基于數(shù)字成像的物體表面輪廓的提取和分析畢業(yè)論文

1、<p><b>　　摘 要</b></p><p>　　圖像由于攜帶豐富的信息得到人們的青睞，而目前獲取圖像的方法有拍照，視屏截圖，利用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生彩圖，激光掃描等等。從圖像中獲取景物的三維信息屬于一個(gè)多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域,它涉及到射影幾何學(xué)、數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等許多學(xué)科的理論,是目前研究的熱點(diǎn)之一。三維重建就是通過(guò)二維圖像中基元(如點(diǎn)、線、面)來(lái)恢復(fù)目標(biāo)的三維空

2、間信息,需要研究三維空間中點(diǎn)、線、面的三維坐標(biāo)與二維圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)、線、面的二維坐標(biāo)之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)定量分析物體的大小和空間物體的相互位置關(guān)系。其主要過(guò)程是通過(guò)對(duì)圖像的特征提取、特征匹配、圖像關(guān)鍵特征的重建、三角化以及數(shù)據(jù)融合生成物體完整的三維結(jié)構(gòu)。這種三維信息或三維模型在虛擬植物可視化、數(shù)字娛樂(lè)、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、虛擬場(chǎng)景的模擬等諸多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本文提出了利用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理以獲得目標(biāo)圖像的輪廓，并得到目標(biāo)圖像的

3、輪廓關(guān)鍵點(diǎn)上的坐標(biāo)，這對(duì)接下來(lái)的三維重建目標(biāo)十分關(guān)鍵。在本文中圖像采集之后，首先將其數(shù)字化。數(shù)字化之后，計(jì)算機(jī)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行彩色預(yù)處理、去除背景、圖像平滑、彩色轉(zhuǎn)灰度、圖像銳化、灰度二值化、腐蝕膨脹、濾波、輪廓提取等</p><p>　　關(guān)鍵詞： 數(shù)字成像； 圖像處理； 三維重建； 輪廓； 坐標(biāo)</p><p><b>　　Abtract</b>&l

4、t;/p><p>　　Image which due to the rich information to get the favour of people，At present, image acquisition methods are taking pictures, screen shots, and produce images by computer, laser scanning etc..Three-

5、dimensional information obtained from two-dimensional images is an interdisciplinary research field, it involves many subjects of projective geometry, digital image processing, computer graphics, computer vision theory,

6、is a research hotspot. Three-dimensional reconstruction is through 2D image primi</p><p>　　Key words : Digital imaging； image processing； 3D reconstruction； contour； coordinate</p><p>&

7、lt;b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘要1</b></p><p>　　Abstract2</p><p><b>　　目錄3</b></p><p><b>　　第一章 緒論5</b></p><p>　

8、　1.1論文研究的背景5</p><p>　　1.1.1三維測(cè)量技術(shù)的背景5</p><p>　　1.12數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況6</p><p>　　1.2數(shù)字成像與輪廓提取技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展7</p><p>　　1.3論文研究的主要內(nèi)容7</p><p>　　1.4論文的安排8</p>

9、<p>　　第二章 光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)8</p><p>　　2.1光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建8</p><p>　　2.1.1攝像系統(tǒng)的方案選擇8</p><p>　　2.1.2攝像機(jī)的參數(shù)選擇13</p><p>　　2.1.3光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)14</p><p>　　2.1.4光學(xué)成像系統(tǒng)的搭

10、建效果16</p><p>　　2.2攝像機(jī)的標(biāo)定16</p><p>　　2.2.1攝像機(jī)的標(biāo)定原理16</p><p>　　2.2.2攝像機(jī)的標(biāo)定過(guò)程17</p><p>　　2.3圖像采集18</p><p>　　2.3.1圖像采集的工作過(guò)程18</p><p>　　2.3.2

11、D-S4004HC圖像采集卡19</p><p>　　2.3.3PCI-2312光電隔離DI/D0卡20</p><p>　　2.3.4軟件設(shè)計(jì)流程21</p><p>　　第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論23</p><p>　　3.1數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)23</p><p>　　3.1.1數(shù)字圖像的表示方

12、法24</p><p>　　3.1.2數(shù)字圖像的顏色模型25</p><p>　　3.2圖像平滑25</p><p>　　3.2.1中值濾波26</p><p>　　3.2.2均值濾波26</p><p>　　3.3圖像銳化27</p><p>　　3.3.1一階微分運(yùn)算27<

13、;/p><p>　　3.3.2基于拉氏算子的圖像銳化處理28</p><p>　　3.4圖像表示方法相互轉(zhuǎn)化29</p><p>　　3.4.1彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像29</p><p>　　3.4.2灰度圖像二值化29</p><p>　　3.5二值圖像的形態(tài)學(xué)處理30</p><p>　

14、　3.5.1圖像膨脹30</p><p>　　3.5.2圖像腐蝕30</p><p>　　3.6MATLAB軟件的簡(jiǎn)介31</p><p>　　第四章 數(shù)字圖像處理的實(shí)現(xiàn)32</p><p>　　4.1圖像的讀取與顯示33</p><p>　　4.2彩色圖像預(yù)處理33</p><p>

15、;　　4.3彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖34</p><p>　　4.4圖像的銳化與邊緣檢測(cè)35</p><p>　　4.4.1圖像的銳化35</p><p>　　4.4.2圖像的邊緣檢測(cè)35</p><p>　　4.5灰度圖像的二值化36</p><p>　　4.6二值圖像的處理37</p><

16、p>　　4.6.1腐蝕膨脹處理37</p><p>　　4.6.2二值圖像的中值濾波38</p><p>　　4.6.3連通域標(biāo)記法濾波39</p><p>　　4.6.4水杯各分面的輪廓提取41</p><p>　　4.7 提取水杯分面的輪廓坐標(biāo)43</p><p>　　4.7.1建立四個(gè)分面的二維坐

17、標(biāo)系43 </p><p>　　4.7.2 四個(gè)分面的三維坐標(biāo)系 44</p><p>　　4.7.3選取特征點(diǎn)44</p><p>　　第五章 系統(tǒng)介紹與誤差分析46</p><p>　　5.1系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的誤差分析46</p><p>　　5.1.1儀器產(chǎn)生

18、的誤差46</p><p>　　5.1.2數(shù)字圖像處理過(guò)程中的誤差46</p><p>　　5.1.3環(huán)境引起的誤差47</p><p><b>　　總結(jié)與展望48</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)：49</b></p><p><b>　　第

19、一章 緒論</b></p><p>　　1.1論文研究的背景</p><p>　　1.1.1三維測(cè)量技術(shù)的背景</p><p>　　21世紀(jì)是信息化的時(shí)代，而在信息學(xué)研究中以圖像為載體的信息處理占據(jù)重要位置，圖像工程已經(jīng)滲透到各個(gè)學(xué)科，從工業(yè)機(jī)器上的視覺(jué)檢測(cè)，醫(yī)學(xué)上的病變?cè)\斷，多媒體通信與娛樂(lè)，等各個(gè)方面都有巨大的用途。其中數(shù)字成像系統(tǒng)應(yīng)用十分廣泛。現(xiàn)在

20、這種技術(shù)可以被用于地形數(shù)據(jù)的可視化，這樣可以由二維等高線重構(gòu)出具有光照效果的三維地形圖;還有在醫(yī)學(xué)方面比如CT/MRI(核磁共振成像)可以應(yīng)用于人體斷層解剖圖像的可視化,同樣是得到一個(gè)序列的二維輪廓線來(lái)重構(gòu)三維形體,比如人的血管、神經(jīng)等。</p><p>　　三維測(cè)量技術(shù)是近年來(lái)幾何量測(cè)量技術(shù)中的重點(diǎn)研究領(lǐng)域，該技術(shù)以獲取被測(cè)物體三維輪廓數(shù)據(jù)為目的，主要包括數(shù)據(jù)測(cè)量與數(shù)據(jù)后續(xù)處理。伴隨著光電傳感器件以及計(jì)算機(jī)技術(shù)

