基于圍棋盤照相的棋子自動(dòng)識(shí)別【畢業(yè)設(shè)計(jì)+開題報(bào)告+文獻(xiàn)綜述】

1、<p>　　本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)</p><p><b>　?。ǘ?屆）</b></p><p>　　基于圍棋盤照相的棋子自動(dòng)識(shí)別</p><p>　　所在學(xué)院 </p><p>　　專業(yè)班級(jí) 電子信息工程 </p&

2、gt;<p>　　學(xué)生姓名 學(xué)號(hào) </p><p>　　指導(dǎo)教師 職稱 </p><p>　　完成日期 年 月 </p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　

3、　本文介紹了一種通過數(shù)字圖像處理和算法對(duì)結(jié)束的棋局進(jìn)行黑白棋子識(shí)別的設(shè)計(jì)，擺脫了傳統(tǒng)的紙和筆記錄黑白棋子，代替了人工識(shí)別來判別黑白棋子和位置。文中給出的方案總體設(shè)計(jì)包括了對(duì)圍棋盤和棋子圖像的數(shù)字圖像處理以及棋子識(shí)別的流程，通過USB攝像頭分別對(duì)結(jié)束的棋盤及空白棋盤圖像進(jìn)行圖像采集，然后將采集到的圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖進(jìn)行平滑濾波和圖像畸形校正，接著進(jìn)行差值運(yùn)算，找到變化的區(qū)域即只剩棋子的圖像，最后通過圖像二值化及模版匹配來識(shí)別棋子的黑白及位置

4、。方案的實(shí)現(xiàn)是通過將整體過程分成灰度數(shù)據(jù)采集、數(shù)字圖象處理、算法三個(gè)模塊來描述。核心算法包括灰度圖像二值化算法和模版匹配法算法。</p><p>　　關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理，黑白棋子，算法</p><p>　　Automatically recognize the piece of weiqi photographic </p><p><b>　　Abst

5、ract</b></p><p>　　This article introduced by a digital image processing and algorithms for the game ended in a piece of design, From the traditional paper and record of black and white pieces instead o

6、f the artificially recognition, discrimination black and white pieces and positio. The paper gives the overall design of the program includes a chess piece disc and digital image processing and image recognition process

7、pieces, respectively, through the USB camera and a blank board on the end of the image frame grab</p><p>　　Keywords: Digital image processing ，Black and white pieces，Algorithm</p><p><b>　　

8、目錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><p>　　AbstractII</p><p><b>　　1 緒論1</b></p><p>　　1.1選題的背景1</p><p>　　1.2課題的目的和意義1</p>

9、;<p>　　1.3數(shù)字圖像處理及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀2</p><p>　　1.3.1 數(shù)字圖像處理的介紹2</p><p>　　1.3.2 自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的介紹4</p><p>　　1.3.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀5</p><p>　　1.4課題研究的主要內(nèi)容6</p><p><b>　　

10、2方案總體設(shè)計(jì)7</b></p><p>　　2.1課題的方案流程圖7</p><p>　　2.2模塊設(shè)計(jì)理論及方案選擇9</p><p>　　2.2.1 圖像格式9</p><p>　　2.2.2 平滑濾波20</p><p>　　2.2.3 圖像畸形校正20</p><p

11、>　　2.2.4 圖像二值化和形態(tài)學(xué)濾波21</p><p>　　2.2.5 模版匹配2</p><p>　　2.2.6 圖像差值2</p><p><b>　　3方案實(shí)現(xiàn)9</b></p><p>　　3.1算法設(shè)計(jì)方案9</p><p>　　3.1.1 算法流程圖2</

12、p><p>　　2.2.6 模塊介紹2</p><p>　　3.2灰度數(shù)據(jù)采集過程12</p><p>　　3.3數(shù)字圖像處理過程1錯(cuò)誤!未定義書簽。</p><p>　　3.3.1 預(yù)處理24</p><p>　　3.3.1 圖像分割15</p><p>　　3.4 核心算法模塊的介紹

