時間：2023-04-03 10:01:57
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計算機圖像處理技術是通過計算機對圖像分析處理達到需要的結果的一項技術。一般被稱作數字圖像處理，通過掃描、攝像機等設備經過數字化之后得到二維數組，就是像素。計算機圖像處理技術主要包括以下三個部分：（1）圖像增強與復原：由于需要改進圖片的質量，這就需要對圖片進行圖像增強，通過低通濾波可以將圖片中的噪音去掉；通過高通濾波可以將邊緣等高頻信號進行增強，使圖片清晰。復原則是在已知模型的特定模糊和噪音程度情況下估計出原來圖像的技術。（2）圖像壓縮：由于圖像的數據比較巨大，對圖片儲存和傳輸都比較困難，因此，需要對圖像進行壓縮，以節省存儲空間和減少傳輸時間。圖像壓縮分為對靜態圖像的不失真壓縮方法和用于動態圖像的近似壓縮方法。（3）圖像匹配、描述與識別：這是圖像處理的主要目的，得到不再是具有隨機分布性質的文件，而是具有明確意義的符號、數值構成的圖形。
3計算機圖像處理技術的主要應用領域
3.1計算機輔助設計與制造技術
這項技術學科交叉、知識比較密集、應用范圍比較廣泛，是綜合性應用技術，由計算機與制造工程兩個技術相互滲透，相互結合。是先進技術的重要組成部分，計算機輔助設計與制造技術是一個國家工業現代化與科技水平的主要衡量標準之一。這項技術在工業領域中最主要的代表就是CAD與CAM這兩項實用工具。同時，在建筑設計、裝潢設計等領域也應用廣泛，也可以用來進行對飛機、汽車等工具的外形設計。當然，在其他方面也應用廣泛，而且得到的效果非常好，比如：電路板的印刷、網絡分析等等方面。
3.2遙感圖像處理系統
遙感技術的發展推動了高質量的不同波段遙感數字圖像被廣泛運用于農林牧副漁等行業的科技現代化之中。圖像處理在遙感技術領域有著十分重要的地位，將來會形成快速成像與信息自動化提取系統，而這個系統也是以圖像處理為主。遙感圖像處理技術功能將會不斷完善，得到更大的發展。
4計算機圖像處理技術的發展前景
現代科技的進步使計算機技術得到快速的發展，也就使計算機技術運用在圖像處理中有了可能，并且在圖像處理中產生了很重要的影響?，F在人們對圖像的要求越來越高，想要滿足人們越來越高的要求，就必須不斷進步、不斷創新。計算機技術將會越來越廣泛的運用于社會中，圖像處理技術也會越來越依賴計算機。隨著大量的成熟軟件的不斷被研發，既有專業軟件，也有普通軟件，可以滿足所有人的要求。技術人員應該開發新技術來滿足更多、更復雜的圖像處理要求，使圖像更加的豐富多彩。
0引言
全息技術是物理學中一重要發現，越來越多的應用于各個行業。伴隨著CCD技術和計算機技術的發展，全息技術也得到一次質的飛躍，從傳統光學全息到數字全息。傳統光學全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數字全息圖，再通過計算機圖像處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術發展有兩個重要方面：CCD技術和計算機圖像處理技術。本文將從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息中的應用。
1圖像處理技術
圖像是現代社會人們獲取信息的一個主要手段。人們用各種觀測系統以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認識的范圍。圖像以各種形式出現，可視的、不可視的，抽象的、實際的，計算機可以處理的和不適合計算機處理的。但究其本質來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數字圖像。它是將連續的模擬圖像離散化后處理變成為計算機能夠辨識的點陣圖像。從數字上看，數字圖像就是被量化的二維采樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精度高、處理方便和重復性好等特點。
圖像處理就是將圖像轉化為一個數字矩陣存放在計算機中，并采用一定的算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學，最主要任務就是各種算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已經在很多方面有著廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可以將圖像處理技術劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便于計算機處理的數字形式。③圖像的增強和復原：主要目的是增強圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或將轉化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處理，達到壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便于存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用采集的數據來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。⑥計算機圖形學：用計算機將實際上不存在的，只是概念上所表示的物體進行圖像處理和顯現出來。
2計算機圖像處理技術在全息學中的應用
圖像處理技術在全息中的應用主要表現在：一是計算全息，基于計算機圖形學將計算機技術與光全息技術結合起來，通過計算機模擬、計算、處理，制作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實物。二是利用圖像的增強和復原，圖像編碼技術等對數字全息圖像質進行提高以及實現的各種算法。它的應用大致可以分為兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個像素組成的集合，然后直接對這一二維函數進行相應的處理。空域處理法主要有下面兩大類:一是領域處理法。其中包括梯度運算(GradientAlgorithm)，拉普拉斯算子運算(LaplacianOperator)，平滑算子運算(SmoothingOperator)和卷積運算(ConvolutionAlgorithm)。二是點處理法。包括灰度處理(greyprocessing)，面積、周長、體積、重心運算等等。②頻域法：數字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然后再施行各種處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結果。這類處包括:濾波、數據壓縮、特征提取等處理。
3模擬實驗
本文運用matlab軟件，利用圖像處理技術，編寫了程序，以模擬計算全息和實現全息圖像的濾波。圖1是計算全息實現流程圖。
本文將運用matlab程序設計語言實現計算全息的制作、再現過程。標有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實驗中用到的參數為：激光模擬了氦氖激光器，波長為638.2nm；再現距離為40cm；因為原始物圖的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1。
從模擬實驗中可以看出，數字全息的處理過程其實就是計算機圖像處理在全息技術的應用過程。利用計算機圖像處理技術對全息圖進行了記錄，將物光和參考光干涉得到了全息圖。并利用圖像的增強和復原對圖像進行了處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現象。
本文僅模擬了計算全息的實現和再現過程，其實，計算機圖像處理在全息技術中的應用是全方位的，用實驗方法得到的全息圖中包含了更多的其他無用信息（噪聲），圖像處理技術在這里就顯得尤為重要。隨著計算機圖像處理技術的進一步發展，全息技術必然會迎來新的一輪發展和飛躍。超級秘書網：
參考文獻：
[1]周燦林，亢一瀾.數字全息干涉法用于變形測量.光子學報，2004，13（2）：171－173.
