step2 圖像預處理教學文案

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。step2 圖像預處理-圖像采集和預處理圖像采集常用的圖像采集設備有掃描儀、CMOS攝像機、數(shù)字攝像機、CCD攝像機等。其中數(shù)字攝像機是新一代攝像機的發(fā)展方向其具有適合于使用計算機處理、簡化調整機構和調整方式、可以實現(xiàn)精確,細致的調整等優(yōu)點。本課題擬采用的攝像機為大恒圖像公司的DH-HV1302UC彩色數(shù)字攝像機,攝像機輸出24位彩色圖像。在實驗中，需要列出其主要的性能參數(shù)指標如下:分辨率光學尺寸像素尺寸像素深度幀率圖像數(shù)據(jù)輸出格式工作溫度及濕度額定功率然后進行圖像預處理就是在圖像分析中,對輸入圖像進行

2、分割和匹配前所進行的處理。實際測量中,圖像中會有一些噪聲或與后續(xù)研究無關的信息,即實際獲得的圖像一般都因受到某種干擾而含有噪聲。引起噪聲的原因有敏感元器件的內部噪聲、照相底片上感光材料的顆粒、傳輸通道的干擾及量化噪聲等,這些原因決定了噪聲的分布特性及它和圖像信號的關系。所以在對圖像進行處理之前,就必須先用平滑、銳化和對比度增強等方法對其進行預處理,以改善圖像質量、抑制不需要的變形或增強某些對于后續(xù)處理來說重要的圖像特征。能否盡可能少地受到圖像中噪聲的影響而導致結果的準確性下降,這些都在很大程度上取決于對原始圖像的預處理措施是否有效、是否符合實際情況預處理的好壞直接影響匹配結果的精度。圖像的灰度

3、轉換課題的后續(xù)研究主要是對灰度圖像進行研究,所以首先得把攝像機采集到的彩色數(shù)字圖像轉換為灰度圖像?；叶葓D像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。將彩色圖像轉化成為灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個像素的顏色有R、G、B三個分量決定，而每個分量有255種值可取，這樣一個像素點可以有1600多萬的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，一個像素點的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計算量變得少一些?；叶葓D像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特征。圖像的

4、灰度化處理可先求出每個像素點的R、G、B三個分量的平均值，然后將這個平均值賦予給這個像素的三個分量。圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為0或255，也就是使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現(xiàn)而構成的系統(tǒng)是很多的，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質只與像素的值為0或255的點的位置有關，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而

5、且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。二值圖像在HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%88%86%e6%9e%90圖像分析中應用非常廣泛，二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像，二值圖像具有存儲空間小，處理速度快，可以方便地對圖像進行布爾HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e9%80%bb%e8%be%91%e8%bf%90%e7%ae%97邏輯運算等特點。更重要的是，在二值圖像的基礎上，還可以進一步對HYPERLINK/WebForms/WebDefine

6、s.aspx?searchword=%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%a4%84%e7%90%86圖像處理，獲得該圖像的一些HYPERLINK/WebForms/WebDefines.aspx?searchword=%e5%87%a0%e4%bd%95%e7%89%b9%e5%be%81幾何特征或者其他更多特征。彩色圖像是采用紅(R)、綠(G)、藍(B)三種顏色作為基色按不同的比例混合而得到的。灰度化就是使彩色的R、G、B分量值相等的過程。R、G、B的值的取值范圍是0255,所以灰度圖像僅能表現(xiàn)256種顏色?；叶然幚碜罱浀涞姆椒ㄊ羌訖嗥骄捣?，即根據(jù)重要性或其它指標給R、G、B分量

7、賦予不同的值,并使三者的值進行加權平均,即式中、分別為R、G、B分量的權值，、取不同的值,加權平均值法就形成不同的灰度圖像實驗和理論推導證明,當、分別取0.30,0.59和0.11時,即當時,能得到最合理的灰度圖像。實驗中我們就采用了最經典的各權值分量，的加權平均值法對立體圖像對進行了灰度化處理,實驗結果用圖像形式體現(xiàn)。Matlab仿真實驗：我們采用原圖為figure(1)原RGB圖像MyYuanLaiPicfigure(2)經過加權平均法得到的灰度圖像figure(3)平均法轉化之后的灰度圖像figure(4)最大值法轉化之后的灰度圖像附：Matlab源代碼圖像的平滑一幅圖像可能存在著寄生效