21、的日趨成熟，三維測(cè)量技術(shù)得到了不斷豐富和發(fā)展，越來(lái)越廣泛的應(yīng)用對(duì)該技術(shù)的發(fā)展也提出了更新的要求，同時(shí)催化了一些相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，如攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)，圖像工程，數(shù)據(jù)補(bǔ)償技術(shù)，顏色渲染技術(shù)，測(cè)量視角自動(dòng)選擇技術(shù)等等。</p><p>　　1.1.2數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況</p><p>　　根據(jù)激光掃描的物體尺寸是在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍之內(nèi)的特點(diǎn)。由此就產(chǎn)生了通過(guò)分析目標(biāo)物體的圖像信息，來(lái)完成圖

22、像面的提取和關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的提取，而代替人工提取關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)的過(guò)程。產(chǎn)生這些想法的原因主要是因?yàn)閿?shù)字圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，下來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下數(shù)字圖像處理的發(fā)展情況。</p><p>　　圖像是人類(lèi)視覺(jué)的基礎(chǔ)，是自然景物的客觀反映，是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界和人類(lèi)本身的重要源泉。它所攜帶的巨大信息量可以將客觀事物的原形真實(shí)地展現(xiàn)在人們的眼前。圖像可以分為模擬圖像和數(shù)字圖像。人眼看到的任何自然界的圖像都是連續(xù)的模擬圖像，它的形狀和形態(tài)

23、表現(xiàn)由圖像各位置的顏色所決定。數(shù)字圖像是由模擬圖像經(jīng)過(guò)采樣、量化、編碼等步驟離散化得到的。由于計(jì)算機(jī)只能處理數(shù)字信息，因此必須把模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像之后，才可以進(jìn)行處理。數(shù)字圖像處理是指通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。廣義的圖像處理技術(shù)，還包括了圖像理解、圖像分析、圖像識(shí)別，等等。</p><p>　　數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用于下面一些領(lǐng)域：</p><

24、;p>　　(1)通信。通信應(yīng)用包括圖像傳輸、電視電話、電視會(huì)議、數(shù)字圖像處理技術(shù)主要用于圖像壓縮甚至在圖像理解的基礎(chǔ)·上進(jìn)行壓縮。</p><p>　　(2)宇宙探測(cè)與遙感。由于太空技術(shù)的發(fā)展，需要用到數(shù)字圖像處理大量的星體圖片；同樣遙感也需要此項(xiàng)技術(shù)，這可以應(yīng)用于地形地質(zhì)，礦藏探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，自然災(zāi)害預(yù)測(cè)，氣象衛(wèi)星云圖處理，以及軍事目標(biāo)識(shí)別。</p><

25、;p>　　(3)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用十分廣泛，而且很有成效。除了CT技術(shù)之外，還有一類(lèi)是對(duì)醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類(lèi)，染色體分析，癌細(xì)胞識(shí)別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學(xué)診斷方面都廣泛地應(yīng)用圖像處理技術(shù)。</p><p>　　(4)工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。在生產(chǎn)線對(duì)產(chǎn)品及部件進(jìn)行無(wú)損探傷是圖像處理的重要應(yīng)用領(lǐng)域。主要

26、有產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)控制、CAD/CAM等。</p><p>　　經(jīng)過(guò)上述對(duì)數(shù)字圖像以及其領(lǐng)域的闡述，我們知道數(shù)字圖像的應(yīng)用范圍十分廣泛，因此可以將數(shù)字圖像處理的方法引入到激光掃描圖像處理中來(lái)。通過(guò)獲取激光掃描對(duì)象的圖像，再用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲取關(guān)鍵點(diǎn)位置坐標(biāo)，以達(dá)到目標(biāo)物體三維重建的目的。 </p><p>　　1.2數(shù)字成像與輪廓提取技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展<

27、;/p><p>　　視覺(jué)信息作為人類(lèi)獲取外界信息的主要手段，據(jù)分析，人類(lèi)通過(guò)視覺(jué)獲取的信息占其總獲取信息量的70%—80%左右?，F(xiàn)在的信息處理，以圖像的二維處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維圖像處理已在蓬勃發(fā)展，即為有效的例證。圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)擴(kuò)展到人類(lèi)生活和工作的各個(gè)方面，以圖像處理為工具的輪廓提取也已經(jīng)漸漸增加起來(lái)。</p><p>　　輪廓提取與表面重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要研究課題，其在虛擬現(xiàn)

28、實(shí)、自控車(chē)輛、機(jī)器人環(huán)境分析、監(jiān)控系統(tǒng)中的物體跟蹤與識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)圖像處理、工業(yè)在線自動(dòng)檢測(cè)、形狀反求等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。反求和重構(gòu)的一種測(cè)量</p><p>　　方法，是目前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。根據(jù)斷層圖像提取的實(shí)體輪廓可以通過(guò)表面重建得到物體的CAD模型，或直接應(yīng)用于快速成形系統(tǒng)。 近年來(lái)，將物理原理引入物體的形狀恢復(fù)吸引了學(xué)者們的研究興趣，基于可變形模型的輪廓提取與表面重建就是其中的一類(lèi)?？勺冃文Ｐ涂梢?/p>

29、為在內(nèi)力和外力作用下的能量極小化樣條模型，內(nèi)力來(lái)自幾何模型，約束它的形狀；外力來(lái)自圖像特征，引導(dǎo)它的行為，將其吸引至圖像特征處。因此，基于可變形模型的斷層圖像輪廓提取與表面重建研究，在科學(xué)研究及工程應(yīng)用中有著重要的意義。 </p><p>　　1.3論文研究的主要內(nèi)容</p><p>　　論文研究的對(duì)象是一個(gè)具有明顯棱角的物體，因此本論文中根據(jù)實(shí)際情況以普通水杯為例，來(lái)詳細(xì)地闡述怎樣根據(jù)數(shù)

30、字圖像處理的方法獲取它的分面信息，然后根據(jù)不同面的信息，怎樣獲取各個(gè)面的關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)的值。</p><p>　　首先要根據(jù)目標(biāo)物體的形狀信息，來(lái)確定怎樣搭建光學(xué)成像系統(tǒng)。光學(xué)成像系統(tǒng)首先要保證必須得到水杯的各個(gè)面的具體信息，所以成像系統(tǒng)選擇的是數(shù)字?jǐn)z像機(jī)在物體正面、側(cè)面、背面以及頂面的掃描，而激光掃描儀的選擇將直接影響到水杯的成像質(zhì)量。</p><p>　　采集回來(lái)的圖片要經(jīng)過(guò)一系列數(shù)字圖像

31、處理的工作，首先進(jìn)行目標(biāo)物體的提取、彩色轉(zhuǎn)灰度、圖像平滑、銳化、二值化、膨脹腐蝕、二值濾波等得處理，得到到效果比較好的二值圖像，然后再二值圖像的基礎(chǔ)之上，選擇比較理想的輪廓提取方法得到圖像的輪廓。圖像的輪廓得到之后，要根據(jù)二值圖像經(jīng)過(guò)濾波之后的圖像，確定產(chǎn)品的分面信息以及分面之后得到各個(gè)面的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)。</p><p>　　上述工作完成之后，還需要討論整個(gè)系統(tǒng)所產(chǎn)生的誤差，本文給出了減小誤差的方法。最后得出通過(guò)

32、對(duì)物體的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理能夠完成對(duì)目標(biāo)物的三維重建與恢復(fù)工作。</p><p><b>　　1.4論文安排</b></p><p>　　論文一共分為六個(gè)章節(jié)，下面對(duì)每個(gè)章節(jié)做個(gè)概述。</p><p>　　第一章 緒論。主要介紹了論文的研究背景、目的和意義，以及本論文的章節(jié)安排。</p><p>　　第二章 圖像采集卡