13、16</p><p>　　3.4.1 二值化算法的實(shí)現(xiàn)27</p><p>　　3.4.2灰度差值圖像29</p><p>　　3.4.3 模版匹配法算法的實(shí)現(xiàn)19</p><p>　　4總結(jié)與未來的展望21</p><p><b>　　4.1總結(jié)21</b></p>&l

14、t;p>　　4.2未來的展望22</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)24</b></p><p><b>　　致謝25</b></p><p><b>　　1 緒論</b></p><p><b>　　1.1選題的背景</b></p&g

15、t;<p>　　目前圍棋比賽進(jìn)行保存棋譜的方法不是很多，基本上分為傳統(tǒng)紙筆記錄法（如下圖）和計(jì)算機(jī)輔助記譜。前者比較傳統(tǒng)，但沒有擺脫筆和紙，而后者雖然拜托了紙和筆，但需要人工錄入，但缺點(diǎn)在于記譜員的工作量較大，既浪費(fèi)時(shí)間又耗費(fèi)精力，而且錯(cuò)誤率也高，完全沒有從根本上解決記譜難的問題[1]。</p><p>　　本畢業(yè)設(shè)計(jì)旨在解決上述弊端，提供一種全自動(dòng)記錄圍棋棋子顏色和位置，快速準(zhǔn)確的自動(dòng)保存棋譜，減

16、輕人工操作的負(fù)擔(dān)，提高工作質(zhì)量，為圍棋棋譜的保存提出了一個(gè)行之有效的方法。</p><p>　　圖1.1傳統(tǒng)的手工記譜</p><p>　　1.2課題的目的和意義</p><p><b>　　設(shè)計(jì)的目的：</b></p><p>　　本設(shè)計(jì)的目的即為提供一種簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確高效的算法，首先對(duì)圍棋比賽中攝像頭采集的棋譜圖像進(jìn)行數(shù)字

17、圖像處理，然后進(jìn)行棋子顏色的自動(dòng)識(shí)別。</p><p><b>　　設(shè)計(jì)的意義：</b></p><p>　　傳統(tǒng)的圍棋保存棋局方法是單純的依靠紙、筆進(jìn)行人工記錄。雖然這種方法已經(jīng)經(jīng)過很長(zhǎng)時(shí)間的應(yīng)用，并且好多人都發(fā)明出了不同的便于記錄的新方法，但畢竟是人工完成的記錄，肯定存在筆誤、漏記等不可避免的誤差。這樣非常不利于圍棋的保存。另外，由于紙張的保存也很不方便。如果遇到

18、火災(zāi)或水災(zāi)等一些自然災(zāi)害必然會(huì)損壞掉這些記錄。</p><p>　　為了解決這方面問題，本設(shè)計(jì)通過計(jì)算機(jī)拍照自動(dòng)識(shí)別圖像中的黑白棋子，并保存在電腦里可以解決人工記錄產(chǎn)生的誤差，更加的客觀、準(zhǔn)確。同時(shí)也可以減輕工作人員的記錄負(fù)擔(dān)，使他們有更多的精力去做其他更重要的事情。其次，把它保存在計(jì)算機(jī)中既不占地，也便于查詢，這樣就可以長(zhǎng)時(shí)間的保存棋譜。</p><p>　　1.3數(shù)字圖像處理及國內(nèi)外發(fā)

19、展現(xiàn)狀</p><p>　　1.3.1數(shù)字圖像處理的介紹</p><p>　　數(shù)字圖像處理英文名稱digital image processing，定義為用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像所進(jìn)行的各種幾何和輻射處理。</p><p>　　數(shù)字圖像處理是一種通過計(jì)算機(jī)采用一定算法對(duì)圖形圖像或者照片進(jìn)行處理的技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域之中都有了比較廣泛的應(yīng)用。圖像處理的信息量

20、很大，所以對(duì)處理速度的要求也比較高。而影響他的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受到一下三個(gè)因素[2]：</p><p>　　(1)計(jì)算機(jī)的發(fā)展；</p><p>　　(2)數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)；</p><p>　　(3)三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、環(huán)境、林業(yè)、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等各個(gè)方面的應(yīng)用需求的增長(zhǎng)。</p><p>　　1、數(shù)字圖像處理

