將圖像中的每個(gè)灰度級(jí)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(duì)應(yīng)于最大的C(x)的灰度級(jí)即為輸出的閾值Y。如若的定義變?yōu)椋寒?dāng)0時(shí)，=，當(dāng)0時(shí)，=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(jì)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(lái)的灰度圖像轉(zhuǎn)換成只有黑和白兩種顏色的圖像。對(duì)于大多數(shù)灰度圖像來(lái)說(shuō)，圖像中的物體和背景是有明顯的區(qū)別。通過(guò)選擇閾值，區(qū)分圖像和背景，以便對(duì)物體進(jìn)行處理。對(duì)一般的灰度圖像來(lái)說(shuō)，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(xì)長(zhǎng)的形狀，可以用沿著目標(biāo)肢體中軸的細(xì)化連線表示。單位寬度，位于目標(biāo)中軸上的連線，稱為目標(biāo)的骨架。細(xì)化過(guò)程與骨架有密切關(guān)系。對(duì)于細(xì)化過(guò)程，目前還沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)定義，這也在一定程度上反映了細(xì)化算法的多樣性?？梢詴簳r(shí)把細(xì)化過(guò)程定義為：一個(gè)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(guò)程，因此細(xì)化算法就是重復(fù)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(shí)必須保持目標(biāo)的連通性，因而。細(xì)化算法要滿足下面的條件： 在每次重復(fù)過(guò)程中，要保持連通性。 不能減小形狀的長(zhǎng)度。下面介紹一種細(xì)化算法：Deutsch法。使用Deutsch法對(duì)值為1和0的二值圖像進(jìn)行細(xì)化處理。其中1為待細(xì)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(shè)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(dāng)X=0或X=2或X=4時(shí)2)3)4)5) 若X=4則應(yīng)滿足以下條件：A.B.式中，“”表示二進(jìn)制“邏輯與”運(yùn)算，“”表示二進(jìn)制“邏輯或”運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容： 利用上面介紹的算法對(duì)采集并經(jīng)過(guò)處理的圖像進(jìn)行二值化 利用上面介紹的方法對(duì)進(jìn)行過(guò)邊緣檢測(cè)而且已經(jīng)二值化的圖像進(jìn)行細(xì)化操作。實(shí)驗(yàn)五 圖像測(cè)量應(yīng)用實(shí)例—面積測(cè)量面積測(cè)量式圖像測(cè)量的基本操作之一，利用面積測(cè)量可以計(jì)算圖像的局部面積，對(duì)于圖像的參數(shù)測(cè)量具有重要的意義。一般采用標(biāo)號(hào)法進(jìn)行面積計(jì)算。所謂標(biāo)號(hào)法，就是圖像中不同的物體都有唯一識(shí)別的號(hào)數(shù)。在同一物體中，所有的像素點(diǎn)的標(biāo)號(hào)都是一致的，而不同物體之間是完全不同的。在圖像面積測(cè)量中，首先必須對(duì)圖形進(jìn)行分割。為了區(qū)分互不連通的圖形以便分別計(jì)算其面積，需要對(duì)圖形進(jìn)行標(biāo)號(hào)操作。對(duì)不同圖像進(jìn)行標(biāo)號(hào)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(biāo)號(hào)法掃描標(biāo)號(hào)法的算法如下：u 首先進(jìn)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(jí)相同的點(diǎn)）標(biāo)不同的號(hào)，不同的列標(biāo)不同的號(hào)。