【文章內容簡介】 域的那個灰度值就稱作為閾值，大于閾值的像素值全部設為1，[11] 田村秀行(著), 金喜子, 喬雙(譯). 計算機圖像處理[M]. 北京: 科學出版社,2004： 117121.處理是圖像處理中最常用的技術，在圖像處理中具有至關重要的地位。主要有三個原因，首先，在彩色圖像或者灰度圖像的處理過程中，都要先將圖像進行二值化處理，然后再進行更深層次的計算。其次，在理論上和方法上圖像二值化比灰度圖像處理更加系統(tǒng)化，也更加穩(wěn)定。 第三，當圖像處理的對象是文字或者圖紙的時候，從本質上來說，背景和圖形也是一種二值化的圖像。在圖像二值化的原理如（36）所示 1； 當時 (36) 0； 當時 通常情況下，在二值化圖像中，數(shù)值是0的表示背景區(qū)域，數(shù)值是1的代表目標區(qū)域。而閾值t則是需要求解的，求解閾值t的方法稱為閾值選擇，常用的閾值選擇方法有以下幾種： ①判別分析法。用閾值t將圖像的灰度值直方圖中的灰度值的分布分為兩組，求出是兩組分離達到最好的閾值t，這就是判別分析法。用判別分析法確定閾值t的方法如下所示，假設閾值是t，給定的圖像具有L級灰度值，把大于t的灰度值的像素和小于t的像素分成兩組，設為1組和2組，設i組 ，的像素數(shù)為，平均灰度值為，方差為，全體像素的平均值為，則組內方差為 (37)組間的方差為 (38)如果設全部像素的灰度值的方差為，那么，則有 (39)因此可以得到判別比為 (310)由于全方差是一個常數(shù)，與閾值沒有關系，由此可以得到，只需讓最大就可使判別比取得最大值，所以只需使t的值不斷變化并求出最大時對應的t的值。②p參數(shù)法。若要被分離的圖像的面積大約等于，其與整個圖像的面積S之比為p=。在選擇閾值時，要使灰度直方圖中大于t的像素對其他所有像素的比值亦為p為此，因此，要想求出閾值，只需要在圖像的灰度直方圖中，從灰度值高的一邊開始計算，求出累積相對讀數(shù)分布，當累積相對讀數(shù)的值達到為p時的灰度值就是所求的閾值，這種方法也經(jīng)常被用到。③狀態(tài)法。狀態(tài)法只是用于灰度直方圖呈現(xiàn)雙峰型分布的條件下，這時，閾值t就是兩個峰間的低谷上的灰度值。在復雜的圖像和瘦到很多干擾的圖像中，直方圖不能呈現(xiàn)明顯的雙峰型，所以，狀態(tài)法有時并不適用。二值化后的圖像如圖39所示，圖像二值化的主要程序為：T=*(double(min(I(:)))+double(max(I(:))))。done=false。while ~doneg=I=T。Tnext=*(mean(I(g))+mean(I(~g)))。done=abs(TTnext)。T=Tnext。endJ=I。K=find(J=T)。J(K)=255。K=find(JT)。J(K)=0。figure。 圖39 二值化圖片 對于圖像處理來說，邊緣檢測是必須的。因為從邊緣的定義上就可以看出，邊緣是圖像的重要的基本特征。邊緣蘊含著圖像的方向、階躍性質與形狀重要的信息，而這些信息十分的重要，它可以應用在在圖像分割、特征提取、圖像分類、圖像配準以及圖像識別中。圖像邊緣可以分為兩大類，一類是階躍狀邊緣，另一類是屋頂狀邊緣，其中兩邊灰度值有明顯的變化的是階躍狀邊緣。而在灰度減小和增加的交界處的是屋頂狀邊緣。首先通過利用邊緣增強算子，來突出圖像中局邊緣，然后再定義像素的“邊緣強度”，最后通過設置閾值來提取邊緣點集是邊緣檢測的基本的思想。邊緣檢測方法有Sobel算子法[12] Rezairad，G. Aghababaie，M. Comparison of SUSAN and Sobel Edge Detection in MRI Images for Feature Extraction [C]. Information and Communication Technologies, ‘06. 2nd, 2006, 1: 11031107.、 Robert算子法[13] 沈潔, 杜宇人, 高浩軍. 圖像邊緣檢測技術研究[J]. 信息技術,2005, (12): 3234.、 PreWltt算子法[14] Villegas, . Elias, . Villela, . Salazar, . Edge Preserving Lossy Image Compression with Wavelets and Contourlets [C]. Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference, 2006, 1: 38.、LOG算子法、Canny算子法、Zerocross算子法[15] 張艷群, 孟凡龍. MATLAB 在圖像邊緣檢測中的應用[J]. 計算機應用研究, 2004, (6)： 144146.以及二值圖像邊緣檢測法等。這些算法各有特點，適用的條件也不一樣。本設計中采用的是Sobel算子法。圖像分割是對圖像進行處理、分析的一項基本內容，通過圖像分割可以分割出所需要的部分進行分析。圖像分割是從圖像處理到讀數(shù)識別的一個轉折點，只有分割出圖像后才能進行真正意義上的圖像分析與圖像計算。因此，對于圖像分析來說是非常重要的。目前已經(jīng)有很多的圖像分割算法，如門限法、區(qū)域生長法、匹配法、分裂合并法、水線法、邊緣檢測法、馬爾可夫隨機場模型法、小波分析法、多尺度法、數(shù)學形態(tài)法等。這些算法都是針對于一類圖像，沒有哪一種算法能夠適用于所有的圖像，但是可以利用這些算法的原理以及算法中的一些思想處理一些其他的圖像分割問題，由于在前面已經(jīng)完成了邊緣檢測，所以在本設計中采用了基于邊緣檢測的圖像分割。