【文章內(nèi)容簡介】 個開關被觸發(fā)時，它會給輸入輸出卡一個中斷信號，同時，輸入輸出卡會發(fā)給計算機一個信號，當計算機端檢測到這個信號時，通知視頻采集卡執(zhí)行抓拍動作，并把抓拍到的圖像保存到計算機中等待處理。由于生產(chǎn)線的傳輸速度比較低，而限位開關從觸發(fā)到被計算機響應時間非常短，所以當計算機執(zhí)行抓拍動作時，產(chǎn)品還在成像區(qū)的正中間，基本不會偏離成像區(qū)的中間位置，即使出現(xiàn)了微小的偏離現(xiàn)象，通過多次的實驗知，這個偏離也在系統(tǒng)的誤差范圍內(nèi)。流程圖如下：圖 圖像采集流程圖在等待限位開關的信號時，通過PCI2312型號的16路輸入輸出卡把信號傳輸給計算機。由于本系統(tǒng)用了兩個攝像頭來采集產(chǎn)品的形狀和坐標信息，因此視頻采集卡應至少含有兩路視頻輸入口。考慮到系統(tǒng)以后升級時可能增加攝像頭，需要多預留12路視頻輸入口，因此本系統(tǒng)選用了含有4路視頻輸入口的DS4004HC圖像采集卡。 DS4004HC圖像采集卡本測試系統(tǒng)采用的是?？低暪镜腄S4004HC型號的視頻采集卡，DS4004HC系列壓縮板卡是?？低暤牡谌曇纛l壓縮卡。它采用高可靠性、低功耗的視頻處理器，可用于音視頻數(shù)據(jù)流的實時采集和壓縮編碼。 DS4004HC型號的采集卡具有以下功能和性能： （1） DS4004HC支持4路音頻輸入和4路視頻輸入。（2） DS4004HC采用DM642—DSP處理器實現(xiàn)對音視頻的實時壓縮。（3） 開放的SDK使用戶根據(jù)自己的需要編寫應用軟件。（4） 可根據(jù)用戶的需要設置編碼的幀格式、碼率、圖像質(zhì)量。（5） 支持運動檢測、OSD、LOGO和區(qū)域屏蔽以及水印技術。（6） 預覽分辨率和編碼分辨率可達4CIF，進行壓縮不丟幀。采集卡如圖所示： 圖像采集卡 PCI2312光電隔離DI/DO卡PCI2312是一塊光電隔離輸入輸出板，具有16路開光量隔離輸入和16路開關隔離輸出。主要用于工業(yè)控制及相關領域，它的性能和功能介紹如下：(1)16路開關量輸入通道，16路開關量輸出通道(光電隔離)。(2)輸入輸出信號最高切換頻率 10KHz(方波)(3)輸入輸出電壓為5V~24V(4)輸入輸出電壓為5V~24V(5)工作溫度：10℃~55℃(6)儲存溫度：20℃~80℃PCI2312光電隔離DI/DO卡如圖所示： PCI2312光電隔離DI/DO卡 軟件設計流程上面介紹了圖像的采集工作過程，下面主要介紹一下利用軟件來設計圖像采集的過程。 采集圖像的軟件設計流程初始化是由函數(shù)InitDSPs()函數(shù)完成的。若初始化成功，該函數(shù)返回可用的編碼通道，否則返回零，表示初始化失敗，可能沒有找到相應的DSP模塊，系統(tǒng)退出。若系統(tǒng)初始化完成了，接著判斷該采集卡有幾個可用通道，并打開相應的通道，獲取通道由GetTotalDSPs()函數(shù)完成，打開通道由ChannelOpen(int ChannelNum) 函數(shù)完成，該函數(shù)有一個參數(shù)，表示具體的通道號，若打開失敗，直接退出系統(tǒng)，若成功，則返回該通道的通道句柄，以后該通道的相關操作都需要該通道句柄。在成功初始化采集卡并打開通道的情況下，接著就設置預覽模式。設置預覽模式由函數(shù)SetPreviewOverlayMode()完成，返回0表示顯卡支持板卡的Overlay預覽方式，并啟動Overlay預覽模式。Overlay(覆蓋)是一種數(shù)字視頻的顯示技術，它允許數(shù)字信號不經(jīng)過顯示芯片處理，而直接通過顯存輸出到顯示器屏幕上。Overlay顯示模式最大的用途在于優(yōu)化視頻播放。由于不同的視頻有不同基準色調(diào)、亮度、對比度和飽和度，對于不同的電腦、不同的視頻文件，為了獲得最好的顯示效果就需要對各種顯示屬性進行調(diào)節(jié)，普通顯示模式顯然無法勝任，因而就使用Overlay顯示模式進行單獨調(diào)節(jié)。Overlay顯示模式具有速度快、畫質(zhì)好、占用系統(tǒng)資源少等特點，特別適合于視頻文件的播放。在成功設置預覽模式后就啟動預覽模式，啟動預覽由StartVideoPreview (HANDLE hChannelHandle,HWND WndHandle, RECT *rect,BOOLEAN bOverlay, int VideoFormat, int FrameRate) 函數(shù)完成 ，該函數(shù)有六個參數(shù)，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，是ChannelOpen()函數(shù)的返回值；HWND WndHandle，顯示窗口句柄；RECT *rect，顯示窗口內(nèi)的矩形區(qū)域；BOOLEAN bOverlay，是否啟用Overlay預覽模式；* int VideoFormat，視頻預覽格式(目前無效)；int FrameRate，視頻預覽幀率(PAL：125，NTSC：130)。