21、處理的主要目的有：</p><p>　　(1) 增加圖像視覺質(zhì)量，例如對(duì)圖像進(jìn)行亮度調(diào)節(jié)，彩色的變化，增強(qiáng)或者抑制某些像素，對(duì)圖像幾何變換等操作。。 </p><p>　　(2) 特征提取，將圖像中某些需要的信息或者特征圖片提取出來，這些特征包括頻域、灰度、顏色、邊界、區(qū)域、紋理、形狀和關(guān)系等等，為計(jì)算機(jī)分析提供了很大的方便。 </p><p>　　(3) 圖像變換

22、、圖像壓縮、圖像編碼等，為了能更好的存儲(chǔ)和傳輸[3]。</p><p>　　2、數(shù)字圖像處理的特點(diǎn):</p><p><b>　　(1)精度高</b></p><p>　　不管是對(duì)4bit還是8bit與其他比特的圖像的處理，對(duì)于計(jì)算機(jī)程序來說基本是一樣的。對(duì)于圖像大小的變化，只要將數(shù)組的參數(shù)隨之變化即可，方法是不變的。而在模擬圖像處理時(shí)，要想對(duì)

23、精度提升一個(gè)等級(jí)，那對(duì)處理裝置的要求就更高了。</p><p><b>　　(2)再現(xiàn)性好</b></p><p>　　不管什么圖像，都是以數(shù)組或者集合的形式來表示。把它們輸入到計(jì)算機(jī)內(nèi)，以計(jì)算機(jī)簡(jiǎn)潔的處理方式來表示。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部進(jìn)行傳送和復(fù)制圖像，這樣數(shù)據(jù)就不會(huì)丟失或遭到破壞，保持了它們完好的再現(xiàn)性。而在模擬圖像處理中，就會(huì)因?yàn)楦鞣N干擾以及設(shè)備的故障而無法保持圖像的

24、再現(xiàn)性。</p><p>　　(3)通用性、靈活性高</p><p>　　不管是可視圖像或是X線照片、紅外線熱成像、超聲波圖像等不可見光成像，盡管這些圖像的成像體系中的設(shè)備規(guī)模和精度各不相同，可是當(dāng)把圖像信號(hào)直接進(jìn)行A/D變換，或記錄成照片再數(shù)字化，對(duì)于計(jì)算機(jī)來說都是能用二維數(shù)組表示，無論什么樣的圖像都能夠用同樣的方法進(jìn)行處理，這就是計(jì)算機(jī)圖像處理的通用性。另外，對(duì)處理程序自由加以改變，就

25、可進(jìn)行各種各樣的處理。如上下的滾動(dòng)、漫游、拼圖、變換、合成、放大、縮小和各種邏輯運(yùn)算等，所以靈活性非常高[4]。</p><p>　　3、數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容有以下幾方面：</p><p>　　(1)圖像變換由于圖像陣列非常大，直接在空間域中進(jìn)行處理，計(jì)算量很大。為了減少計(jì)算量，可以采用圖像變換的方法，將空間域處理轉(zhuǎn)變成變換域。</p><p>　　(2) 圖像編

26、碼壓縮技術(shù)的目的是減少圖像占據(jù)比特?cái)?shù)或者說描述圖像的數(shù)據(jù)量，作用是節(jié)省處理時(shí)間和減少存儲(chǔ)容量，是一項(xiàng)比較成熟的圖像處理技術(shù)。</p><p>　　(3) 圖像增強(qiáng)和復(fù)原圖像增強(qiáng)與復(fù)原可以提高圖像的質(zhì)量。圖像增強(qiáng)是抑制不需要的部分，突出圖像中所需要的部分；而圖像復(fù)原要求要知道圖像降質(zhì)的原因，一般來說應(yīng)該根據(jù)降質(zhì)的過程建立起"降質(zhì)模型"，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建出原來的圖像。 </p&