33、對(duì)圖像的采集。主要介紹了攝像機(jī)系統(tǒng)方案。</p><p>　　第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論。本章介紹了數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)，圖像表示方法之間的轉(zhuǎn)換，典型的數(shù)字圖像處理的算法比如圖像平滑/濾波、腐蝕膨脹等以及圖像處理實(shí)現(xiàn)的軟件平臺(tái)。</p><p>　　第四章 數(shù)字圖像的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。本章從圖像的讀取開(kāi)始，根據(jù)圖像的特點(diǎn)結(jié)合上一章圖像處理的基本理論，對(duì)圖像進(jìn)行平滑銳化、膨脹腐蝕、圖像濾波、輪

34、廓提取以及面坐標(biāo)生成等處理，接著根據(jù)各分面的相互對(duì)照關(guān)系，從二維坐標(biāo)系映射出三維坐標(biāo)系，便可以得到輪廓的三維坐標(biāo)。</p><p>　　第五章 結(jié)果分析和誤差分析。本章根據(jù)論文的結(jié)果，分析了系統(tǒng)的誤差以及產(chǎn)生誤差的原因，并針對(duì)這些誤差提出的解決方案。</p><p>　　第六章 總結(jié)和展望。主要討論了論文的成果和不足，有待于以后的改進(jìn)。</p><p>　　第二章

35、光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)</p><p>　　在這一章，為了達(dá)到用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)水杯輪廓進(jìn)行提取的目的，就必須設(shè)計(jì)合理的圖像光學(xué)成像系統(tǒng)，很好地完成對(duì)圖像數(shù)據(jù)的采集工作。本章主要介紹兩個(gè)方面的內(nèi)容，一個(gè)是光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建，它包括攝像系統(tǒng)的配置和光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；另一個(gè)方面敘述了圖像采集系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，以及圖像采集工作的軟件設(shè)計(jì)流程。本章的框圖如下圖所示：</p><p>　　

36、圖2.1 圖像的光學(xué)成像系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)</p><p>　　2.1光學(xué)成像系統(tǒng)的搭建</p><p>　　在圖像光學(xué)系統(tǒng)中包括攝像系統(tǒng)和光照系統(tǒng)。其中攝像系統(tǒng)包括攝像機(jī)系統(tǒng)的方案選擇以及攝像機(jī)的參數(shù)選擇。光照系統(tǒng)主要介紹了光照的設(shè)計(jì)問(wèn)題。</p><p>　　2.1.1攝像系統(tǒng)的方案選擇 </p><p>　　在本論文中，使用的是CCD攝

37、像機(jī)，結(jié)合論文的目的，本系統(tǒng)采用了雙目測(cè)量的原理。由于有極線幾何原理和光學(xué)三角形原理的理論支撐，基于雙目立體成像原理的三維測(cè)量方法具有穩(wěn)定可靠、精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn), 目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于逆向工程、物體識(shí)別、工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)及機(jī)器人自導(dǎo)引等領(lǐng)域。雙目測(cè)量基本任務(wù)之一是從相機(jī)獲取的圖像信息出發(fā)，計(jì)算被測(cè)對(duì)象在三維空間中的幾何信息，并由此進(jìn)行被測(cè)對(duì)象的識(shí)別操作，而空間被測(cè)對(duì)象表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由攝像機(jī)成像的幾

38、何模型決定的，攝像機(jī)成像的幾何模型是由兩攝像機(jī)的相對(duì)位置和他們?cè)谑澜缱鴺?biāo)系中的三維位置和方向決定的。</p><p>　　在本系統(tǒng)的雙目測(cè)量中，兩相機(jī)的相對(duì)位置可有兩種選擇，一種是兩相機(jī)放置在同一平面內(nèi)，這樣兩個(gè)相機(jī)一般會(huì)有共同的視場(chǎng)區(qū)，然后通過(guò)一系列的算法重構(gòu)出被測(cè)對(duì)象的三維信息。這種放置方式構(gòu)成了傳統(tǒng)的經(jīng)緯儀三維測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量模型。而另一種放置方式是兩相機(jī)相互垂直交叉放置，一個(gè)相機(jī)測(cè)量一個(gè)面的形狀信息，然后通

39、過(guò)兩個(gè)相機(jī)的相對(duì)位置來(lái)構(gòu)建被測(cè)對(duì)象的三維坐標(biāo)信息，在這種放置方中，兩相機(jī)一般沒(méi)有共同的視場(chǎng)區(qū)，這種測(cè)量方法的基礎(chǔ)其實(shí)就是單目測(cè)量，然后通過(guò)兩組單目測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)一步構(gòu)建三維測(cè)量系統(tǒng)，嚴(yán)格的說(shuō)該方法不屬于三維測(cè)量的方法，該方法一般適用于被測(cè)對(duì)象具有對(duì)稱(chēng)性的場(chǎng)合。下面分別介紹下兩種方法的測(cè)量原理。</p><p>　　(1)經(jīng)緯儀三維測(cè)量系統(tǒng)</p><p>　　平行放置法是由人類(lèi)視覺(jué)感知模型得到

40、的啟示：可以利用兩個(gè)相機(jī)代替人眼，從而構(gòu)成了三維視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)。該模型的相機(jī)安裝位置和被測(cè)對(duì)象的位置關(guān)系如圖2.2所示：</p><p>　　圖2.2 經(jīng)緯儀三維測(cè)量系統(tǒng)模型</p><p>　　現(xiàn)假設(shè)物理坐標(biāo)系OXYZ和左相機(jī)CCD1的坐標(biāo)系重合，p為空間被測(cè)對(duì)象上的任何一點(diǎn)，p點(diǎn)在兩幅圖像上的成像點(diǎn)為 (u1,v1)和( u2,v2)，則根據(jù)攝像機(jī)透視變換模型有</p>&

41、lt;p><b>　　(2.1)</b></p><p><b>　　(2.2)</b></p><p>　　現(xiàn)假設(shè)攝像頭的兩個(gè)坐標(biāo)系之間的關(guān)系為：</p><p><b>　　(2.3)</b></p><p>　　其中R為兩個(gè)相機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣，T為兩個(gè)相機(jī)之間的平移

42、矩陣</p><p><b>　　(2.4)</b></p><p><b>　　則由式2.3得：</b></p><p><b>　　(2.5)</b></p><p>　　其中，從2.5式可以看出只要知道了兩個(gè)相機(jī)的、、、以及兩個(gè)相機(jī)之間的空間位置關(guān)系(即旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量

43、)，則可以得到兩個(gè)相機(jī)共同視場(chǎng)下的任何一點(diǎn)的空間坐標(biāo)信息。</p><p>　　由上面的分析可知該種方法能實(shí)現(xiàn)三維信息的精確測(cè)量，但是它存在一個(gè)問(wèn)題，就是在兩幅圖像上找同名點(diǎn)比較困難。如果無(wú)法找到同名點(diǎn)，那么這種方法就是失敗的，在實(shí)際中很多人使用人機(jī)交互的方法來(lái)找同名點(diǎn)，但是本系統(tǒng)要求的自動(dòng)化水平比較高，要求在無(wú)人操作的情況下能完成系統(tǒng)的功能。所以本系統(tǒng)沒(méi)有采用這種方法。采用的是下面的方法。</p>

44、<p>　　(2)兩攝像頭垂直放置法測(cè)量系統(tǒng)</p><p>　　兩個(gè)攝像頭垂直放置法的測(cè)量模型如圖2.4所示，該模型的物理坐標(biāo)系為OXYZ，物理坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)在整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的底面中心處，攝像頭1的坐標(biāo)系為O1X1Y1，攝像頭1相對(duì)于物理坐標(biāo)系OXYZ的位置為：</p><p><b>　　(2.6)</b></p><p>　　

45、其中為攝像頭1相對(duì)于物理坐標(biāo)系為OXYZ的旋轉(zhuǎn)矩陣，為平移向量。攝像頭2相對(duì)于物理坐標(biāo)系OXYZ的位置為：</p><p>　　(2.7)其中為攝像頭2相對(duì)于物理坐標(biāo)系為OXYZ的旋轉(zhuǎn)矩陣，為平移向量。</p><p>　　圖2.3 兩攝像頭垂直放置法測(cè)量系統(tǒng)模型</p><p>　　現(xiàn)在假設(shè)要求圖2.4中面ABCD的位置信息，只要求出ABCD四點(diǎn)的三維坐標(biāo)值也就