2計算機圖像處理技術在網頁設計中的應用
在網頁設計的過程中，圖像的處理和美化是其中最重要的環節之一，在一些較為復雜的網頁中，可能會包含一些動態的圖像以及flash元素等，這些元素的存在無疑增加了網頁的特色，同時，也會提高客戶體驗，為了保持這些元素的鮮明性就需要將計算機圖像處理技術很好的應用到網頁設計中，提高網頁質量的同時，增加網頁的特點。
2.1滿足網頁設計中對于圖片格式的需求
滿足網頁設計中對圖片格式的需求是網頁設計過程中最基礎的環節，在網頁設計中，需要各種不同的元素來組成一個完整的、特色鮮明的網頁，從而讓瀏覽者瞬間獲取自己所需要的信息和資源，同時，網頁設計必須具有一定的便捷性，這樣才能有效的增加用戶體驗，同時增強用戶瀏覽體驗的感受，由此可見，圖像的處理是網頁設計中最基礎的內容，所以，計算機圖像處理技術首先需要處理的就是網頁設計中的圖像問題，其中jpeg是最為常用的圖片格式，而gif可以實現圖像的動態效果，由于這兩種的網絡圖像格式所需要的參數和規格是不盡相同的，所以在應用計算機圖像處理技術時，應該滿足其格式的不同需求。
2.2對網頁設計中圖像的大小進行控制
眾所周知，計算機的長度和寬度是有限的，這在一定程度上就決定了網頁設計的圖像也應該是有一定的規格，同時，為了保障網頁瀏覽的清晰度和流暢度，就需要對網頁中的圖像進行一些特定的處理來限制其圖像的大小，由于圖像的大小與其所展現的清晰度有直接關系，所以，需要借助計算機圖像處理技術來進行處理，以此來緩解清晰度和圖像大小之間的矛盾，在追求圖片高清晰度的同時，提高網頁加載的速度和質量，同時提高網頁瀏覽的效果。計算機圖像處理技術主要是一種針對jpeg圖片進行處理來權衡加載速度和網頁瀏覽效果的一種技術，從而提高網頁設計的瀏覽效果和網頁質量。
2.3對網頁設計進行進一步的開發
只有綜合運用計算機圖像處理技術對網頁設計進行進一步的開發和應用，才能從根本上提高網頁設計效果，近年來，計算機圖像處理技術主要是以軟件為主，photoshop是目前最為常用的圖片處理軟件，但是，隨著網頁設計的不斷普及和發展，出現了更多網頁個體設計者，為了滿足不同個體對網頁設計的個性化需求，同時帶動個體成為網頁設計的主流，豐富網頁的內容和色彩，就需要適當的降低計算機圖像處理技術的技術水平，以此滿足社會大眾的需求，其中photoshop的圖片處理功能相對強大，但是photoshop主要是針對專業的網頁設計人員開發的一種技術處理軟件，所以，對于那些非專業的網頁設計者，這個軟件具有一定的難度，這在一定程度上限制了網頁設計的普及和發展，所以，為了滿足更多網頁開發者的設計體驗，要不斷開發出一些相對簡單和實用的計算機圖像處理技術，進而推動計算機圖像處理技術的革新和技術升級。
醫學圖像處理技術包括很多方面,如:圖像恢復、圖像重建、圖像分割、圖像提取、圖象融合、圖象配準、圖像分析、圖像識別等等。進行醫學圖像處理的最終目的是實際應用于醫學輔助、工業區生產、科學研究等方面,所以其具有較廣泛的應用價值和研究意義。醫學圖像處理的對象是各種不同模態的醫學影像。在醫學臨床的使用中,醫學影像主要有超聲波(UI)、X-射線(X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核醫學成像(NMI)等。隨著計算機技術的發展,醫學影像技術已成為一門新興交叉學科,目前是計算技術與醫學結合技術中發展最快的領域之一。借助有力的醫學圖像處理技術手段,極大的改善了醫學影像的質量和顯示方法,其成果使臨床醫生能更直接、更清晰地觀察人體內部組織及病變部位,確診率也得到了提高。這不僅使醫學臨床診斷水平在現有的醫療設備的基礎上得到極大地提高,并且能使醫學研究與教學、醫學培訓、計算機輔助臨床外科手術等實現數字化應用,從而為醫學研究與發展提供堅實的基礎,在醫學應用中具有不可估量的實用價值。
醫學圖像與普通圖像相比,具有以下幾方面的特點(1)醫學圖像具有灰度上的含糊性。表現為兩方面:一方面是由于成像技術上的原因帶來的噪聲擾,往往使物體邊緣的高頻信號被模糊化;另一方面,由于人體組織的螺動等現象會造成圖像在一定程度上產生模糊效應。(2)局部體效應。處于邊界上的像素中,通常同時包含了邊界和物質,使得難以精確地描述圖像中物體的邊緣、拐角及區域間的關系,加之假如出現病變組織,則其會侵襲周圍正常組織,導致其邊緣無法明確界定。
1.2論文的研究目標及工作
1.2.1論文主要涉及的三方面基礎理論
論文主要涉及馬爾科夫隨機場(MRF)理論、模糊集理論及Dempster-shafe證據理論三個方面的基礎理論,下面分別作介紹:1)馬爾科夫隨機場(MRF)理論基于隨機場的圖像分割方法是一類考慮像素點間的空間關聯性的統計學方法。其實質是從統計學的角度出發,將圖像中各像素點的灰度值看作是具有一定概率分布的隨機變量,從而對數字圖像進行建模。Cristian Lorenz等人,在醫學圖像分割中提出了一種可應用于任意拓撲結構的新型統計模型。根據馬爾科夫隨機場圖像模型,利用最大后驗概率準則(MAP),提出一種迭代松弛算法。MRF模型能夠區分不同紋理的分布,其特別適用于紋理圖像的分割。但使用MRF模型進行分割的關鍵問題在于參數估計,所以分割的效果往往取決于對參數估計的準確度。為此通常在分割與參數估計間進行輪流迭代計算,例如:先初始化參數,在此基礎上分割,再利用分割的結果對參數進行進一步的估計,然后再分割,如此直到滿足收斂條件。然而此類方法只能利用單一的圖像信息,不能綜合利用多種圖像信息。
第二章馬爾科夫隨機場(MRF、理論及其應用
馬爾科夫隨機場簡稱,是英文Morkov Random Fields的縮寫。它包含了兩層意思:一個是馬爾科夫(Morkov)性質;一個是隨機場性質。它是基于統計學的分割方法在醫學圖像分割的應用中,最為常用的一種方法。圖像具有高度的空間信息相關性,而馬爾科夫隨機場(腫)恰好具有有效描述空間信息相關性的特點,加之其具有完善的數學理論和性質,所以廣泛的被應用于圖像的處理中,如:圖像的恢復、紋理的提取、模板的匹配和圖像的分割等。娜于圖像的分割,對噪聲有很好的抑制作用;同時是基于模型的方法,所以容易與其它方法結合是它的優點。在本文中主要用于腦部—圖像的預處理及前期的分割。下面介紹馬爾科夫隨機場(MRF )的基本理論及其在本文中的應用。
2.1馬爾科夫隨機場CMRF )基本理論
2.1.1一維馬爾科夫(MARKOV)隨機過程
過程(或系統)在Zg時刻(即? = /q)的狀態己知,若過程在/Q后面的時刻,即的狀態與過程在時刻之前(即
2.2圖像中馬爾科夫隨機場、MRF )模型的建立
2.2.1鄰域系統與勢團(Cliques)
由本文2.1.2小節中馬爾科夫隨機場(娜)的定義中,任何滿足條件1)非負性的概率都由條件2)中的描述馬爾科夫(MARKOV)性的條件概率所唯一確定。條件2)中的條件概率所描述的也稱為隨機場F (本文中也即數字圖像)的局部特性。而條件2)中的條件概率的直接求得是很困難的,由概率論中條件概率的公式可知要求的尸C/i 需要知道即需要知道隨機場的聯合分布,而馬爾科夫隨機場)是用條件概率來定義的,不能很好反映的聯合分布。也就意味著由馬爾科夫隨機場(MRF )的局部特性來定義整個場的全局特性是存在困難的。以上問題的解決要歸功于Hammersley-Clifford定理,該定理給出了馬爾科夫隨機場隨機場(MRF )與吉布斯隨機場(GRF )的等價關系,從而可以用吉布斯(Gibbs)分布來求解中的概率分布問題。