27、gt;<p>　　(4)圖像分割是將圖像中所需要的部分提取出來，這是圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。 </p><p>　　(5)圖像描述的前提是圖像識(shí)別和理解。一般采用圖像的描述方法的是二維形狀描述，圖像描述可以歸納為邊界描述和區(qū)域描述。一些特殊的紋理圖像可用二維紋理特征來描述?！?</p><p>　　(6)圖像分類和圖像識(shí)別屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)

28、容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理之后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決并分類[5]。</p><p>　　1.3.2自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的介紹</p><p>　　自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是由計(jì)算機(jī)和通信兩項(xiàng)技術(shù)為前提發(fā)展的綜合性技術(shù)，它是信息數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)讀、自動(dòng)輸入計(jì)算機(jī)的重要方法和手段[6]。 自動(dòng)識(shí)別技術(shù)就是采用特定的識(shí)別裝置，自動(dòng)獲取被識(shí)別物品的相關(guān)特征和信息，然后提供給計(jì)算機(jī)來進(jìn)行下一步的處理。舉

29、例說明，一種典型的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)——超市的物品條形碼掃描系統(tǒng)。收銀員用掃描儀器掃描商品的條碼，獲取商品的信息然后輸入數(shù)量，后臺(tái)的軟件系統(tǒng)即可計(jì)算出該批商品的價(jià)格，從而完成顧客的結(jié)算。當(dāng)然，顧客也可以采用銀行卡支付的形式進(jìn)行支付，銀行卡支付過程本身也是自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的一種應(yīng)用形式[7]。 </p><p>　　一般來講，在一個(gè)處理系統(tǒng)中，圖像或者數(shù)據(jù)的采集完成最原始的數(shù)據(jù)采集工作，可以解決人工輸入的一些弊端，比如耗時(shí)、

30、誤碼率高、浪費(fèi)時(shí)間等問題，為計(jì)算機(jī)下一步的圖像處理提供了更快更準(zhǔn)確的信息輸入的有效手段，因此，自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是一種很有價(jià)值的技術(shù)，為各個(gè)行業(yè)的人們所接受。自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)通過中間件或者接口（包括軟件的和硬件的）將信息傳輸?shù)胶笈_(tái)，由計(jì)算機(jī)對(duì)這些采集到的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最后形成所需要的信息[8]。 </p><p>　　一個(gè)完整的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)包括自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，應(yīng)用程序接口和應(yīng)用系統(tǒng)軟件。 </p>&

31、lt;p>　　換句話說，自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的工作是對(duì)信息的采集和存儲(chǔ)，應(yīng)用系統(tǒng)的作用是對(duì)自動(dòng)識(shí)別采集到的信息進(jìn)行應(yīng)用處理，而程序接口軟件是未來提供通訊接口，將系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化成可以識(shí)別和利用的信息最后進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞[9]。</p><p>　　1.3.2國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀</p><p>　　數(shù)字圖像處理的發(fā)展歷程：</p><p>　　數(shù)字圖像處理這門技術(shù)最早的應(yīng)

32、用之一是在報(bào)紙行業(yè)，當(dāng)時(shí)，報(bào)紙圖片第一次通過海底電纜由倫敦傳往紐約。報(bào)紙以圖像的形式首次通過海底的電纜傳送，早在20世紀(jì)20年代，一種引入Btutlane電纜圖片傳輸系統(tǒng)，將一幅跨大西洋傳送的圖片所需要的時(shí)間由一個(gè)多星期銳減到三個(gè)小時(shí)。而使用電纜傳送圖像的前提是對(duì)圖像進(jìn)行圖像編碼，然后在接收端用特定的儀器進(jìn)行圖像的重構(gòu)[10]。</p><p>　　這些早期數(shù)字圖像視覺的質(zhì)量改進(jìn)工作，涉及到了打印過程的選擇和亮度