46、確定了該面的位置信息。不妨以A為例，因?yàn)樽鴺?biāo)系OXYZ的X，Y軸分別平行于O1X1Y1坐標(biāo)系的X1，Y1軸，XOY平面平行于X1O1Y1平面，所以物理坐標(biāo)系上的任意一點(diǎn)投影到O1X1Y1坐標(biāo)系上時(shí)，旋轉(zhuǎn)向量R1的值為單位陣。</p><p>　　A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的X和Y方向的坐標(biāo)(x，y)，而A點(diǎn)在攝像機(jī)1圖像中的坐標(biāo)為,即相當(dāng)于把物體上的A點(diǎn)投影到X1O1Y1平面，所以有：</p><p&

47、gt;<b>　　(2.8)</b></p><p>　　其中和分別為攝像機(jī)1在x，y方向上的放大倍數(shù)，為攝像機(jī)1的平移向量。根據(jù)上式可以求出A點(diǎn)x，y軸坐標(biāo)。</p><p>　　因?yàn)樽鴺?biāo)系OXYZ的Y，Z軸分別平行于02X2Y2坐標(biāo)系的Y2，Z2軸，所以物理坐標(biāo)系上的任意一點(diǎn)投影到02X2Y2坐標(biāo)系上時(shí)，旋轉(zhuǎn)向量R2的值為單位陣。</p><p

48、>　　A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的Y和Z方向的坐標(biāo)(y，z) A點(diǎn)在攝像機(jī)2圖像中的坐標(biāo)為，則</p><p><b>　　(2.9)</b></p><p>　　其中和分別為攝像機(jī)2在y，z方向上的放大倍數(shù)，為攝像機(jī)2的平移向量。根據(jù)上式可以求出A點(diǎn)y，z軸坐標(biāo)。</p><p>　　綜上所述，就可以求出A點(diǎn)在物理坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(x，y，z)，

49、根據(jù)同樣的理論就可以求出B，C，D在物理坐標(biāo)系中OXYZ的坐標(biāo)。通過(guò)以上的分析可以看出，在測(cè)量精度要求不高且被測(cè)對(duì)象具有明顯對(duì)稱(chēng)性的場(chǎng)合下，該測(cè)量系統(tǒng)具有簡(jiǎn)單，快捷，對(duì)環(huán)境要求不嚴(yán)格的特點(diǎn)。</p><p>　　2.1.2攝像機(jī)的參數(shù)選擇</p><p>　　攝像機(jī)是本系統(tǒng)獲取被測(cè)對(duì)象信息的唯一途徑，它的作用就像人的眼睛，它在本系統(tǒng)中起著非常重要的作用，所以在盡可能降低系統(tǒng)總成本的情況下選

50、擇一個(gè)合適的攝像機(jī)在本系統(tǒng)中顯得至關(guān)重要，攝像機(jī)一般要根據(jù)以下幾個(gè)參數(shù)進(jìn)行選擇。</p><p><b>　　(1)靈敏度</b></p><p>　　作為圖像傳感器最重要的技術(shù)指標(biāo)之一，靈敏度是衡量圖像傳感器對(duì)于光線的敏感度，一般監(jiān)控用的低端CMOS的靈敏度高達(dá)10V/Lux-sec以上，高過(guò)大部分的CCD傳感器，靈敏度指標(biāo)主要體現(xiàn)在畫(huà)質(zhì)的亮度和低光效果上，靈敏度越

51、高畫(huà)面越清晰。</p><p><b>　　(2)動(dòng)態(tài)范圍</b></p><p>　　動(dòng)態(tài)范圍是衡量圖像傳感器對(duì)于明暗光線差別較大的場(chǎng)景下的表現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，體現(xiàn)在圖像傳感器是否可以在一幅圖像中既可以清晰顯示較暗的場(chǎng)景，又可以清晰顯示光線充足的場(chǎng)景. 動(dòng)態(tài)范圍越高，表明在明暗差別較大的場(chǎng)景下，圖像傳感器表現(xiàn)越好。目前高端CMOS可實(shí)現(xiàn)高達(dá)100dB以上的動(dòng)態(tài)范圍，

52、而常見(jiàn)CCD的動(dòng)態(tài)范圍基本在60dB左右。從動(dòng)態(tài)范圍上講，CMOS略勝一籌。</p><p><b>　　(3)焦距</b></p><p>　　目前，市場(chǎng)上同一產(chǎn)品下會(huì)有3.6mm、4mm、6mm、8mm、12mm等不同規(guī)格的焦距指標(biāo)，對(duì)于具有相同的成像面積的兩個(gè)攝像機(jī)，鏡頭焦距越短的攝像機(jī)視角就越大，具體選擇多大焦距的鏡頭還得看要拍攝的距離，焦距大一些，相應(yīng)你要看

53、到的圖像范圍就要比現(xiàn)在看到的小一些了。每個(gè)焦距的鏡頭都只能在一定范圍內(nèi)達(dá)到最佳的監(jiān)看效果。在本系統(tǒng)中，拍攝的距離為2-3米，拍攝的場(chǎng)景是1m×1m的區(qū)域。所以選用了焦距為6mm的攝像機(jī)。</p><p><b>　　(4)線數(shù)</b></p><p>　　目前，市場(chǎng)上對(duì)于民用級(jí)選用的購(gòu)攝像機(jī)一般有380線、420線、480線、520等不同的規(guī)格，線數(shù)代表攝像

54、機(jī)的清晰度，即在監(jiān)視器上水平掃描的線數(shù)，線數(shù)越高，圖像的清晰度越好。</p><p>　　根據(jù)以上四個(gè)指標(biāo)和成本的綜合權(quán)衡，本系統(tǒng)選用了安視寶公司的ASB-H88B系列攝像機(jī)，鏡頭焦距為6mm，如圖3.4所示，動(dòng)態(tài)范圍為48dB，采用的成像器件為1/3英寸的Sony Color CCD ，PAL格式的有效像素為512(H)×582(V) ，NTSC格式的有效像素為512(H)×492(V) ，

55、水平分辨率為420TVL，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，該攝像頭很好的滿足了本系統(tǒng)的要求【2-3】。</p><p>　　圖2.4 ASB-H88B攝像頭</p><p>　　2.1.3光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)</p><p>　　光源設(shè)計(jì)也是圖像測(cè)量系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。被測(cè)對(duì)象就是在光源的照射下，成像圖像傳感器的感光面上，最后通過(guò)放大輸出被測(cè)對(duì)象的圖像信息。而隨著光源光譜成分的變化，以及

56、光源強(qiáng)度分布隨時(shí)間等的變化，攝像機(jī)輸出的圖像信號(hào)也會(huì)發(fā)生變化。本系統(tǒng)中要求光照度在成像區(qū)盡可能的分布均勻，若光照度分布不均勻，成像區(qū)就有可能出現(xiàn)有些區(qū)域的光照度太高，有些區(qū)域的光照度太低，當(dāng)攝像頭選定以后，它的動(dòng)態(tài)范圍也就確定了，若光照度變化太大(包括空間上的變化和時(shí)間上的變化)，超出了攝像頭的動(dòng)態(tài)范圍，在高照度區(qū)就會(huì)出現(xiàn)畫(huà)面失真的現(xiàn)象，在低照度區(qū)就會(huì)出現(xiàn)無(wú)法檢測(cè)出被測(cè)對(duì)象的現(xiàn)象。因而，在恰當(dāng)?shù)剡x擇光源，有利于我們獲得理想的圖像信號(hào)，為

57、后續(xù)的圖像處理降低了難度。在照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，首先考慮光源的選擇，常見(jiàn)的光源可分為自然光源和人工光源兩大類(lèi)。由于本系統(tǒng)的工作環(huán)境在工廠，工廠里的自然光會(huì)受到工廠中自身的照明系統(tǒng)和工廠中的其他設(shè)備的影響，因而本系統(tǒng)中不適合使用自然光源。</p><p><b>　　(1)光源的選擇</b></p><p>　　為了獲得良好的、穩(wěn)定的測(cè)量條件，本系統(tǒng)中使用人工光源。目前，