1.1論文研究的目的和意義………………1
1.1.1醫學圖像處理的特點及重要性……………… 1
1.1.2醫學圖像分割中存在的問題、現狀及發展………2
1.1.3醫學圖像分割的方法………………
1.2論文的研究目標及工作………………6
1.3本文組織結構………………9
第二章馬爾科夫隨機場(MRF、理論及其應用………………11
2.1馬爾科夫隨機場、MRF )基本理論……………… 11
2.2圖像中馬爾科夫隨機場QMRF )模型的建立………12
2.3估計準則與優化算法………………16
1引言
煙葉是煙草工業的基礎原料， 對煙草工業生產質量和煙草行業經營效益具有舉足輕重的作用。對煙葉生產過程的各個環節包括煙葉品質的智能識別進行技術創新，提高品質和效率，是一個前沿研究方向[1][5]。
當前這一方面的研究，主要集中在數字圖像處理方面，把煙葉品質的數字圖像處理與神經網絡技術相結合，實現煙葉品質的智能識別，是一個極有價值的工作。以下在此方面作出一個系統的、較為完備的、易于實際操作的研究。
2主要技術手段
2．1 MAⅡAB圖像處理工具箱
在MATLAB平臺上，借助圖像處理工具箱，可以簡易明快地實現對煙葉數字圖像的圖像處理。在煙葉生產一線，用數碼照相機對各種煙葉樣本進行拍照，輸入計算機，用MAT_LAB將它轉換為各(．bmp；．jpeg；．gif；．png；．t 圖片以便進行圖像處理。成本低，精確度高，宜于普及推廣。獲取各種類型的煙葉數字圖像以后，經閾值使用權圖像二值化，可以當即辨識出這一圖像是否具有何種類型的病蟲害或品質異變。利用煙葉數字圖像的邊緣檢測、輪廓提取等分析命令，獲得待測煙葉的圖像參數和特征，再由神經網絡技術，完成對煙葉品質的智能識別。
2．2神經網絡技術
神經網絡是一個新的智能識別工具。畢業論文 經過訓練的神經網絡能夠存儲與過程有關的信息，能直接從歷史數據中學習，經過用各種煙葉樣本訓練和學習的神經網絡，能自動地識別出待測煙葉樣本的品質類型。而且，神經網絡具有濾除噪聲及在有噪聲情況下得出正確結論的能力。這一點對于煙葉生產實際中大量存在各種噪聲信息的情況而言，特別重要。它特別適合在線識別。
3應用MATLAB圖像處理工具箱和神經網絡技術對煙葉品質智能識別的操作過程
3．1煙葉圖片樣本庫的建立
用數碼相機或其它數字圖像采集工具，采集各種類型的煙葉的標準圖片，分類歸檔，借助MATLAB圖像變換功能，將各種類型的煙葉的標準圖片，轉換成各種圖片形式：．bmp；．jpeg；．sir；．png；．tif等，以便隨時調用。這些煙葉圖片，有不同品質的樣本；還有各種病蟲害標本和變異標本。
3．2用直方圖均衡來實現圖像增強
當從生產一線采集的煙葉待測樣本的圖像對比度較低，碩士論文 即灰度直方圖分布區間較窄時，可用直方圖均衡實現灰度分布區間展寬而達到圖像增強的效果。
3．3煙葉圖像的邊緣檢測和特征提取
煙葉圖像的基本特征之一是圖像邊緣。圖像邊緣是圖像周圍像素灰度有階躍性變化或屋頂變化的像素的集合。煙葉的邊緣是由灰度的不連續性所致，因此考察圖像每個像素在某個鄰域內灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向導數變化規律可以檢測煙葉圖像邊緣。圖像特征反映煙葉的幾何結構，如面積、周長、分形分維數、孔洞數、歐拉數等等。圖像特征的選擇是圖像識別的重要環節。運用二叉分類法在找出判別特征后，對不同的圖像特征由分類閾值按二分的方法進行分類；運用相似距離分類方法把待判圖像與一個標準圖像相比，標準圖像用樣本圖像特征向量的均值來表示。通過計算待判圖像與標準圖像之問的在相空間中的距離來判別圖像和進行分類。這一過程還為用神經網絡技術實現對煙葉品質進行智能識別作出必要的準備。
3．4數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉
變換這一變換的目的是為提取特征、進行神經網絡模式識別等作出必要的準備。
轉貼于 3．5直方圖均勻化
這是使煙葉圖像性質更為優良而采取的一個技術操作，源代碼如下：
I=imread ("yangshuo．tif')；imshow (I)；
figure，imhist(I)；
[J，T]=histeq (I，64)；
％圖像灰度擴展到0-255，但是只有64個灰度級
figure，imshow (J)；
figure，imhist(J)；
figure，Dlot((0：255)／255，T)；％轉移函數的變換曲線
J=histeq (I，32)；
figure，imshow 0)；
％圖像灰度擴展到0～255，但是只有32個灰度級
figure，imhist(J)；
3．6采用二維中值濾波函數對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波
MATLA圖像處理工具箱具有強大的功能，能夠對噪聲干擾的煙葉圖片進行消噪處理，模擬源代碼如下：
I=imread ("eight．tif')；
imshow (I)；
J2=imnoise (I，"salt&pepper ，0．04)；
％疊加密度為0．04 的椒鹽噪聲
figure，imshow 02)；
I_Filterl=medfdt2 （J2，[3 ，3])；
％窗口大小為3x3
figure．imshow (I Fiher1)；
I_Filter 2=medfdt2 （J2，[5， 5])；
％窗口大小為5x5
figure，imshow (I_Filter2)；
I_Filter3=medf'dt2 （J2，[7， 7])；
％窗口大小為7x7
figure，imshow (I_Filter3)；
3．7用神經網絡技術對煙葉圖像進行智能識別
神經網絡作為一種自適應的模式識別技術，并不需要預選給定有關模式的經驗知識和判別函數，它能通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區域。網絡的我由其拓樸結構、神經元特性、學習和訓練規則所決定，它可以充分利用狀態信息，對不同狀態一一進行訓練而獲得某種映射關系，并且，網絡可以連續學習，即使環境變異，這咱映射關系可以自適應調整。在上面各節獲取煙葉圖像特征基礎之上，可以用神經網絡技術進行圖像模式識別。例如，基于概率神經網絡PNN的煙葉品質智能識別，它的主要優點是：快速訓練，訓練時問僅略大于讀取數據時間；無論分類多么復雜，只要有足夠的訓練數據(而這是煙葉生產一線可以做到的)，就可以保證獲得貝斯葉準則下的最優解，允許增加或減少訓練數據而無需重新進行長時間訓練。這一神經網絡對于煙葉品質的圖像識別，具有重要意義。 4結論
基于計算機視覺和神經網絡技術的煙葉品質識別的數字圖像處理方法，醫學論文 是煙葉生產環節的一種技術創新，它可以在煙葉生產一線普及推廣，簡便易行，能夠較大地提高煙葉品質檢測的效率和質量，以及自動化程度和智能化水平。
參考文獻
