第三章V二值图象分析.pptVIP

V 二值图象分析 二值图象系统应用的主要原因有： （1）计算二值图象特性的算法非常简单，容易理解和实现，并且计算速度很快； （2）二值图象所需的内存小，对计算设备要求低； （3）由于二值图象中的许多运算是逻辑运算而不是算术运算，故所需的处理时间很短； （4）许多二值图象技术也可用于灰度图象视觉系统上。 在本章的讨论中，假定二值图象大小为m X n，其中物体象素值为1，背景象素值为0。 二值图象的获取 a. 图象阈值（threshold） b. 硬件实现 敏感元二值输出或逻辑输出，敏感元模拟值输出，通过硬件电路二值化。 c. 软件实现 灰度图象通过可编程逻辑电路或高速DSP进行二值化处理，高级编程。 亮度图象的二值化 图象分割 把图象划分成区域，使得每一个区域对应一个候选的目标，这种划分称为图象分割。图象分割的严格定义以后介绍。 图象二值化 设一幅灰度图象中物体的灰度分布在某一区间内，经过阈值运算后的图象为二值图象。 如果物体灰度值分布在几个不相邻区间内时，阈值化？ 3.1 几何特性 通过阈值化方法检测出物体后，下一步就要对物体进行识别和定位。 在大多数工业应用中，摄像机的位置和环境是已知的，因此通过简单的几何知识就可以从物体的二维图象确定出物体的三维位置。 利用尺度和形状特征来识别：如大小、位置和方向。 二、方向 假定物体是长形的，其长轴方向被定义为物体的方向。通常，二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶矩轴被定为长轴。 图象中物体的二阶矩轴是这样一条直线，物体上的全部点到该线的距离平方和最小。给出一幅二值图象 ，计算物体点到直线的最小二乘方拟合，使所有物体点到直线的距离平方和最小 其中 是物体点 到 直线的距离。为了避免直线处 于近似垂直时所出现的数值病 态问题，一般把直线表示成 极坐标形式 把点 坐标代入直线的极坐标方程得出距离r，然后求极小化问题，可以确定参数ρ和θ 令X2对ρ的导数等于零求解ρ得 说明回归直线通过物体中心。将ρ值代入上式，则极小化问题变为 其中的参数 是二阶矩。表达式X2可重写为 对X2微分，并令其为零，求解θ 因此，惯性轴的方向由下式给出： 所以由X2的最小值可以确定方向轴。注意，如果b=0，a=c，则物体就不会只有唯一的方向轴。 三、密集度和体态比 区域的密集度可用下面的式子来度量 其中，p和A分别为图形的周长和面积。根据这一衡量标准，圆是最密集的图形，其密集度为最大值 ，其它一些图形的比值要小一些。 密集度的另一层意义是：在给定周长的条件下，密集度越高，围成的面积就越大。由此可知，正方形的密集度大于长方形的密集度。 体态比定义为区域的最小外接矩形的长与宽之比，正方形和圆的体态比为1，细长形物体的体态比大于1。 3.2 投影 投影能表现图象的某种特征信息。 给定一条直线，用垂直该直线的一族等间距直线将一幅二值图象分割成若干条，每一条内象素值为1的象素数量为该条二值图象在给定直线上的投影值。 （projection） 对角线投影 设行和列的标号分别用i和j表示．若图象矩阵为n行m列，则i和j的范围分别为0到n-1和0到m-1．假设对角线的标号d用行和列的仿射变换（线性组合加上常数）计算，即： d = ai+ bj + c 对角线投影共对应n+m-1个条，其中仿射变换把右上角象素映射成对角线投影的第一个位置，把左下角象素映射成最后一个位置，如图所示，则当前行列对应的标号d的公式为： d = i - j + m - 1 在某些应用中，投影可以作为物体识别的一个特征。投影既是一种简洁的图象表示，又可实现快速算法。如对角线投影的快速求解方法。 3.3 游程长度编码（ Run-length encoding） 游程长度编码是另一种二值图象的简洁表示方法，它是用图象象素值连续为1的个数（象素1的长度）来描述图象。该方法已被广泛用于图象传输。图象的某些性质，如物体区域面积也可从游程长度编码直接计算出来。 游程长度编码常采用两种方法： （1）使用1的起始位置和1的游程长度； （2）仅使用游程长度，若第一个编码值为0，则表示游程长度编码是从0象素的长度开始。 若用第二种方法编码，并用ri , k代表图象第i行的第k个游程长度，则全部1的游程长度之和就是所求物体的面积。 由游程长度编码能很容易的计算水平投影而无须变换成原图象。使用更巧妙的方法也能从游程