58、人工光源主要有如白熾燈、鹵素?zé)?、激光器等，此為還有今年來(lái)發(fā)展迅猛的LED燈。白熾燈、鹵素?zé)羰鞘刮矬w溫度升高而發(fā)光的溫度輻射光源，是利用溫度輻射原理而制成的，其發(fā)熱量大，溫度很快升高，其發(fā)出的光譜范圍寬，是連續(xù)光譜，使測(cè)量系統(tǒng)容易受外界雜散光的干擾，不利于測(cè)量。激光器在本系統(tǒng)中的成本相對(duì)比較高。LED燈泡的發(fā)光源可以近似的認(rèn)為是點(diǎn)光源，若受到其他物體的遮擋，很容易使成像區(qū)出現(xiàn)陰影區(qū)，也不利于本系統(tǒng)的測(cè)量要求。因而本系統(tǒng)選用了LED日光燈作

59、為系統(tǒng)的光源，如圖2.5所示。由于它的結(jié)構(gòu)是管狀的，基本能保證成像區(qū)的光照光照度滿足系統(tǒng)的要求。</p><p>　　圖2.5 LED日光燈</p><p>　　(2)光照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)</p><p>　　光照系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，本著盡可能使成像區(qū)的光照度均勻的原則，設(shè)計(jì)的光照系統(tǒng)如圖2.6所示</p><p>　　圖2.6 光照系統(tǒng)模型</

60、p><p>　　由圖知，本系統(tǒng)專(zhuān)門(mén)為成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)封閉的成像環(huán)境，這樣就消除了外界光線對(duì)系統(tǒng)的干擾，成像系統(tǒng)的光照度只由系統(tǒng)內(nèi)部的光照度決定。1號(hào)和2號(hào)LED日光燈的設(shè)計(jì)主要為1號(hào)攝像頭拍攝圖像提供合適的光照條件，3號(hào)和4號(hào)LED日光燈的設(shè)計(jì)主要為2號(hào)攝像頭拍攝圖像提供合適的光照條件。</p><p>　　2.1.4光學(xué)成像體統(tǒng)的搭建效果</p><p>　　根據(jù)以

61、上的分析，圖像測(cè)量系統(tǒng)由成像系統(tǒng)和光照系統(tǒng)組成的搭建效果如下圖所示：</p><p>　　圖2.7 光學(xué)成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖</p><p><b>　　2.2攝像機(jī)的標(biāo)定</b></p><p>　　2.2.1攝像機(jī)的標(biāo)定原理</p><p><b>　　(1)標(biāo)定放大倍數(shù)</b></p>

62、<p>　　市場(chǎng)上購(gòu)買(mǎi)的相機(jī)一般不提供相機(jī)的內(nèi)部參數(shù), 所以當(dāng)相機(jī)用于測(cè)量時(shí), 必須進(jìn)行標(biāo)定。在本系統(tǒng)中，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)相機(jī)的內(nèi)參對(duì)系統(tǒng)測(cè)量精度影響不大，所以本系統(tǒng)中只標(biāo)定了相機(jī)的放大倍數(shù)(即被測(cè)對(duì)象實(shí)際大小和它在圖像上大小的關(guān)系)。</p><p>　　標(biāo)定方法如下：在實(shí)際測(cè)量之前，先在測(cè)量系統(tǒng)中放置一個(gè)標(biāo)定物D(本系統(tǒng)用的是一個(gè)實(shí)心立方體),假設(shè)它在攝像機(jī)1的成像范圍中實(shí)際長(zhǎng)度是和，而成像的長(zhǎng)度為

63、和，所以攝像機(jī)1在X,Y方向上的放大倍數(shù)分別為：</p><p><b>　　(2.10)</b></p><p><b>　　(2.11)</b></p><p>　　同理可求，攝像機(jī)2的放大倍數(shù)和。</p><p><b>　　(2)標(biāo)定平移矩陣</b></p>

64、<p>　　先在圖像上點(diǎn)幾個(gè)邊緣點(diǎn)，獲得其圖像坐標(biāo)值，然后測(cè)出其在物理坐標(biāo)系中的值，放大倍數(shù)已經(jīng)求出，所以只需把這些坐標(biāo)點(diǎn)的值帶入式2.8和式2.9中就可求出和的值。</p><p>　　2.2.2攝像機(jī)的標(biāo)定過(guò)程</p><p>　　攝像機(jī)的標(biāo)定是由人機(jī)交互的方式完成的，標(biāo)定由以下幾個(gè)步驟完成。</p><p>　　(1)點(diǎn)圖2.8中尺寸標(biāo)定按鈕，物

65、體圖像就出現(xiàn)在界面的第二列中。</p><p><b>　　(2)在圖像上取點(diǎn)</b></p><p>　　單擊“開(kāi)始取點(diǎn)”按鈕，使物體的兩幅圖像顯示在界面的第二列中，其中上面的圖像是攝像機(jī)1拍攝的，記為圖1，下面的圖像是攝像機(jī)2拍攝的，記為圖2。然后操作員在這兩幅圖中用鼠標(biāo)分別點(diǎn)4個(gè)點(diǎn)，這四個(gè)點(diǎn)的位置要盡量點(diǎn)在標(biāo)定物的邊緣上(或是有特征的地方)，這樣比較容易測(cè)量出這

66、些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際坐標(biāo)，并將圖1的4個(gè)點(diǎn)A、B、C、D的坐標(biāo)存在point類(lèi)型的數(shù)組中，記為point1[4]，將圖2的4個(gè)點(diǎn)E、F、G、H的坐標(biāo)值存在存在point類(lèi)型的數(shù)組中，記為point2[4]。</p><p>　　A點(diǎn)坐標(biāo)存放在point1[0]中，B點(diǎn)坐標(biāo)存放在point1[1]中，C點(diǎn)坐標(biāo)存放在point1[2]中，D點(diǎn)坐標(biāo)存放在point1[3]中。</p><p>　　E點(diǎn)

67、坐標(biāo)存放在point2[0]中，F(xiàn)點(diǎn)坐標(biāo)存放在point2[1]中，G點(diǎn)坐標(biāo)存放在point2[2]中，H點(diǎn)坐標(biāo)存放在point2[3]中。</p><p><b>　　(3)坐標(biāo)轉(zhuǎn)化</b></p><p>　　單擊“停止取點(diǎn)”，數(shù)組point1[4]和數(shù)組point2[4]中存的坐標(biāo)值是,以窗口左上角為原點(diǎn)的坐標(biāo)值，point1[4]數(shù)組中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為以圖1中心(

68、01)為原點(diǎn)的坐標(biāo)值，point1[4]數(shù)組中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為以圖2中心(02)為原點(diǎn)的坐標(biāo)值。</p><p>　　轉(zhuǎn)化之后的結(jié)果，仍然放在point1[4] 數(shù)組和point1[4] 數(shù)組中。</p><p>　　(4)求兩個(gè)攝像機(jī)的放大倍數(shù)</p><p>　　兩個(gè)攝像機(jī)分別有4個(gè)放大倍數(shù)需要標(biāo)定，攝像機(jī)1的和和攝像機(jī)2的和。</p><p&g

69、t;<b>　　(2.12)</b></p><p><b>　　(2.13)</b></p><p><b>　　(4)求平移向量</b></p><p>　　把E、F、G、H的圖像坐標(biāo)值和物理坐標(biāo)值以及和的值帶入式2.8中可求出。把A、B、C、D的圖像坐標(biāo)值和物理坐標(biāo)值以及和的值帶入式2.9中可求

70、出</p><p>　　根據(jù)計(jì)算可得到如下的結(jié)果：</p><p><b>　　(2.14)</b></p><p><b>　　(2.15)</b></p><p><b>　　2.3圖像的采集</b></p><p>　　2.3.1圖像采集的工作過(guò)程

