模擬指針式儀表讀數(shù)(編輯修改稿)
2025-07-27 22:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 直線(這時(shí)候，直線的斜率為無窮大)。所以實(shí)際應(yīng)用中，是采用參數(shù)方程 p=x*cos(theta)+y*sin(theta)。這樣，圖像平面上的一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù) ptheta 平面上的一條曲線上，其它的還是一樣。 識(shí)別步驟模擬指針式儀表識(shí)別系統(tǒng)主要分為兩大部分即圖像采集部分和圖像處理部分（硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)） 。圖像采集系統(tǒng)一般由光源組成的照明系統(tǒng)、鏡頭、CCD攝像機(jī)等組成，而圖像處理系統(tǒng)則通過編寫軟件算法實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)流程如圖 1 所示。圖 1 識(shí)別系統(tǒng)流程圖 圖像獲取圖像獲取系統(tǒng)在整個(gè)圖像處理系統(tǒng)中具有重要的作用。它負(fù)責(zé)將現(xiàn)實(shí)中的物體ysu 專業(yè)綜合訓(xùn)練結(jié)題報(bào)告7圖像通過輸入設(shè)備采集下來，將圖像的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)最終輸入計(jì)算機(jī)，為計(jì)算機(jī)處理程序庫提供準(zhǔn)備處理的現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并在輸出設(shè)備中顯示出來。圖像獲取裝置性能的好壞，直接影響所獲取圖像的質(zhì)量，從而影響后續(xù)的圖像處理與分析，因此必須選擇合理的圖像獲取結(jié)構(gòu)。圖像獲取系統(tǒng)主要由光源、攝像機(jī)和圖像采集卡組成。用于機(jī)器視覺的光源一般要求無頻閃、光線穩(wěn)定、廣場(chǎng)分布均勻、高亮度且亮度可調(diào)等；攝像機(jī)的一個(gè)核心部件就是圖像傳感器，從很大程度上說，圖像傳感器的性能決定了相機(jī)的性能，即決定了相機(jī)采集圖像的質(zhì)量；圖像采集卡（Image Capture Card ） ，又稱圖像捕捉卡，是一種可以獲取數(shù)字化視頻圖像信息，并將其存儲(chǔ)和播放出來的硬件設(shè)備。 數(shù)字圖像預(yù)處理機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)中，自動(dòng)讀取取指針式模擬表盤所示量值的效果主要由數(shù)字圖像處理技術(shù)來決定。數(shù)字圖像處理就是把幅度上量化的、空間上離散的圖像經(jīng)過一些特定的數(shù)理加工處理以達(dá)到改善圖像視覺效果和便于計(jì)算機(jī)分析與處理的過程。1 圖像去噪處理對(duì)所得圖像進(jìn)行去噪處理，主要完成對(duì)目標(biāo)平滑的操作，以便去掉噪聲的干擾，給后面的處理提供盡可能有效的圖像數(shù)據(jù)。實(shí)際上，圖像噪聲本質(zhì)上就是灰度值的突變，在灰度連續(xù)變化的圖像中，如果出現(xiàn)了與相鄰像素灰度值差別很大的點(diǎn)，則很有可能這個(gè)點(diǎn)就是噪聲點(diǎn)。圖像的噪聲種類很多，對(duì)圖像信號(hào)幅度和相位的影響復(fù)雜，有些噪聲和圖像信號(hào)互不相關(guān)，有些是相關(guān)的。因此想要有效地減少圖像中的噪聲，必須針對(duì)具體情況采用不同的方法，否則難以獲得滿意的處理效果。2 圖像增強(qiáng)ysu 專業(yè)綜合訓(xùn)練結(jié)題報(bào)告8 圖像增強(qiáng)是一種在計(jì)算機(jī)平臺(tái)上處理數(shù)字圖像經(jīng)常采用的方法。圖像增強(qiáng)是指為了改善圖像給人的視覺效果或者更便于人與機(jī)器更好地對(duì)圖像進(jìn)行理解和分析，根據(jù)圖像自身特點(diǎn)以及存在問題而采取的改善圖像質(zhì)量的方法或者加強(qiáng)突出圖像特征的措施。 圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)其所處理圖像進(jìn)行的空間不同，可以分為基于圖像域的方法和基于變換域的方法。