在工業生產中，測量是進行質量管理的手段，是貫徹質量標準的技術保證。機械零件的尺寸檢測作為產品加工的一個關鍵環節，其檢測結果不僅影響產品的質量，而且對后續零件的再加工和裝配產生決定性的作用。目前，常規的零件尺寸測量手段主要采用游標卡尺、激光測量儀和輪廓儀等完成檢測環節。以上零件尺寸測量方法要么受測量工具限制，其測量精度有限；要么檢測儀器過于昂貴且操作復雜，同時其準確率往往受人為因素的影響。
鑒于當前機器視覺技術的快速發展以及其在工業檢測方面的成功應用，論文構想利用攝像機替代人眼，讓計算機替代人腦，從而研制出一套針對零件常規尺寸的自動化y量系統。
1 系統概述
在充分遵循系統的完整性、可靠性、經濟性和實時性等原則的基礎上，本文設計出了一套基于機器視覺的零件常規尺寸測量系統。該測量系統主要由圖像攝取、圖像處理、圖像特征提取和分析、圖像常規尺寸測量和結果輸出幾部分組成。其工作原理圖如圖1所示。
2 硬件設計
基于機器視覺的零件常規尺寸測量系統的硬件主要包括：照明裝置、攝像機、計算機和透明工作臺。各部件的主要功能是：照明裝置主要為零件圖像采集提供合適的光照環境；攝像機用來采集零件數字圖像并傳送到計算機，然后保存為相應圖片格式；計算機通過系統軟件實現對零件圖像的預處理、邊界提取、特征提取、相機標定和常規尺寸計算；透明工作臺用來承載被測零件。
3 算法設計
圖像處理算法對機器視覺測量系統會產生決定性的影響。為了能滿足零件尺寸測量的要求，針對零件產品圖像的特點，我們設計了一套合理的圖像處理算法流程。其流程圖如圖2所示。
首先對獲取的零件圖像進行預處理，包括圖像灰度化、圖像去噪、圖像分割和邊界提??；然后提取零件的幾何特征；最后通過對系統的標定，實現了零件圖像常規尺寸的測量和結果顯示。
3.1 圖像預處理
3.1.1 圖像灰度化
經過攝像機采集到的零件圖像是24位真彩色RGB圖像，該圖像中的每個像素由R、G、B三個分量決定，而灰度圖像的每個像素由一個值確定。為了減少后續操作過程中的計算量，需要對采集到的零件圖像進行灰度化處理。
3.1.2 圖像去噪
采集系統獲取的待檢零件圖像由于受照明程度、環境溫度、電源變化、電磁輻射和振動等隨機因素的干擾，圖像會包含大量的噪聲，表現為圖像模糊、失真和大量斑點等。為了消除和抑制噪聲對零件圖像后續處理的影響，必須對圖像進行濾波處理。由于中值濾波既能消除噪聲又能保持圖像的細節，符合本系統檢測的需求。
3.1.3 圖像分割
在所采集到的零件圖像中，我們只對零件區域本身感興趣，對于圖像中的其他要素則要盡量消除。圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區域，并提取出感興趣目標的技術和過程。經過大量的實驗驗證，本文采用迭代閾值分割法實現對零件圖像的分割，達到了預期的處理效果。
3.1.4 邊界提取
輪廓是對物體形狀的有力描述，對圖像分析和識別十分有用，而通過邊界提取算法就可以得到物體的邊界輪廓。目標圖像邊界提取的方法很多，主要包括鏈碼表示法、標記圖法以及多邊形近似法等。論文采用8連通鏈碼法對待測零件進行了邊界提取，為后續零件尺寸的檢測奠定了很好的基礎。
3.2 圖像分析
3.2.1 特征檢測
要測量零件的尺寸，首先應該檢測出零件所包含的直線和圓等基本的幾何特征。目前常用的幾何特征檢測方法有Hough變換法、擬合法和模板匹配法等。本文采用最小二乘法實現了對直線和圓的擬合，其擬合具體過程如下：
（1）采用最小二乘法實現對直線的擬合。
（2）采用最小二乘法實現對圓和圓弧的擬合。
采用最小二乘法對圓和圓弧的擬合過程與直線的擬合求解過程類似。設所求擬合圓的方程為：。根據最小二乘法應滿足的條件，可以求出擬合圓的三個參數：u、v和r。
這樣，通過基于最小二乘法的直線和圓擬合方法，可以順利檢測到直線和圓弧幾何特征，為后續零件尺寸的測量奠定了基礎。
3.2.2 系統的標定
相機拍攝到的圖像是以像素為單位的，要得到待檢零件的實際尺寸，需要將像素尺寸轉換為長度尺寸，這個過程稱為系統的標定。本文使用0級精度量塊，采用二次標定法實現了對系統的標定過程。被測零件的實際尺寸L與像素尺寸N之間應滿足如下關系式：L=KN+b
式中，b為系統誤差，K為標定系數；
在攝像機固定的情況下，求取參數K和b值的具體步驟如下：
（1）在被測位置放置一長度為L1的標準量塊；
（2）對標準量塊進行掃描、處理，得到對應的像素尺寸N1；
（3）在被測位置放置另一長度為L2的標準量塊，重復步驟2，得到對應像素尺寸N2；
（4）求取參數值：
4 軟件設計
本著穩定、可靠、合理、高效、簡潔和易于操作的原則，我們采用面向對象的Matlab程序語言，實現了基于Matlab GUI的測量系統軟件的設計。
本測量系統軟件主要包括用戶登錄模塊、文件管理模塊、圖像處理模塊、參數設置模塊、數據瀏覽模塊和幫助模塊等。其中，用戶登錄模塊可以完成用戶的注冊、登陸、密碼修改和賬號管理；文件管理模塊主要包括待測零件圖像的打開、關閉和保存等功能；圖像處理模塊不僅包含文中所涉及到的算法，還增加了其他算法功能；參數設置模塊可以實現對攝像機、零件和圖像參數的設置；數據瀏覽模塊可以完成對實時數據、歷史數據和操作記錄的查看；軟件幫助模塊主要用來說明軟件的使用和系統的更新問題。
5 實驗結果
為了驗證測量系統的適應性、穩定性和可靠性，本文選用工作面距離為1.49mm的0級量塊和直徑為2.03mm的標準環規對系統進行了可靠性測試。實驗的測量結果如表1所示。
采用概率與數理統計的方法對測量結果進行了處理。由處理結果可以看到，采用本測量系統，其測量精度可以達到微米級，可以滿足在線實時測量的需要。
6 結論
作者設計了一套基于機器視覺的零件幾何尺寸在線檢測系統，克服當前人工檢測的不足，提高了產品的檢測精度。同時，完成了系統硬件、軟件和圖像處理算法的設計。實驗結果表明：該測量系統的測量精度可以達到2um以下，滿足零件尺寸非接觸在線測量要求，具有很好的應用前景。
參考文獻
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作者簡介
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）15-3640-03
數字農業和農業物聯網技術作為現代農業最前沿的發展領域之一，是當今世界發展農業信息化，實現農業可持續發展的關鍵和核心技術。數字農業要求快速、實時、準確和定位化的獲取植物生長信息，而農業物聯網技術要求植物信息可實時動態感知，顯然，傳統的實驗室測量分析和信息獲取方法已經不能滿足數字農業和農業物聯網技術的發展要求。因此，研究和開發植物生命信息快速無損檢測技術和傳感儀器等軟硬件平臺已經成為現代農業承待解決的關鍵問題[1]。
目前，國內在作物無損檢測方面的研究儀器主要是依賴進口，而相應的軟件也是伴隨著儀器而購買。此類軟件，一般價格昂貴，而且在自主研究平臺中，因為無法取得源代碼而無法使用或升級，從而出現研究瓶頸。在各類無損化檢測技術中，隨著計算機視覺技術越來越廣泛的應用，對應的軟件系統的開發迫在眉睫[2]。
正是基于這樣的背景，我們通過對目前應用比較廣泛的C#進行研究，利用C#強大的數據處理能力和良好的用戶界面開發，并結合強大的圖像處理能力，進行作物實時檢測軟件平臺的自主設計與開發。
1 計算機視覺技術簡介