71、</p><p>　　圖像采集部分是本系統(tǒng)完成后續(xù)圖像處理部分的基礎(chǔ)和保障，正確、實(shí)時(shí)的采集圖像數(shù)據(jù)是圖像采集部分的關(guān)鍵。在本系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)執(zhí)行抓拍動(dòng)作是成像區(qū)的限位開(kāi)關(guān)信號(hào)被觸發(fā)。其工作原理如下，在圖像成像區(qū)的生產(chǎn)線上安裝了一個(gè)限位開(kāi)關(guān)，當(dāng)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品傳輸?shù)匠上駞^(qū)的正中間時(shí)，這個(gè)限位開(kāi)關(guān)被觸發(fā)。限位開(kāi)關(guān)信號(hào)通過(guò)輸入輸出卡連接到計(jì)算機(jī)上，當(dāng)這個(gè)開(kāi)關(guān)被觸發(fā)時(shí)，它會(huì)給輸入輸出卡一個(gè)中斷信號(hào)，同時(shí)，輸入輸出卡會(huì)發(fā)給計(jì)

72、算機(jī)一個(gè)信號(hào)，當(dāng)計(jì)算機(jī)端檢測(cè)到這個(gè)信號(hào)時(shí)，通知視頻采集卡執(zhí)行抓拍動(dòng)作，并把抓拍到的圖像保存到計(jì)算機(jī)中等待處理。</p><p>　　由于生產(chǎn)線的傳輸速度比較低，而限位開(kāi)關(guān)從觸發(fā)到被計(jì)算機(jī)響應(yīng)時(shí)間非常短，所以當(dāng)計(jì)算機(jī)執(zhí)行抓拍動(dòng)作時(shí)，產(chǎn)品還在成像區(qū)的正中間，基本不會(huì)偏離成像區(qū)的中間位置，即使出現(xiàn)了微小的偏離現(xiàn)象，通過(guò)多次的實(shí)驗(yàn)知，這個(gè)偏離也在系統(tǒng)的誤差范圍內(nèi)。流程圖如下：</p><p>　　

73、圖 2.9 圖像采集流程圖</p><p>　　在等待限位開(kāi)關(guān)的信號(hào)時(shí)，通過(guò)PCI-2312型號(hào)的16路輸入輸出卡把信號(hào)傳輸給計(jì)算機(jī)。由于本系統(tǒng)用了兩個(gè)攝像頭來(lái)采集產(chǎn)品的形狀和坐標(biāo)信息，因此視頻采集卡應(yīng)至少含有兩路視頻輸入口?？紤]到系統(tǒng)以后升級(jí)時(shí)可能增加攝像頭，需要多預(yù)留1-2路視頻輸入口，因此本系統(tǒng)選用了含有4路視頻輸入口的DS-4004HC圖像采集卡。</p><p>　　2.3.2

74、 DS-4004HC圖像采集卡</p><p>　　本測(cè)試系統(tǒng)采用的是海康威視公司的DS-4004HC型號(hào)的視頻采集卡，DS-4004HC系列壓縮板卡是海康威視的第三代視音頻壓縮卡。它采用高可靠性、低功耗的視頻處理器，可用于音視頻數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)采集和壓縮編碼。 DS-4004HC型號(hào)的采集卡具有以下功能和性能： </p><p>　　DS-4004HC支持4路音頻輸入和4路視頻輸入。<

75、/p><p>　　DS-4004HC采用DM642—DSP處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)音視頻的實(shí)時(shí)壓縮。</p><p>　　開(kāi)放的SDK使用戶根據(jù)自己的需要編寫(xiě)應(yīng)用軟件。</p><p>　　可根據(jù)用戶的需要設(shè)置編碼的幀格式、碼率、圖像質(zhì)量。</p><p>　　支持運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、OSD、LOGO和區(qū)域屏蔽以及水印技術(shù)。</p><p>　

76、　預(yù)覽分辨率和編碼分辨率可達(dá)4CIF，進(jìn)行壓縮不丟幀。</p><p><b>　　采集卡如圖所示：</b></p><p>　　圖2.10 圖像采集卡</p><p>　　2.3.3 PCI-2312光電隔離DI/DO卡</p><p>　　PCI-2312是一塊光電隔離輸入輸出板，具有16路開(kāi)光量隔離輸入和16路開(kāi)

77、關(guān)隔離輸出。主要用于工業(yè)控制及相關(guān)領(lǐng)域，它的性能和功能介紹如下：</p><p>　　(1)16路開(kāi)關(guān)量輸入通道，16路開(kāi)關(guān)量輸出通道(光電隔離)。</p><p>　　(2)輸入輸出信號(hào)最高切換頻率10KHz(方波)</p><p>　　(3)輸入輸出電壓為5V~24V</p><p>　　(4)輸入輸出電壓為5V~24V</p&g

78、t;<p>　　(5)工作溫度：-10℃~55℃</p><p>　　(6)儲(chǔ)存溫度：-20℃~80℃</p><p>　　PCI-2312光電隔離DI/DO卡如圖所示：</p><p>　　圖2.11 PCI-2312光電隔離DI/DO卡</p><p>　　2.3.4 軟件設(shè)計(jì)流程</p><p>

79、;　　上面介紹了圖像的采集工作過(guò)程，下面主要介紹一下利用軟件來(lái)設(shè)計(jì)圖像采集的過(guò)程。</p><p>　　圖2.12 采集圖像的軟件設(shè)計(jì)流程</p><p>　　初始化是由函數(shù)InitDSPs()函數(shù)完成的。若初始化成功，該函數(shù)返回可用的編碼通道，否則返回零，表示初始化失敗，可能沒(méi)有找到相應(yīng)的DSP模塊，系統(tǒng)退出。</p><p>　　若系統(tǒng)初始化完成了，接著判斷該采

80、集卡有幾個(gè)可用通道，并打開(kāi)相應(yīng)的通道，獲取通道由GetTotalDSPs()函數(shù)完成，打開(kāi)通道由ChannelOpen(int ChannelNum) 函數(shù)完成，該函數(shù)有一個(gè)參數(shù)，表示具體的通道號(hào)，若打開(kāi)失敗，直接退出系統(tǒng)，若成功，則返回該通道的通道句柄，以后該通道的相關(guān)操作都需要該通道句柄。</p><p>　　在成功初始化采集卡并打開(kāi)通道的情況下，接著就設(shè)置預(yù)覽模式。設(shè)置預(yù)覽模式由函數(shù)SetPreviewOv

81、erlayMode()完成，返回0表示顯卡支持板卡的Overlay預(yù)覽方式，并啟動(dòng)Overlay預(yù)覽模式。Overlay(覆蓋)是一種數(shù)字視頻的顯示技術(shù)，它允許數(shù)字信號(hào)不經(jīng)過(guò)顯示芯片處理，而直接通過(guò)顯存輸出到顯示器屏幕上。Overlay顯示模式最大的用途在于優(yōu)化視頻播放。由于不同的視頻有不同基準(zhǔn)色調(diào)、亮度、對(duì)比度和飽和度，對(duì)于不同的電腦、不同的視頻文件，為了獲得最好的顯示效果就需要對(duì)各種顯示屬性進(jìn)行調(diào)節(jié)，普通顯示模式顯然無(wú)法勝任，因而就

82、使用Overlay顯示模式進(jìn)行單獨(dú)調(diào)節(jié)。Overlay顯示模式具有速度快、畫(huà)質(zhì)好、占用系統(tǒng)資源少等特點(diǎn)，特別適合于視頻文件的播放。</p><p>　　在成功設(shè)置預(yù)覽模式后就啟動(dòng)預(yù)覽模式，啟動(dòng)預(yù)覽由StartVideoPreview (HANDLE hChannelHandle,HWND WndHandle, RECT *rect,BOOLEAN bOverlay, int VideoFormat, int Fr