8、應。這些寄生效應可能在傳輸中產生,也可能在量化等處理過程中產生。圖像平滑的目的是減少由于圖像采樣系統(tǒng)的質量因素而產生的這些寄生效應又不使圖像的邊緣輪廓和線條變模糊。圖像平滑處理方法有空域法和頻域法兩大類。主要有鄰域平均法,低通濾波法,多圖像平均法。通過初步對比，低通濾波法傳輸函數(shù)的設計太復雜、多圖像平均法計算量大計算時間長,所以我們采用鄰域平均法對灰度化后的圖像進行平滑處理：鄰域平均法:鄰域平均法是簡單的空域處理方法。這種方法的基本思想是用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。假定有一幅NxN個像素的圖像f(x,y),平滑處理后得到一幅圖像g(x,y)。g(x,y)由以下式子決定式中x，y

9、=0,1,2，N1，S是（x，y）點鄰域中點的坐標的集合，但其中不包括（x，y）點，M是集合內坐標點的總數(shù)。上式表明，平滑化的圖像g(x,y)中的每個像素的灰度值均由包含在（x，y）的預定鄰域中的f(x,y)的幾個像素的灰度值的平均值來決定，研究表明上述選擇鄰域的方法對抑制噪聲是有效的,但是隨著鄰域的加大,圖像的模糊程度也愈加嚴重。為克服這一缺點,可以采用閉值法減少由于鄰域平均所產生的模糊效應。其基本方法由下式決定。式中T就是規(guī)定的非負閉值。其含義為當一些點和它的鄰域內的點的灰度的平均值的差不超過規(guī)定的閉值T時,就仍然保留其原灰度值不變,如果大于閩值T時就用它們的平均值來代替該點的灰度值。這樣

10、能大大減少模糊的程度?？偟膩碚f，傳統(tǒng)的臨域平均法邊緣檢測流程圖如下：圖鄰域平均法邊緣檢測的流程圖圖像的銳化立體圖像對經過前面的平滑濾波后雖然除去了圖像中的高頻噪聲,但也使得圖像變得模糊了。圖像的銳化主要目的是突出圖像中的細節(jié)或者增強被模糊的細節(jié)。它一般有兩種方法:微分法和高通濾波法。常用的微分銳化法又有梯度銳化法和拉普拉斯銳化法。我們重點介紹后者，即Laplace銳化法。拉普拉斯銳化法:對于給定的二維離散圖像f(x,y),它的一階差分為:二階差分為：根據(jù)Laplace算子：從而有：由于拉普拉斯是一種微分算子,它的應用強調圖像中灰度的突變及降低灰度慢變化的區(qū)域這將產生一幅把圖像中的淺灰色邊線和突

11、變點疊加到暗背景中的圖像解決這一現(xiàn)象,可以用下式對圖像進行銳化。寫成差分形式則有：用模板的形式表示,則此時拉普拉斯銳化的模板是：從上面可看出拉普拉斯是一種二階微分算子,它的應用可增強圖像中灰度突變的區(qū)域,減弱灰度的緩慢變化區(qū)域。圖像銳化處理的作用是使灰度反差增強,從而使模糊圖像變得更加清晰。圖像模糊的實質就是圖像受到平均運算或積分運算,因此可以對圖像進行逆運算,如微分運算能夠突出圖像細節(jié),使圖像變得更為清晰。通過上面的分析比較拉普拉斯銳化法更能很好的銳化圖像中的邊緣細節(jié)部分,所以實驗中采用拉普拉斯銳化法對圖像進行銳化處理。我們使用Matlab編寫了對數(shù)字圖像進行Guassian_Laplace變換的程序代碼，把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結合起來，先平滑掉噪聲，