計算機視覺也稱機器視覺，是采用攝像機或者數碼相機將被檢測圖像轉化為數字信號，再采用先進的計算機軟件技術對圖像信號進行處理，從而得到所需要的各種目標圖像特征值。并由此實現模式識別，坐標計算等功能。然后再根據其結果輸出數據，發出指令，再配合執行機構完成好壞篩選，位置調整，數據統計等自動化流程。與人工視覺相比較，計算機視覺的最大的優點是快速、精確、可靠，以及數字化。
隨著數字農業和農業物聯網技術的發展，計算機視覺技術將越來越廣泛的應用于農業生產中，而構成計算機視覺系統的軟件系統是整個計算機視覺系統的靈魂。隨著硬件技術的不斷發展完善，計算機視覺系統其功能是否強大，可以說完全取決于軟件系統的能力。
2 軟件系統設計
2.1 C#與
C#是由微軟公司開發的一種面向對象的新型編程語言，它是從C和C++ 中派生出來的，保留了C/C++原有的強大功能，并且繼承了C/C++的靈活性。同時由于是MicroSoft公司的產品，它又同Visual Basic一樣具有簡單的語法結構和高效的開發能力，可以使程序員快速的編寫出基于.NET平臺的應用程序。
一個基于C#框架，專門為C#開發者和研究者設計和開發的，這個框架提供了豐富的類庫資源，包括圖像處理，神經網絡，模糊系統，遺傳算法，人工智能和機器人控制等領域。該框架架構合理，易于擴展，涉及多個較前沿的技術模塊，為相關開發人員或科研人員的工作提供了極大的便利。本系統就是采用C#程序設計語言，通過調用該框架來實現作物無損檢查系統的開發。
2.2 系統設計與實現
本軟件系統是在數碼相機拍攝的作物圖像的基礎上，采用圖像處理方法進行特征提取與分析，從而實現作物的無損檢測。主要分為圖像輸入，圖像預處理，特征提取，特征分析幾個模塊。
1） 圖像輸入
將要分析處理的圖像讀取到系統中來，為后面圖像處理作準備。C#提供了三個最重要的圖像處理類，即Bitmap類、BitmapData類和Graphics類。三種圖像處理的方法，即提取像素法、內存法和指針法。從執行效率和實現難度綜合考慮，本系統的開發采用內存法。
2） 圖像預處理
圖像預處理主要包括圖像的大小調整，形態矯正，平滑和去噪等，以降低環境對拍攝照片造成的不利影響。提供了多個類，可以對圖像進行平滑去噪等操作，本系統中采用了中值濾波算方法，對應中的Median類。
3） 特征提取
特征提取分析，是整個系統的核心所在，需要選取合適的圖像分割算法，對圖像進行處理，提取目標區域，為特征分析作準備。在本系統中采用了閾值分割技術，因為這種算法相對來說比較直接并且易于實現。
采用閾值分割技術，首先，必需確定一個閾值作為圖像分割的閾值，在本系統中，采用自適應閾值法，由用戶在軟件的操作過程中進行設定，并且可以根據需要進行調整。然后，根據這個閾值對圖像進行分割，并將其轉化為二值圖，如圖（b）所示。從圖中我們可以看到二值圖像中存在大量的小孔，這種太小的孔洞對我們進行圖像分析沒有實際意義，并且會干擾結果的正確性，因此我們需要采用腐蝕和膨脹的形態學方法來進行填充孔洞，結果如圖（C）所示。最后，我們需要根據需要提取目標區，涉及到連通區域的提取問題。最后，輸出結果。
4） 特征分析
對圖像分割結果進行分析，用于指導生產實踐。我們可以對通過圖像處理得到的目標區域進行分析，比如可以根據葉片顏色的變化判斷葉綠素含量，進而推算出作物的營養狀況，根據色素區域的大小計算出葉面積，根據不同區域的形狀、大小判斷病蟲害等。
3 實驗結果及分析
軟件運行后主界面如圖3所示。
為驗證本系統的有效性，我們通過設定不同的閾值進行圖像分割，并跟photoshop cs4軟件中魔棒的工具作對比，來提取圖片中的目標區域。測試圖片大小為800px×610px，取特征點坐標P（310，70），該點的RGB值為（29，92，0），獲取目標區域的總像素和綠色分量平均值，數據如表1所示。
從上述表中我們可以看出，本軟件在圖像處理目標區域的提取方面，提取到的目標區域較photoshop 提取的小，綠色分量平均值較photoshop更接近特征點數值，由此看出用本軟件做圖像分割準確性更高。
4 結束語與展望
計算機視覺具有非破壞性、快速、高效、信息量大等特點，目前已在主要的農作物和經濟作物的養分診斷，植物病蟲害的快速檢測及預警預報等方面有了廣泛應用，取得了較好的效果。隨著計算機視覺技術和圖像處理技術的發展，計算機視覺技術將更多的應用于植物長勢預測、產量估計等方面。
通過本次研究，開發了一個交互界面良好的色素分量檢測系統，能對圖像在RGB分量上實現閾值分割，并實現目標區域的獲取分析。該文主要提倡一種軟件開發的理念，所設計開發的軟件的針對性較強，還存在著很多的局限和不足，要作為計算機視覺類的通用軟件，系統的穩定性和功能都還有待進一步提升。
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關鍵詞:數字圖像處理;瀝青混合料;油石比;識別
Key words: digital image processing;asphalt mixture;asphalt-aggregate ratio;recognition
中圖分類號:TU535 文獻標識碼:A文章編號:1006-4311(2010)13-0093-02
0引言
隨著交通運輸業的迅速發展,必須要提高瀝青混合料性能,開發新型瀝青路面結構材料。瀝青含量是瀝青混合料配合比設計和施工控制的重要指標,在很大程度上決定了瀝青路面的質量品質,國內外現行的瀝青混合料配合比檢測一般采用的是試驗方法,進行離心抽提或燃燒瀝青,檢測過程復雜,耗時長,不利于及時對路面狀況做出評價,指導生產。近年來,數字圖像處理技術被引入瀝青混合料研究領域,為有效解決傳統研究方法的缺陷提供了可能,國內外也陸續進行了采用圖像處理技術對瀝青混合料內部形態的研究,國內外現階段進行的研究表明,數字圖像處理技術具有無破損、方便性、經濟性,而且能快速全面反映形態特性以及空間分布的特點。為此,在本研究中,通過大量室內對比試驗,主要研究不同油石比的瀝青混合料AC-13C的識別油石比,以建立識別油石比和實際油石比之間的線性關系,用于指導生產實踐。
1瀝青混合料配合比設計及圖像采集
本研究中采用的瀝青為埃索A級70號瀝青,選用瀝青路面的表面層AC-13C的級配,最終確定的瀝青混合料合成級配見表1。
在本研究中,瀝青混合料AC-13C分別采用五個不同油石比4.0%、4.5%、5.0%、5.5%和6.0%,用馬歇爾擊實儀成型馬歇爾試件,在成型后的試件中隨機抽取3個試件進行水平兩分法的切割,并采用數碼相機進行圖像的采集工作,在進行油石比的識別中為了計算簡便將圖像剪切為1400×1400像素。
2瀝青混合料數字圖像處理
由于照相機與目標間的相對運動、大氣擾動等原因使圖像質量下降,造成了圖像退化的現象。所以在圖像處理之前要先進行圖像復原,在MATLAB圖像處理系統中,選擇Lucy-Richardson復原方法,通過處理減少了圖像中產生的噪聲,忽略了某些退化后壞了的像素。對復原后的RGB彩色圖像進行灰度變換,獲得瀝青混合料水平截面的灰度圖像。
3瀝青混合料油石比的識別
以油石比為5.5的瀝青混合料RGB圖像為例,對剪切后的圖像進行復原、轉換灰度圖像處理,處理后的灰度圖像的直方圖見圖1。