基于圖像域的方法是指直接在采集圖像所在的空間里進(jìn)行圖像處理分析，即對(duì)圖像的一系列操作是在像素點(diǎn)組成的空間里直接進(jìn)行的；而基于變換域的方法是指對(duì)圖像的處理是在圖像的變換域里(頻域 )間接進(jìn)行的?；趫D像域的方法通常又可以分為兩種：第一種是基于圖像像素(點(diǎn))的處理，是指對(duì)每個(gè)像素在圖像增強(qiáng)的過程中所進(jìn)行的處理均與其他像素?zé)o關(guān)；第二種是基于模板的處理，是指對(duì)圖像像素點(diǎn)的處理是在設(shè)定的圖像模板中進(jìn)行的，每個(gè)像素點(diǎn)的處理均與所選用模板內(nèi)的其他像素點(diǎn)均有關(guān)。圖像增強(qiáng)不是以圖像保真為原則，而是通過處理設(shè)法有選擇地突出便于人或機(jī)器分析某些感興趣的信息，抑制一些無用的信息，以提高圖像的利用價(jià)值。3 灰度變換灰度級(jí)變換是對(duì)圖像在空間域進(jìn)行圖像增強(qiáng)的簡(jiǎn)單而有效的圖像處理方法。當(dāng)圖像由于成像時(shí)曝光不足或過度，或成相、記錄設(shè)備的非線性動(dòng)態(tài)范圍太窄等因素，都會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度不足的弊病，使圖像的細(xì)節(jié)分辯不清。這時(shí)如將圖像灰度線性擴(kuò)展，常能顯著改善圖像的對(duì)比效果，這就是灰度變換法。根據(jù)圖像降質(zhì)的原因不同，圖像特征不同，采用不同的變換方法。 4 圖像二值化閾值分割是圖像二值化所采用的方法，它不但可以大量壓縮數(shù)據(jù)，減少存儲(chǔ)空間，關(guān)鍵是可以大大地簡(jiǎn)化后期圖像的處理和分析。它利用圖像中背景與目標(biāo)在灰度特性上的明顯差異，將圖像視為具有不同灰度級(jí)的兩類或多類區(qū)域，可以選擇一個(gè)甚至多個(gè)合適的門限值，將圖像中的像素歸入目標(biāo)或者背景區(qū)域。閾值分割在最初單一閾值分割算法的基礎(chǔ)上，已經(jīng)發(fā)展ysu 專業(yè)綜合訓(xùn)練結(jié)題報(bào)告9出諸如基于梯度的邊緣強(qiáng)度算法、迭代閾值算法、局部多閾值分割算法，最大類間方差法、最大熵法、矩量保持法等多種方法，它們的區(qū)別在于閾值的選取方法不太相同。如何確定閾值來保證最優(yōu)的分割效果，一直都是閾值分割的難題。閾值分割的基本原理：簡(jiǎn)單說來，對(duì)灰度圖像的閾值分割就是先確定一個(gè)處于圖像灰度取值范圍之中的灰度閾值，然后將圖像中各個(gè)像素的灰度值都與這個(gè)閾值相比較，并根據(jù)比較結(jié)果將對(duì)應(yīng)的像素（分割）劃為兩類：像素的灰度值大于閾值的為一類，像素的灰度值小于閾值的為另一類（灰度值等于閾值的像素可歸入這兩類之一） 。這兩類像素一般分屬圖像中的兩類區(qū)域，所以對(duì)像素根據(jù)閾值分類達(dá)到了區(qū)域分割的目的。由此可見，閾值化分割算法主要有兩個(gè)步驟： 第一、確定需要的分割閾值； 第二、將分割閾值與像素值比較以劃分像素。 從以上步驟可以看出，閾值的選定是圖像分割的關(guān)鍵。閾值確定后，將閾值與像素值比較和劃分像素可對(duì)各像素同步地進(jìn)行，分割的結(jié)果直接給出圖像區(qū)域。 利用取閾值方法來分隔灰度圖像基于的常用模型可描述如下：假設(shè)圖像由具有單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成，處于目標(biāo)或背景內(nèi)部相鄰像素間的灰度值是高度相關(guān)的，但處于目標(biāo)和背景交界處兩邊的像素在灰度值上有很大的差別。如果一幅圖像滿足這些條件，它的灰度直方圖基本上可以看作是由分別對(duì)應(yīng)目標(biāo)和背景兩個(gè)單峰直方圖混合構(gòu)成。要把圖像中各種灰度的像素分成兩個(gè)不同的類需確定一個(gè)閾值。無論用哪種方法選取閾值，一幅原始圖像 取單閾值 T 分割后的圖像可),(yxf定義為如下公式（）所示： （）??????fg),(0),(1這樣得到 的是一幅二值圖像，它相當(dāng)于把原始圖像 用空
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