83、ameRate) 函數(shù)完成 ，該函數(shù)有六個(gè)參數(shù)，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，是ChannelOpen()函數(shù)的返回值；HWND WndHandle，顯示窗口句柄；RECT *rect，顯示窗口內(nèi)的矩形區(qū)域；BOOLEAN bOverlay，是否啟用Overlay預(yù)覽模式；* int VideoFormat，視頻預(yù)覽格式(目前無(wú)效)；int FrameRate，視頻預(yù)覽幀率(PAL：1-25，NTSC：1-3

84、0)。若函數(shù)成功則返回零，并開(kāi)始預(yù)覽圖像，若失敗則返回相應(yīng)的錯(cuò)誤號(hào)。 </p><p>　　設(shè)置完預(yù)覽模式后，整個(gè)采集卡的配置工作就完成了。接著就等待抓拍信號(hào)，觸發(fā)抓拍操作。抓拍過(guò)程主要有兩個(gè)函數(shù)來(lái)完成，int GetOriginalImage(HANDLE hChannelHandle,UCHAR*ImageBuf,ULONG*Size)和int SaveYUVToBmpFile(char *FileNam

85、e, unsigned char *yuv, int Width,int Height)；GetOriginalImage()用來(lái)獲取原始圖像yuv422格式數(shù)據(jù)，其中，HANDLE hChannelHandle表示通道句柄，UCHAR *ImageBuf表示原始yuv422格式圖像指針，ULONG *Size表示原始yuv422格式圖像尺寸，函數(shù)調(diào)用前是ImageBuf的大小，調(diào)用后是實(shí)際圖像所占用的字節(jié)數(shù)。而函數(shù)SaveYUVToB

86、mpFile()完成圖像格式轉(zhuǎn)換并將圖像數(shù)據(jù)保存到硬盤(pán)上。其中char *FileName表示要保存的圖片文件名及路徑，unsigned char *yuv表示yuv422格式圖像指針，int Width表示保存圖像寬度，int Heigh</p><p>　　第三章 數(shù)字圖像處理的基本理論</p><p>　　本章主要介紹了數(shù)字圖像處理的基本理論，包括數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)、圖像表示方法

87、之間的轉(zhuǎn)換、圖像平滑、腐蝕膨脹等基本理論以及圖像處理的工具軟件Matlab的介紹。這些關(guān)于數(shù)字圖像的基本理論是后面數(shù)字圖像處理實(shí)現(xiàn)過(guò)程的理論指導(dǎo)。</p><p>　　3.1 數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)</p><p>　　3.1.1 數(shù)字圖像的表示方法</p><p><b>　　(1)彩色圖像</b></p><p>　

88、　彩色圖像不僅有亮度信息，還包含顏色信息。彩色的表示方法很多，最常見(jiàn)的是三基色模型，例如RGB(Red/Green/Blue，紅、綠、藍(lán))三基色模型，利用RGB三基色可以混合成任意顏色。因此，RGB模型在各種彩色成像設(shè)備和彩色顯示設(shè)備中使用，常規(guī)的彩色圖像也都是用RGB三基色來(lái)表示的，每個(gè)像素包括RGB三基色數(shù)據(jù)，每個(gè)基色用1個(gè)字節(jié)(8位二進(jìn)制位)表示，則每個(gè)像素的數(shù)據(jù)為3個(gè)字節(jié)(即24位二進(jìn)制位)，這就是人們常說(shuō)的24位真彩色。<

89、;/p><p><b>　　(2)灰度圖像</b></p><p>　　灰度圖像是數(shù)字圖像的最基本形式，灰度圖像可以由黑白照片數(shù)字化得到，或從彩色圖像進(jìn)行去色處理得到。灰度圖像只表達(dá)圖像的亮度信息而沒(méi)有顏色信息，因此，灰度圖像的每個(gè)像素點(diǎn)上只包含一個(gè)量化的灰度級(jí)(即灰度值)，用來(lái)表示該點(diǎn)的亮度水平，并且通常由一個(gè)字節(jié)(8個(gè)二進(jìn)制位)來(lái)存儲(chǔ)灰度值。</p>&

90、lt;p>　　如果灰度值用1個(gè)字節(jié)表示，則可以表示的正整數(shù)范圍是0~255，也就是說(shuō)，像素灰度值取值在0~255之間，灰度級(jí)數(shù)為256級(jí)。注意到人眼對(duì)灰度的分辨能力通常在20~60級(jí)，因此，灰度值存儲(chǔ)以字節(jié)為單位既保證了人眼的分辨能力，又符合計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)尋址的習(xí)慣。在特殊應(yīng)用中，可能需要采用更高的灰度級(jí)數(shù)，例如CT圖像的灰度級(jí)數(shù)高達(dá)數(shù)千，需要采用12位或16位二進(jìn)制位存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但這類(lèi)圖像通常都采用專(zhuān)用的顯示設(shè)備和軟件來(lái)進(jìn)行顯示和處理

91、。</p><p><b>　　(3)二值圖像</b></p><p>　　二值圖像(Binary image)是指每個(gè)像素不是黑就是白(即每個(gè)像素值只有兩種選擇0或255)，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像。其中像素為0代表黑，像素為255代表白。</p><p>　　3.1.2數(shù)字圖像的顏色模型</p><p><b

92、>　　(1)RGB模型</b></p><p>　　RGB模型是最典型最常用的面向硬件設(shè)備的彩色模型，它與人的視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)果密切相連。根據(jù)人眼結(jié)構(gòu)，所有顏色都可以看作是三個(gè)基本顏色——紅(R，red)，綠(G，green)和藍(lán)(B，blue)的不同組合。CIE所規(guī)定的紅綠藍(lán)這三種基本色的波長(zhǎng)分別為700nm，546.1nm，435.8nm。</p><p>　　RGB模型可

93、以建立在笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)里，其中三個(gè)軸分別為R、G、B。如圖4.5所示：</p><p>　　圖3.1 RGB彩色模型</p><p>　　RGB模型的空間是個(gè)正立方體，原點(diǎn)對(duì)應(yīng)黑色，離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)白色。在這個(gè)模型中，從黑到白的灰度值分布在從原點(diǎn)到離原點(diǎn)最遠(yuǎn)頂點(diǎn)間的連線上，而立方體內(nèi)其余各點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的顏色，可用從原點(diǎn)到該點(diǎn)的矢量表示。對(duì)于一般的RGB分量中的某一分量，其取值范圍為[0，

94、255]。但為方便起見(jiàn)，總將立方體歸一化為單位立方體，這樣所有的R，G，B的值都在區(qū)間[0，1]之中。根據(jù)這個(gè)模型，每幅彩色圖像包括三個(gè)獨(dú)立的基色平面，或者說(shuō)可以分解到三個(gè)平面上。</p><p><b>　　(2)HSV模型</b></p><p>　　HSV是指Hue(色相)、Saturation(飽和度)和Value(值或明度)。HSV模型的三維表示從RGB立方

95、體演化而來(lái)。設(shè)想從RGB沿立方體對(duì)角線的白色頂點(diǎn)向黑色頂點(diǎn)觀察，就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度沿垂直軸測(cè)量。</p><p>　　圖3.2 HSV彩色模型</p><p>　　H參數(shù)表示色彩信息，即所處的光譜顏色的位置。該參數(shù)用角度量來(lái)表示，紅、綠、藍(lán)分別相隔120度。互補(bǔ)色分別相差180度。純度S為一比例值，范圍從0到1，它表示成所選顏色的純度和該

96、顏色最大的純度之間的比率。S=0時(shí)，只有灰度。表示色彩的明亮程度，范圍從0到1。有一點(diǎn)要注意：它和光強(qiáng)度之間并沒(méi)有直接的聯(lián)系。</p><p>　　圓錐的頂面對(duì)應(yīng)于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三個(gè)面，所代表的顏色較亮。色彩H由繞V軸的旋轉(zhuǎn)角給定。紅色對(duì)應(yīng)于角度0°，綠色對(duì)應(yīng)于角度120°，藍(lán)色對(duì)應(yīng)于角度240°。在HSV顏色模型中，每一種顏色和它的補(bǔ)色相差1