根據圖1可以看到,由于瀝青混合料圖像中存在集料和瀝青兩大類,在圖像上形成了兩個峰,這兩者都近似服從正態分布,最左邊的波峰代表瀝青的灰度分布,我們可以根據瀝青混合料圖像的直方圖,動態選取兩個波峰之間的谷底值,將最左邊的波峰單獨切取出來,見圖2。對這個波峰進行擬合,經過多次嘗試,選擇采用兩個正態分布擬合這個波峰,相關系數達到0.998,其中一個正態分布峰頂對應的灰度值與單獨切取出來的波峰峰頂對應的灰度值非常接近,可以認為兩者的灰度值是相同的,另外一個正態分布是對前者的修正,擬合效果見圖2。
通過MATLAB編程計算可以得到,瀝青灰度分布波峰峰頂對應的灰度值為0.30,第一個小峰服從正態分布,參數為0.29997和0.047629,通過多次實驗在峰值灰度值左側設定2.5,右側設定的范圍內為瀝青的灰度分布范圍,計算得到瀝青的灰度分布范圍為46.14至88.65,提取瀝青灰度范圍內的像素點,圖像內所有的像素點數目與瀝青的像素點數目之差為集料的像素點數目,得到油石比即瀝青像素點數目與集料像素點數目之比,計算得到這張實際油石比為5.5的圖像,識別油石比為6.43。同理,可以按照相同的方法求得其余瀝青混合料圖像的識別油石比,并計算均值,見表2,對得到的識別油石比用EXCEL進行線性擬合,見圖3。
從表2中可以看出,識別油石比的變異系數在0.18以下,通過線性相關性分析可得到識別油石比Pax與實際油石比Pay的線性關系為:Pay=1.6872Pax-5.4606,式中,Pax為識別油石比,%;Pay為實際油石比,%。兩者相關系數R2為0.9617,表明采用圖像處理技術對瀝青混合料進行油石比識別具有較高的識別精度,可以用于瀝青路面油石比的快速檢測。
4結論
通過選取表面層普通瀝青混合料AC-13C進行馬歇爾試驗,對試件進行水平截面圖像的分析,在瀝青混合料圖像灰度直方圖中,對瀝青分布波峰左側2.5倍σ和右側σ范圍內提取瀝青像素數目,并計算集料像素數目和識別油石比,結果表明,動態的選取瀝青灰度范圍識別油石比的方法能夠較好地反映實際油石比,得到的識別油石比與實際油石比較為接近,得到的變異系數在0.18以下,證明識別油石比的離散程度較小,數據可靠。并且實際油石比Pay和識別油石比Pax存在線性關系,通過線性擬合后,建立函數Pay =1.6872 Pax 5.4606,計算得到相關系數R2為0.9617,具有良好的相關性。因此,建議采用此線性函數對識別得到的油石比進行修正。
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1 引言
噪聲主要在數字圖像的獲取和傳輸過程中產生，一般是不可預測的隨機信號，只能用概率統計的方法去識別。噪聲對圖像處理十分重要，其會影響圖像處理的輸入、采集、處理的各個環節以及輸出結果的全過程。其中，椒鹽噪聲一般是由于傳輸誤差或比特丟失造成的。椒鹽噪聲與其他的像素點有明顯的區別，一般是鄰域中的像素值的極值點。但是極值點并不一定是噪聲點。椒鹽噪聲在圖像上表現出黑白相間的亮暗點，會嚴重影響圖像的質量。傳統中值濾波算法（SMF）[1]能夠減弱或消除傅里葉空間的高頻分量，但是同時會影響低頻分量。由于高頻分量對應圖像中的邊沿灰度值具有較大較快變化的部分，所以SMF算法可將這些分量濾除，使圖像平滑，破壞圖像的邊緣和細節。
文獻[2]提出了模糊開關中值濾波算法（FSM），FSM算法處理效果比SMF算法要好一點。文獻[3]提出了自適應模糊開關中值濾波（NAFSM）算法。文獻[4]提出了EDPA算法。文獻[5]和文獻[6]提出基于神經網絡的模糊中值濾波算法，對于受密度噪聲污染的圖像取得了不錯的效果，但是計算量很大。文獻[7]、文獻[8]、文獻[9]、文獻[10]提出了一種自適應模糊中值濾波算法（AFM）。AFM算法對傅里葉空間的低頻分量具有較好的濾除效果，但對高頻分量的處理效果不是很好，主要是沒有考慮椒鹽噪聲對圖像的污染程度。所以本文在AFM的基礎上提出了一種雙閾值模糊中值濾波算法，該算法能很好地保護圖像的細節，具有高效地處理椒鹽噪聲的能力。
2 算法的基本思想和實現
2.1 建立模糊系統
利用模糊系統（如圖1所示），計算輸入參數的模糊系數權值。因為處理的是椒鹽噪聲，所以只需輸入濾波窗口中原值與中值的差，最后通過去模函數去模糊化，濾波輸出。
圖1 模糊濾波系統設計
濾波窗口S由w×w（w默認值為3，一般為奇數）的方陣組成。對S里的像素點值進行快排序，可得濾波窗口中像素的最小值為Smin，最大值為Smax，中值為Smed，均值為Smean。x（i，j）表示噪聲圖像在（i，j）的灰度值。模糊系統首先是計算參數S1（i，j）=x（i，j）-Smed。在圖像處理的時候一般對像素的污染程度進行閾值的設置。這里假設最小閾值為Tmin，最大閾值為Tmax，同時設置參數S2=|x（i，j）-Smean|。當S2Tmax時，認為像素點嚴重污染，這時就用最近鄰域已處理的像素點求均值代替。
設當前像素的灰度值為x（i，j），濾波后的像素的灰度值為y（i，j），模糊濾波系數為P。則模糊隸屬函數為：
（1）
如果S2
y（i，j）=S（i，j） （2）
如果Tmin≤S2≤Tmax時，則：
y（i，j）=P×S（i，j）+（1-P）×Smed （3）
如果S2>Tmax時，則：
， i=0，j=0 （4）
，i>0，j=0 （5）
，i=0，j>0 （6）
，
i>0，j>0 （7）
2.2 算法實現
定義S（i，j）是以點（i，j）為中心，大小為w×w的方形窗口，可表示為S（i，j）={（k，l）||k-i|
具體方法如下：
設最大窗口為wmax×wmax，輸出圖像為y（i，j）。自適應雙閾值模糊中值濾波算法的基本思想是通過判斷窗口中心點是否為噪聲來調節窗口的大小，以克服中值濾波對細節的破壞。
具體算法如下：
初始化窗口大小，令w=3。
計算窗口S（i，j）中像素的最小值Smin，最大值Smax，中值Smed及均值Smean。
如果Smin
如果w≤wmax跳到第2步，否則說明是噪聲點，用鄰域已處理點灰度值均值代取y（i，j）。
如果Smin
2.3 實驗實現與分析
在win7系統和vs2010+opencv環境下，經過大量的仿真實驗，最終得到Tmin=5，Tmax=13可以達到很好的去噪效果。實驗分別對加入30%、80%的椒鹽噪聲的Lena.jpg進行處理。具體如圖2、圖3、圖4所示：
圖2 無噪聲的原圖
觀察圖3（a～e）到圖4（a～e）可以發現，噪聲輕度污染時各算法去噪能力沒有明顯差別；當噪聲嚴重污染時SMF基本不能保護圖像的細節，AFM、FSM能夠適當地保護圖像的細節，但是噪聲點還是很多，論文算法能夠很好地保護圖像細節并去除噪聲。
采用峰值信噪比（PSNR）歸一化均方誤差（NMSE）度量處理圖像效果的好壞，定義如下：
（8）
（9）
式中y（i，j）表示去噪后的圖像各像素點的灰度值，I（i，j）表示原始無噪圖像各像素點的灰度值。M、N分別表示圖像的高和寬。表1為幾種算法的NMSE比較，表2為幾種算法的PSNR的比較。
各種算法的NMSE如圖5所示，各種算法的PSNR如圖6所示。
從表1、表2、圖5和圖6可以看出論文算法去噪和其他算法相比優勢非常明顯。在加入小于40%的噪聲時各算法的去噪效果差別不是很大。隨著噪聲的加大，其他算法處理能力明顯下降，但是論文算法卻達到一種趨衡的狀態。