圖310為邊緣檢測的結果 圖310 邊緣檢測 指針的識別可以說是識別讀數(shù)最為重要的環(huán)節(jié)，儀表的讀數(shù)都是有指針決定的，指針在采集圖像的過程中會連續(xù)的變換指向，在攝像頭與表盤無相對運動的情況下，攝像頭采集到的指針位置不同的兩幅圖像，指針也可以看作一條直線，而且比其他刻度線都要長很多，所以可以采用霍夫變換來檢測指針，以及識別其他的刻度?；舴蜃儞Q在圖像處理中一種應用很廣泛的識別幾何形狀的方法，以霍夫變換額、為原理，衍生出許多其他的算法，但是從黑白圖像中檢測直線或者線段是最基本的霍夫變換。本設計中指針檢測的主要思路為，首先通過霍夫檢測檢測出所有的直線，包括所有的刻度和指針，而指針則是所有直線中最長的，所以，接下來設計程序求這些所檢測出的直線中的最長的線，然后對直線的起始位置進行標記，并對直線進行標記。圖311為利用霍夫變換檢測直線，圖312為檢測出的指針圖像，指針檢測的主要程序為： xlabel(39。\theta39。), ylabel(39。\rho39。)。 axis on, axis normal, hold on。 P = houghpeaks(H,1,39。threshold39。,ceil(*max(H(:))))。 x = T(P(:,2))。 y = R(P(:,1))。 plot(x,y,39。s39。,39。color39。,39。white39。)。 lines = houghlines(BW,T,R,P,39。FillGap39。,5,39。MinLength39。,7)。 hold on。 figure, imshow(RGB), hold on max_len = 0。 for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1。 lines(k).point2]。 plot(xy(:,1),xy(:,2),39。LineWidth39。,2,39。Color39。,39。green39。)。 plot(xy(1,1),xy(1,2),39。x39。,39。LineWidth39。,2,39。Color39。,39。yellow39。)。 plot(xy(2,1),xy(2,2),39。x39。,39。LineWidth39。,2,39。Color39。,39。red39。)。 len = norm(lines(k).point1 lines(k).point2)。 if ( len max_len) max_len = len。 xy_long = xy。 end end 圖311 霍夫變換檢測直線 圖312 指針識別 儀表表盤的讀數(shù)識別是整個讀數(shù)系統(tǒng)中最為重要的的部分，目前讀數(shù)識別的方法多種多樣，經(jīng)過在工廠的實地考察，發(fā)現(xiàn)該工廠的有些材料生產(chǎn)車間環(huán)境相對較差，表盤難以時刻保持清潔，總是沾帶有大量的粉塵，通過距離法讀取表盤的讀數(shù)相對來說比較困難，也不夠穩(wěn)定，而選取通過指針角度來讀取表盤數(shù)據(jù)則可以更好的適應環(huán)境，提高讀數(shù)的穩(wěn)定性。讀數(shù)識別的主要程序如下：plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),39。LineWidth39。,2,39。Color39。,39。cyan39。)。 k=(xy(2,2)xy(1,2))/(xy(2,1)xy(1,1))。 theta=pi/2+atan(k)。 if((xy(1,1)+xy(2,1))/2=N/2) q=(theta+pi)*180/。 else q=theta*180/。 end shishu=q*c/Q。 disp (theta)。 disp (q)。 disp (shishu)。 表盤數(shù)據(jù)讀取出來后，需要直觀的顯示出來，這時就需要搭建一個顯示界面，如今，有多種軟件可實現(xiàn)見面搭建的功能，本設計中選擇的是labview圖形化編程軟件，labview有前面板與程序框圖面板構成。 數(shù)據(jù)顯示界面的前面板也就是我們直接看到的數(shù)據(jù)顯示界面，它包括數(shù)據(jù)顯示、圖像顯示、圖像路徑、數(shù)據(jù)變化曲線圖以及一些基本的參數(shù)設置部分，如下圖所示。 圖313 前面板 該界面中，可以通過鼠標或者鍵盤輸入儀表的最大值和最小值，從而提高了整個設計的適應性，通過圖像顯示控件可以看到實時的圖像，圖像下面與之對應的是數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)顯示與圖像顯示同步進行，可以及時的發(fā)現(xiàn)糾正錯誤，完善系統(tǒng)，圖像顯示右邊為數(shù)據(jù)變化曲線圖，可以了解到數(shù)據(jù)在最近一段時間內的變化情況，時間范圍可根據(jù)需要自行設置，界面的左下角為路徑選擇，由于整個系統(tǒng)在不停的運轉，為了防止路徑選擇對話框不斷的彈出，必須設置一個默認路徑，讓系統(tǒng)自行選取，設置方法如下圖所示。 314 默認路徑設置前面板的控件選擇好之后，就要在程序框圖面板中選擇相應的函數(shù)以及對各部分之間進行連線以實現(xiàn)相應的功能，程序框圖面板如下圖所示。 315 程序框圖面板圖片顯示是通過vision控件來實現(xiàn)的，通過matlab腳本節(jié)點調用matlab程序，實現(xiàn)圖像處理功能，通過在腳本框上添加輸出與輸入來