u 從左上到右下掃描，如果兩個(gè)相鄰的行中右相連通的行程則下行的號(hào)改為上行的號(hào)。u 從右下的左上掃描，如果兩個(gè)相鄰的行中有相連通的行程則上行的號(hào)改為下行的號(hào)。u 再對(duì)標(biāo)過(guò)的號(hào)進(jìn)行排列。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)號(hào)后，可對(duì)不同的物體的面積進(jìn)行測(cè)量。主要是對(duì)相同號(hào)的點(diǎn)進(jìn)行累加，之后得到物體的像素點(diǎn)的總和?？偤驮俪艘韵禂?shù)將得到圖像中物體的相近的面積。如果對(duì)總和的大小進(jìn)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(duì)于一些形狀特殊的物體效果明顯。假設(shè)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(shè)置同圖像數(shù)組對(duì)應(yīng)的標(biāo)號(hào)數(shù)組HAO()（初始值都為0），號(hào)的初值為0。其算法如下：u 如果圖像點(diǎn)的值為0（即是物體的點(diǎn)）而且其對(duì)應(yīng)的標(biāo)號(hào)數(shù)組的值為0（即未標(biāo)過(guò)號(hào)），那么號(hào)的值增1且調(diào)用標(biāo)號(hào)遞歸子程序。u 遞歸子程序。 如上圖所示，中間的點(diǎn)沿著四個(gè)箭頭的方向向左鄰域點(diǎn)、向右鄰域點(diǎn)、向上鄰域點(diǎn)和向下鄰域點(diǎn)遞歸。遞歸的出口示圖像點(diǎn)的值為255（即背景的點(diǎn)）或者圖像點(diǎn)對(duì)應(yīng)的標(biāo)號(hào)叔祖的值非0（即標(biāo)過(guò)號(hào)）。說(shuō)明：這種方法的缺點(diǎn)示當(dāng)測(cè)量面積太大時(shí)，系統(tǒng)的堆棧會(huì)發(fā)生溢出，所以只能適應(yīng)小的圖像。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：利用上述的算法之一，對(duì)前景為幾個(gè)簡(jiǎn)單幾何圖形的二值圖像進(jìn)行面積測(cè)量。要求分別給出每個(gè)圖形的面積。實(shí)驗(yàn)六 圖像測(cè)量應(yīng)用實(shí)例—區(qū)域邊界抽出和周長(zhǎng)計(jì)算抽出圖像區(qū)域邊沿并測(cè)量某些圖像邊沿的長(zhǎng)度時(shí)圖像測(cè)量中常遇到的問(wèn)題。本節(jié)介紹區(qū)域邊界抽出和周長(zhǎng)計(jì)算的方法。 區(qū)域邊界抽出邊界抽出右三種簡(jiǎn)單的方法：1) 四鄰域法對(duì)目標(biāo)像素和它的四鄰域像素進(jìn)行探測(cè)，若值都相等，則對(duì)目標(biāo)像素給以標(biāo)記，然后清除。2) 八鄰域法對(duì)目標(biāo)像素和它的八鄰域像素進(jìn)行探測(cè)，若值都相等，則對(duì)目標(biāo)像素給以標(biāo)記，然后清除。3) 全圖檢測(cè)法對(duì)整幅圖像從左到右、從上到下進(jìn)行檢測(cè)，若相鄰兩點(diǎn)的像素值為1和0時(shí)，則對(duì)值為1的點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記后保留，其余的點(diǎn)清除。 區(qū)域邊界周長(zhǎng)對(duì)于二值圖像（記黑為1，白為0）中周長(zhǎng)的測(cè)量，通常的方法時(shí)對(duì)圖像的邊緣像素作出標(biāo)記，然后累計(jì)所標(biāo)記的像素個(gè)數(shù)，所得就是圖像的周長(zhǎng)。對(duì)邊緣像素作標(biāo)記可用下面兩種算法：方法1：1) 定義一個(gè)二維數(shù)組a(i,j)；2) 對(duì)整幅圖像從上到下掃描，比較相鄰兩點(diǎn)的值，如為1和0，則記a(i,j)=1，i、j為值為1的點(diǎn)的坐標(biāo)；3) 對(duì)整幅圖像從左到右掃描，比較相鄰倆點(diǎn)的值，如為1和0，也記a(i,j)=1，i、j為值為1的點(diǎn)
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