表1 幾種算法的NMSE比較
噪聲密度/
% 不同算法處理的NMSE
SMF AFM EDPA 論文算法
10 0.0022 0.0006 0.0012 0.0006
20 0.0048 0.0014 0.0021 0.0011
30 0.0171 0.0022 0.0029 0.0021
40 0.0457 0.0042 0.0066 0.0041
50 0.1096 0.0097 0.0149 0.0042
60 0.2156 0.0267 0.0271 0.0043
70 0.3673 0.0712 0.0734 0.0044
80 0.5661 0.1791 0.1578 0.0047
90 0.7968 0.4175 0.3785 0.0051
表2 幾種算法的PSNR的比較
噪聲密度/
% 不同算法的PSNR
SMF AFM EDPA 論文算法
10 32.2789 37.4440 36.7873 37.4440
20 28.8538 34.3215 33.2178 35.2321
30 23.3064 32.2061 30.1963 32.2624
40 19.0506 29.4123 27.2338 29.4182
50 15.2454 25.7989 23.7133 29.4086
60 12.3090 21.3828 20.7634 29.3226
70 9.99450 17.1203 17.2960 29.1659
80 8.11600 13.1141 13.4691 28.9376
90 6.63180 9.43800 10.2843 28.5508
圖5 各種算法的NMSE
圖6 各種算法的PSNR
3 結束語
本文在AFM算法的基礎上提出了一種自適應雙閾值模糊中值濾波算法。和其他去噪算法相比，論文算法具有極強的去噪性，同時很好地保護了圖像的細節，并且算法具有穩定性，是去除椒鹽噪聲的好算法。
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中圖分類號：TN911.7；TU311文獻標識碼：A 文章編號：
Abstract: The video image vibration testing technique, based on common USB digital camera and PC, is introduced in the paper. The first order modal parameters of the simple beam model is identified adopting the video image vibration testing technique, and comparing the result with the DASP and traditional vibration test Method. Based on Matlab software, the program is developed to obtain structural vibration displacement curves. And the simple beam model of the natural frequencies, damping ratios and mode shapes is determined using modal analysis. The test results show that the vibration testing technique is feasible for low frequency vibration system.
朗讀
顯示對應的拉丁字符的拼音
Key words: digital video; polynomial fitting; simply supported beam model; modal parameter;vibration testing
圖像測量技術[1]表現出其非接觸式、無設備損耗、表面全尺度、重復可比性好、環境適應性強、無負載效應等優點，不僅適合靜態測量，也可滿足動態測量要求，對結構可實現全域高密度檢測。數字圖像測量技術近年來發展迅速，其對結構邊緣識別精度可達到0.05像素，如劉敏提出識別結構一維大變形的數字圖像邊緣檢測法[2]，袁向榮提出的一維DIC法檢測結構邊緣變形[3]，胡朝輝提出結構振動測試的視頻圖像技術測試方法 [4]。
本文以數字圖像測量技術為理論依據，采用普通數碼攝像頭和PC機作為硬件設備與matlab軟件相結合而成的視頻圖像振動測試的系統[5]，使用該測試系統在實驗室進行簡支梁模型的振動測量試驗，結果表明對低頻結構的振動測量采用該測振系統是可行和可信的。
視頻圖像振動測試系統簡介
視頻圖像進行振動測量的原理是：使用普通USB攝像頭實時拍攝并記錄被測對象振動狀態下的時間序列圖像，對圖像用數字圖像處理技術處理，得到測試對象準靜態的變形序列，進而獲得被測對象的振動軌跡。具體測試流程如圖1所示：
圖1測試流程圖
模型試驗及結果分析
2.1 試驗Ⅰ
采用梁長L=2.1m等截面勻質材料，兩端鉸支，單位長質量為160g/ m，抗彎剛度EI=21.5N.m2；梁體表面光滑平整，顏色為純黑色，背景顏色取為白色，拍攝時光照條件良好，以有利于邊緣識別。試驗簡圖如圖2所示。
圖2試驗Ⅰ簡圖
振動試驗開始后，對梁進行激勵，采集振動穩定后振動狀態，采樣時間為5s，利用matlab程序處理圖像序列[5]，獲取各像素點的振動信號，部分結果列于表1中。
表1 實測振動頻率與阻尼比
簡支梁模型的理論固有頻率： ，用數字圖像測量所得到的梁的一階頻率為4.1016，誤差為0.7%，故數字圖像法在橋梁測試中的數據是真實可信的。
2.2 試驗Ⅱ
梁長L=2.1m等截面勻質材料，兩端鉸支，單位長質量為160g/ m，抗彎剛度EI=21.5N.m2；同時采用DASP動力測試系統進行數據采集和處理，試驗簡圖如圖3所示。測試結果比較如表2及圖4―圖7所示。
圖3試驗Ⅱ簡圖
表2 視頻圖像和傳統測試實測頻率對比表（Hz）
圖4視頻圖像測試擬合不同像素點的一階圖5傳統測試前三階的振型圖
本次試驗通過用采用DASP動力測試系統來驗證數字圖像法，二者結果很相近，梁的一階頻率結果比值僅為1.038，具體如表2所示。
結論與建議
簡支梁模型動載試驗結果表明：
（1）對于動態位移的測量，試驗數據均較合理，簡支梁模型的二次試驗均測出了結構的一階模態參數，通過驗證，測量結果也真實可信，因此認為數字圖像振動技術可用于低頻振動結構的測試；
（2）但是二次試驗均未測出二階模態參數，經分析認為可能的原因有：響應譜對應二階頻率處的幅值太小以及激勵點選取位置不適當以致未能激勵出其二階模態，普通攝像頭信噪比低而無法識別也是原因之一。
（3）通過與傳統的DASP動力測試系統試驗對比，說明相對于傳統測試方法，數字圖像振動測試技術精度較好；但是傳統方法可測得前三階模態，說明該方法測試分辨率與傳統方法有一定的差距；故對于高頻、高階的結構振動測試，能通過高速、高清的圖像采集設備，提高其測試分辨率 。
參考文獻：
[1] 張紅娜,王祁.圖像測量技術及其應用[J].電測與儀表，2003，451(40):19-22.