97、80°。飽和度S取值從0到1，所以圓錐頂面的半徑為１。</p><p>　　在圓錐的頂點(diǎn)(即原點(diǎn))處，V=0,H和S無(wú)定義，代表黑色。圓錐的頂面中心處S=0，V=1,H無(wú)定義，代表白色。從該點(diǎn)到原點(diǎn)代表亮度漸暗的灰色，即具有不同灰度的灰色。對(duì)于這些點(diǎn)，S=0，H的值無(wú)定義?？梢哉f(shuō)，HSV模型中的V軸對(duì)應(yīng)于RGB顏色空間中的主對(duì)角線。 在圓錐頂面的圓周上的顏色，V=1，S=1,這種顏色是純色。</p

98、><p><b>　　3.2圖像平滑</b></p><p>　　圖像平滑主要目的是減少噪聲。圖像中的噪聲種類(lèi)很多。對(duì)圖像信號(hào)幅度和相位的影響十分復(fù)雜，有些噪聲和圖像信號(hào)互相獨(dú)立不相關(guān)，有些是相關(guān)的，噪聲本身之間也有些相關(guān)。因此要減少圖像中的噪聲，必須針對(duì)具體情況采用不同的方法，否則很難獲得滿意的處理效果。</p><p>　　圖像中的噪聲往往和信

99、號(hào)交織在一起，尤其是乘性噪聲。如果平滑不當(dāng)，就會(huì)使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓，線條等變得模糊不清，從而使圖像降質(zhì)；所以圖像平滑過(guò)程總是要付出一定的細(xì)節(jié)模糊代價(jià)。如何既能平滑掉圖像中的噪聲，而又盡量保持圖像細(xì)節(jié)即少付出一些細(xì)節(jié)模糊代價(jià)是圖像平滑研究的主要問(wèn)題之一。</p><p>　　椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。</p><p>　　所謂高斯噪聲是指

100、它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類(lèi)噪聲。</p><p><b>　　3.2.1中值濾波</b></p><p>　　中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周?chē)南袼刂到咏恼鎸?shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將

101、板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。并且中值濾波適合處理椒鹽噪聲（黑白亮點(diǎn)）。</p><p>　　由于中值濾波是非線性運(yùn)算，在輸入和輸出之間

102、的頻率上不存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，故不能用一般線性濾波器頻率特性的研究方法。設(shè)G為輸入信號(hào)頻譜，F(xiàn)為輸出信號(hào)頻譜，定義H=G/F為中值濾波器的頻率響應(yīng)特性，實(shí)現(xiàn)表明H是與G有關(guān)，呈不規(guī)則波動(dòng)不大的曲線，其均值比較平坦，可以認(rèn)為信號(hào)經(jīng)中值濾波后，傳輸函數(shù)近似為1，即中值濾波對(duì)信號(hào)的頻域影響不大，頻譜基本不變。</p><p><b>　　3.2.2均值濾波</b></p><p&

103、gt;　　均值濾波能消除圖像中的高頻分量，對(duì)低頻分量沒(méi)有影響。均值濾波也稱(chēng)為線性濾波，均值濾波采用模板計(jì)算的思想，模板操作實(shí)現(xiàn)一種鄰域運(yùn)算，即某個(gè)像素點(diǎn)的結(jié)果不僅與本像素灰度有關(guān)，而且與其鄰域點(diǎn)的像素值有關(guān)。在實(shí)際應(yīng)用中，要根據(jù)不同的需要選擇使用不同的模板尺寸，如3*3、5*5等。</p><p>　　最簡(jiǎn)單的均值濾波是將原圖中的一個(gè)像素的灰度值和它周?chē)徑?個(gè)像素點(diǎn)的灰度值相加，然后將所求的平均值作為新圖中的該

104、像素的灰度值。鄰域平均法用數(shù)學(xué)公式表達(dá)：</p><p>　　設(shè)f（i，j）為給定的含有噪聲的圖像，經(jīng)過(guò)鄰域平均法處理后的圖像為g（i，j），則g（i，j）=∑f（i，j）/N，（i，j）∈M，M是所取鄰域內(nèi)各鄰近像素的坐標(biāo)，N是鄰域中所包含的臨近像素個(gè)數(shù)。與中值濾波相比均值濾波適合處理高斯噪聲（隨機(jī)噪聲）。</p><p>　　由于本文處理的水杯在圖像的中間位置，不會(huì)出現(xiàn)在邊緣上，所以選

105、擇3*3均值濾波和5*5均值濾波。</p><p><b>　　3.3圖像銳化</b></p><p>　　圖像在平滑處理之后，會(huì)出現(xiàn)圖像邊緣和圖像輪廓模糊的情況。為了減少這類(lèi)不利效果的影響，就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變得清晰。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細(xì)節(jié)變得清晰，經(jīng)過(guò)平滑的圖像變得模糊的根本原因是因?yàn)閳D像受到了平均或積分運(yùn)算，

106、因此可以對(duì)其進(jìn)行逆運(yùn)算(如微分運(yùn)算)就可以使圖像變得清晰。從頻率域來(lái)考慮，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因此可以用高通濾波器來(lái)使圖像清晰。但要注意能夠進(jìn)行銳化處理的圖像必須有較高的性噪比，否則銳化后圖像性噪比反而更低，從而使得噪聲增加的比信號(hào)還要多，因此一般是先去除或減輕噪聲后再進(jìn)行銳化處理。</p><p>　　3.3.1一階微分運(yùn)算</p><p>　　一階微分主要指梯度模運(yùn)算

107、，圖像的梯度模值包含了邊界及細(xì)節(jié)信息。梯度模算子用于計(jì)算梯度模值，通常認(rèn)為它是邊界提取算子，具有極值性、位移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。</p><p>　　圖像在點(diǎn)處的梯度定義為一個(gè)二維列矢量：</p><p><b>　　（3-1）</b></p><p>　　梯度的幅值即模值，為：</p><p><b>　　(

108、3-2)</b></p><p>　　梯度的方向在最大變化率方向上，方向角可表示為：</p><p>　　(3-3) </p><p>　　對(duì)于離散函數(shù)，也有相應(yīng)的概念和公式，只是用差分代替微分。差分可取為后向差分，前向差分或前向差分。</p><p>　　在x，y方向上的一階后向差分分別定義為：</p&g

109、t;<p><b>　　(3-4)</b></p><p><b>　　(3-5)</b></p><p><b>　　梯度定義為：</b></p><p><b>　　(3-6)</b></p><p><b>　　其模和方向分別

110、為：</b></p><p><b>　　(3-7)</b></p><p><b>　　(3-8)</b></p><p>　　在不引起歧義時(shí)，為了方便，一般將梯度矢量的模值簡(jiǎn)稱(chēng)為梯度。實(shí)用中，梯度模還有很多近似式，此處不加列舉。</p><p>　　3.3.2基于拉氏算子的圖像銳化原

111、理</p><p>　　拉普拉斯算子是最簡(jiǎn)單的各向同性微分算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性，比較適用于改善因?yàn)楣饩€的漫反射造成的圖像模糊[]。其原理是，在攝像記錄圖像的過(guò)程中，光點(diǎn)將光漫反射到其周?chē)鷧^(qū)域，這個(gè)過(guò)程滿足擴(kuò)散方程:</p><p><b>　?。?-9） </b></p><p>　　經(jīng)過(guò)推導(dǎo)，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)圖像的模糊是由光的漫反射造成時(shí)，不模糊

112、圖像等于模糊圖像減去它的拉普拉斯變換的常數(shù)倍。另外，人們還發(fā)現(xiàn)，即使模糊不是由于光的漫反射造成的，對(duì)圖像進(jìn)行拉普拉斯變換也可以使圖像更清晰[]。</p><p>　　拉普拉斯銳化的一維處理表達(dá)式是：</p><p><b>　　(3-10)</b></p><p>　　在二維情況下，拉普拉斯算子使走向不同的輪廓能夠在垂直的方向上具有類(lèi)似于一維那