若函數(shù)成功則返回零，并開始預覽圖像，若失敗則返回相應的錯誤號。 設置完預覽模式后，整個采集卡的配置工作就完成了。接著就等待抓拍信號，觸發(fā)抓拍操作。抓拍過程主要有兩個函數(shù)來完成，int GetOriginalImage(HANDLE hChannelHandle,UCHAR*ImageBuf,ULONG*Size)和int SaveYUVToBmpFile(char *FileName, unsigned char *yuv, int Width,int Height)；GetOriginalImage()用來獲取原始圖像yuv422格式數(shù)據(jù)，其中，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，UCHAR *ImageBuf表示原始yuv422格式圖像指針，ULONG *Size表示原始yuv422格式圖像尺寸，函數(shù)調(diào)用前是ImageBuf的大小，調(diào)用后是實際圖像所占用的字節(jié)數(shù)。而函數(shù)SaveYUVToBmpFile()完成圖像格式轉換并將圖像數(shù)據(jù)保存到硬盤上。其中char *FileName表示要保存的圖片文件名及路徑，unsigned char *yuv表示yuv422格式圖像指針，int Width表示保存圖像寬度，int Height表示保存圖像高度，圖片的寬度和高度是由具體的采集卡決定的，本系統(tǒng)使用的采集卡DS4004HC，則所抓圖的寬為704個像素，高為576個像素。若用戶程序調(diào)用該函數(shù)成功，則會在指定文件路徑上生成指定文件名的24位bmp文件。 第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論 本章主要介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論，包括數(shù)字圖像處理的基本知識、圖像表示方法之間的轉換、圖像平滑、腐蝕膨脹等基本理論以及圖像處理的工具軟件Matlab的介紹。這些關于數(shù)字圖像的基本理論是后面數(shù)字圖像處理實現(xiàn)過程的理論指導。 數(shù)字圖像處理的基本知識 數(shù)字圖像的表示方法(1)彩色圖像彩色圖像不僅有亮度信息，還包含顏色信息。彩色的表示方法很多，最常見的是三基色模型，例如RGB(Red/Green/Blue，紅、綠、藍)三基色模型，利用RGB三基色可以混合成任意顏色。因此，RGB模型在各種彩色成像設備和彩色顯示設備中使用，常規(guī)的彩色圖像也都是用RGB三基色來表示的，每個像素包括RGB三基色數(shù)據(jù)，每個基色用1個字節(jié)(8位二進制位)表示，則每個像素的數(shù)據(jù)為3個字節(jié)(即24位二進制位)，這就是人們常說的24位真彩色。(2)灰度圖像灰度圖像是數(shù)字圖像的最基本形式，灰度圖像可以由黑白照片數(shù)字化得到，或從彩色圖像進行去色處理得到?；叶葓D像只表達圖像的亮度信息而沒有顏色信息，因此，灰度圖像的每個像素點上只包含一個量化的灰度級(即灰度值)，用來表示該點的亮度水平，并且通常由一個字節(jié)(8個二進制位)來存儲灰度值。如果灰度值用1個字節(jié)表示，則可以表示的正整數(shù)范圍是0~255，也就是說，像素灰度值取值在0~255之間，灰度級數(shù)為256級。注意到人眼對灰度的分辨能力通常在20~60級，因此，灰度值存儲以字節(jié)為單位既保證了人眼的分辨能力，又符合計算機數(shù)據(jù)尋址的習慣。在特殊應用中，可能需要采用更高的灰度級數(shù)，例如CT圖像的灰度級數(shù)高達數(shù)千，需要采用12位或16位二進制位存儲數(shù)據(jù)，但這類圖像通常都采用專用的顯示設備和軟件來進行顯示和處理。(3)二值圖像 二值圖像(Binary image)是指每個像素不是黑就是白(即每個像素值只有兩種選擇0或255)，其灰度值沒有中間過渡的圖像。其中像素為0代表黑，像素為255代表白。(1)RGB模型RGB模型是最典型最常用的面向硬件設備的彩色模型，它與人的視覺系統(tǒng)結果密切相連。根據(jù)人眼結構，所有顏色都可以看作是三個基本顏色——紅(R，red)，綠(G，green)和藍(B，blue)的不同組合。CIE所規(guī)定的紅綠藍這三種基本色的波長分別為700nm。RGB模型可以建立在笛卡爾坐標系統(tǒng)里，其中三個軸分別為R、G、B。： RGB彩色模型RGB模型的空間是個正立方體，原點對應黑色，離原點最遠的頂點對應白色。在這個模型中，從黑到白的灰度值分布在從原點到離原點最遠頂點間的連線上，而立方體內(nèi)其余各點對應不同的顏色，可用從原點到該點的矢量表示。對于一般的RGB分量中的某一分量，其取值范圍為[0，255]。但為方便起見，總將立方體歸一化為單位立方體，這樣所有的R，G，B的值都在區(qū)間[0，1]之中。