1 數字圖像處理及FPGA技術簡介
1.1 數字圖像處理原理簡介
圖像處理技術是本世紀信息科學方面成長最迅速的方向之一，數字圖像處理的技術具有實際的研究價值。數字圖像處理技術是指利用圖像信號轉化為數字信號并進行數字化處理這一手段把輸入圖像轉換成具有所希望特征的另一幅圖像的過程，通過轉化，使得圖像的信息數字化，可計算化，協調適應現在的各種數字化系統。近年來，隨著圖像傳感器趨于高集成度和低成本以及數字硬件的迅速發展，高質量、高速度、高實時性的數字圖像處理技術越來越受到歡迎。專用集成電路ASIC和數字信號處理器DSP，在兩種方面突破研究，一是改變圖像處理算法，簡化算法提高處理速度；二是改變實現算法的手段。DSP處理速度較之前的數字芯片有了大幅改進，但其體系仍是串行指令系統，其固定算法仍不能滿足眾多算法的需要。
1.2 現場可編程門陣列（FPGA）器件技術
現在較為流行的一種半定制的數字芯片是現場可編程門陣列（FPGA）器件，它是一種高密度可編程邏輯器件，由大量邏輯宏單元構成，通過各種程序參數的配置，能夠發揮這些邏輯單元的各自效果，組合出期望的整體效果和功能，這些配置數據存放在片內的SRAM中或者是片外的EPROM或其他存儲體中，設計者可以現場修改器件的邏輯順序，而且靜態編程和動態系統重置功能也得到了充分的發揮也應用，基于組合邏輯下的功能讓硬件模塊可以像軟件代碼一樣方便修改調試。
2 基于FPGA的數字圖像處理算法研究
2.1 實時圖像處理算法
實時圖像處理系統和圖像處理的主要算法有4類：圖像數據的預處理，圖像智能識別，對象檢測和運動對象檢測。在實時圖像處理系統的后臺處理中，比分析環境簡單、靜態圖像難度要更具有復雜性，如在數字圖像信號的傳送過程，中間過程傳感器和傳輸信道的噪聲的頻繁產生，這讓暫未得到處理的原始圖像信號變的更為難以分析，而且本身存在一定程度的噪聲。一般圖像信號的銳化技術處理也將引入噪聲，有時會加強原始圖像的噪聲。因此，有必要在圖像分析處理以前以及過程中對圖像的噪聲進行濾除，并對圖像特征進行加強，消除噪聲和增強圖像這兩大關鍵步驟即為數字信號圖像的預處理過程。
2.2 圖像空域平滑算法
圖像平滑處理的的主要目的是為了降低噪音干擾，目前主流的兩種算法是的空間域平均算法以及中值濾波算法。對于含有噪聲的原始圖像的每個像素都采取了對應的鄰域，將計算出的平均值作為平均空間域中圖像像素值進行圖像處理?？臻g域平均算法對于高斯噪聲消噪效果較好，但處理脈沖噪聲降噪效果很差。中值濾波的實質是一種非線性處理方法，主要的原理應用了順序統計思路，這種方法的原理是在第一步驟中賦予一個像素作為鄰域的中心，選擇方形鄰域后，第二步驟就是對范圍內各像素灰度值進行排序處理，排序之后獲得數列的中間值，此中間修正值被記為中心像素的灰度值，在實際應用中個，中值濾波算法消除脈沖噪聲具有更好的效果。
2.3 圖像空域銳化算法
圖像銳化的主要目的是使原圖像輪廓模糊或者顯示邊緣不明顯的變得清晰，突出細節。進行銳化處理的前提基礎是：原始圖像必須具有有較高的信噪比，若沒有較高信噪比，經過圖像銳化處理后，圖像信噪比會大大降低，這非常不利于圖像的清晰顯示處理。通常的做法是先去除或降低噪聲，使得圖像具有更高的信噪比后，再進行后期的銳化處理。
圖像銳化處理目前主流有兩種方法：高通濾波法和微分法。微分法屬于圖像空域銳化，目前常用的兩種方法是梯度銳化和拉普拉斯銳化。
2.3.1 梯度銳化
梯度銳化原則：圖像變化速度值小的對應于一個較小的梯度，整體會顯得比較暗。因此，梯度銳化的常規思路是利用門限方法來判定，從而進行梯度銳化優化，也就是先賦予一個預定的閾值，如果該節點的梯度小于閾值時，原始灰度被保持恒定；若大于閾值時，在這一點上的灰度校正值可以用微分法處理得到。
2.3.2 拉普拉斯運算
拉普拉斯運算是偏導數運算的線性組合，拉普拉斯算子是一種各向同性的微分算子，其特性包括旋轉不變性。拉普拉斯運算完全可以轉換成模板運算，而且對圖像中的孤立點和短點反應較為敏感，比如在較暗的圖像中出現的個別亮點，這些亮點處灰度發生跳變，通過拉普拉斯運算將會使這些亮點亮度增強，這一效果常用于邊緣檢測。當然，拉普拉斯運算同梯度銳化一樣，在增強圖像的同時會增強噪聲，因此在銳化前可以先進行圖像平滑處理。
3 總結
本文以基于FPGA的高速圖像處理算法為研究主體，對圖像處理中技術的流水線實現、圖像空域平滑算法、圖像空域銳化算法進行對比分析。圖像平滑算法減少噪聲的效果要更加優化，平滑算法的中值濾波算法在消除脈沖噪聲中效果更為突出?？臻g域平均算法主要對高斯噪聲的消噪效果較好，對脈沖噪聲消噪效果一般。圖像空域銳化算法可以是原本邊緣模糊的圖像清晰化，前提需要有較高信噪比，所以一般是先進行去除噪聲，提高信噪比之后進行銳化處理，銳化算法中的梯度銳化、拉普拉斯運算算法都在基于FPGA的數字圖像處理的系統算法中效果明顯。
參考文獻
[1]李冬.基于FPGA的數字圖像處理的研究[D].安徽理工大學碩士學位論文，2009.