根據(jù)這個模型，每幅彩色圖像包括三個獨立的基色平面，或者說可以分解到三個平面上。(2)HSV模型HSV是指Hue(色相)、Saturation(飽和度)和Value(值或明度)。HSV模型的三維表示從RGB立方體演化而來。設想從RGB沿立方體對角線的白色頂點向黑色頂點觀察，就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測量。 HSV彩色模型H參數(shù)表示色彩信息，即所處的光譜顏色的位置。該參數(shù)用角度量來表示，紅、綠、藍分別相隔120度。互補色分別相差180度。純度S為一比例值，范圍從0到1，它表示成所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率。S=0時，只有灰度。表示色彩的明亮程度，范圍從0到1。有一點要注意：它和光強度之間并沒有直接的聯(lián)系。圓錐的頂面對應于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三個面，所代表的顏色較亮。色彩H由繞V軸的旋轉角給定。紅色對應于角度0176。，綠色對應于角度120176。，藍色對應于角度240176。在HSV顏色模型中，每一種顏色和它的補色相差180176。飽和度S取值從0到1，所以圓錐頂面的半徑為１。在圓錐的頂點(即原點)處，V=0,H和S無定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處S=0，V=1,H無定義，代表白色。從該點到原點代表亮度漸暗的灰色，即具有不同灰度的灰色。對于這些點，S=0，H的值無定義?？梢哉f，HSV模型中的V軸對應于RGB顏色空間中的主對角線。 在圓錐頂面的圓周上的顏色，V=1，S=1,這種顏色是純色。圖像平滑主要目的是減少噪聲。圖像中的噪聲種類很多。對圖像信號幅度和相位的影響十分復雜，有些噪聲和圖像信號互相獨立不相關，有些是相關的，噪聲本身之間也有些相關。因此要減少圖像中的噪聲，必須針對具體情況采用不同的方法，否則很難獲得滿意的處理效果。圖像中的噪聲往往和信號交織在一起，尤其是乘性噪聲。如果平滑不當，就會使圖像本身的細節(jié)如邊界輪廓，線條等變得模糊不清，從而使圖像降質(zhì)；所以圖像平滑過程總是要付出一定的細節(jié)模糊代價。如何既能平滑掉圖像中的噪聲，而又盡量保持圖像細節(jié)即少付出一些細節(jié)模糊代價是圖像平滑研究的主要問題之一。椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點噪聲。所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。方法是用某種結構的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(xk,yl),(k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。并且中值濾波適合處理椒鹽噪聲（黑白亮點）。由于中值濾波是非線性運算，在輸入和輸出之間的頻率上不存在一一對應關系，故不能用一般線性濾波器頻率特性的研究方法。設G為輸入信號頻譜，F(xiàn)為輸出信號頻譜，定義H=G/F為中值濾波器的頻率響應特性，實現(xiàn)表明H是與G有關，呈不規(guī)則波動不大的曲線，其均值比較平坦，可以認為信號經(jīng)中值濾波后，傳輸函數(shù)近似為1，即中值濾波對信號的頻域影響不大，頻譜基本不變。 均值濾波能消除圖像中的高頻分量，對低頻分量沒有影響。均值濾波也稱為線性濾波，均值濾波采用模板計算的思想，模板操作實現(xiàn)一種鄰域運算，即某個像素點的結果不僅與本像素灰度有關，而且與其鄰域點的像素值有關。在實際應用中，要根據(jù)不同的需要選擇使用不同的模板尺寸，如3*5*5等。最簡單的均值濾波是將原圖中的一個像素的灰度值和它周圍鄰近8個像素點的灰度值相加，然后將所求的平均值作為新圖中的該像素的灰度值。鄰域平均法用數(shù)學公式表達：設f（i，j）為給定的含有噪聲的圖像，經(jīng)過鄰域平均法處理后的圖像為g（i，j），則g（i，j）=∑f（i，j）/N，（i，j）∈M，M是所取鄰域內(nèi)各鄰近像素的坐標，N是鄰域中所包含的臨近像素個數(shù)。與中值濾波相比均值濾波適合處理高斯噪聲（隨機噪聲）。由于本文處理的水杯在圖像的中間位置，不會出現(xiàn)在邊緣上，所以選擇3*3均值濾波和5*5均值濾波。 圖像在平滑處理之后，會出現(xiàn)圖像邊緣和圖像輪廓模糊的情況。為了減少這類不利效果的影響，就需要利用圖像銳化技術，使圖像的邊緣變得清晰。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細節(jié)變得清晰，經(jīng)過平滑的圖像變得模糊的根本原因是因為圖像受到了平均或積分運算，因此可以對其進行逆運算(如微分運算)就可以使圖像變得清晰。從頻率域來考慮，圖像模糊的實質(zhì)是因為其高頻分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。但要注