33、等級(jí)的分布等問題。到1921年時(shí)就被徹底淘汰了，轉(zhuǎn)而支持一種基于光學(xué)還原技術(shù)，該技術(shù)在電報(bào)接收端利用穿孔紙帶打出圖片。數(shù)字圖像處理的歷史和數(shù)字計(jì)算機(jī)的發(fā)展密切的相關(guān)。事實(shí)上，數(shù)字圖像處理對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算機(jī)能力有非常大的要求，因此，它的發(fā)展跟數(shù)字計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示以及傳輸?shù)认嚓P(guān)技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān) [11]。</p><p>　　而隨著這些技術(shù)的發(fā)展，大規(guī)模的存儲(chǔ)和顯示系統(tǒng)也被帶動(dòng)發(fā)展起來，而它們都是數(shù)字圖像處理的基

34、礎(chǔ)。 第一臺(tái)能夠進(jìn)行圖像處理任務(wù)的大型計(jì)算機(jī)出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代早期。數(shù)字圖像處理技術(shù)的誕生可追溯到這一時(shí)期這些機(jī)器的使用與空間項(xiàng)目的開發(fā)，這兩項(xiàng)發(fā)展把人們的注意力集中到了數(shù)字圖像處理的潛能上。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)改善空間探測(cè)器發(fā)回來的圖像的工作，開始于1964年美國加利福尼亞的實(shí)驗(yàn)室。當(dāng)時(shí)由“旅行者7號(hào)”衛(wèi)星傳送回來的月球圖像由一臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行了圖像處理，以校正航天器上攝像機(jī)中發(fā)生各種類型的圖像畸變。從20世紀(jì)年代至今，圖像處理的領(lǐng)域已得到

35、了生機(jī)勃勃的發(fā)展。，除了在醫(yī)學(xué)和空間的應(yīng)用外，數(shù)字圖象處理的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)廣泛了，地理學(xué)用計(jì)算機(jī)成語對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)或者調(diào)節(jié)亮度以及圖像編碼等來處理從航空和衛(wèi)星中的圖像來研究，猶如在考古領(lǐng)域中，可以使用數(shù)字圖象處理來還原模糊不清晰的圖片，這些圖片是丟失或者損壞的稀有物品惟一現(xiàn)存的記錄。在物理學(xué)的有關(guān)領(lǐng)域中，通過數(shù)字圖象處理技術(shù)通常增強(qiáng)如高能等離子與電子顯微鏡方法之類的有關(guān)實(shí)驗(yàn)圖像。數(shù)字圖像處理技術(shù)在天文學(xué)、法律實(shí)施、國防及工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域中也

36、有所涉及[13]。</p><p>　　自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀：</p><p>　　自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在近幾十年內(nèi)在各個(gè)行業(yè)中得到了迅猛發(fā)展，初步形成了一些包括條形碼技術(shù)、磁條磁卡技術(shù)、射頻技術(shù)、IC卡技術(shù)、光學(xué)字符識(shí)別、聲音識(shí)別及視覺識(shí)別等集計(jì)算機(jī)、光、磁、物理和通信技術(shù) 為一體的新型技術(shù)的學(xué)科·[14]。1、條形碼的發(fā)展</p><p>　　條形碼

37、分為一維條形碼和二維條形碼，當(dāng)前流通領(lǐng)域中使用的主要是一維條形碼，常見的有二十多種碼制，國際上廣泛應(yīng)用的條碼是EAN、UPC碼（商品條形碼，用于在世界范圍內(nèi)唯一標(biāo)識(shí)一種商品。我們?cè)诔凶畛Ｒ姷木褪沁@種條形碼）、Code39碼（可表示數(shù)字和字母，在管理領(lǐng)域應(yīng)用最廣）、ITF25碼（在物流管理中應(yīng)用最多），Codebar碼（多用于醫(yī)療、圖書領(lǐng)域）、Code93碼、Code128碼等。其中，EAN碼是現(xiàn)在世界上商品條碼的標(biāo)準(zhǔn)；Code39碼因

38、其可采用數(shù)字與字母共同組成的方式而在各行業(yè)內(nèi)部管理上廣泛使用；在血庫、圖書館和照相館的業(yè)務(wù)中，Codebar也被廣泛應(yīng)用。我國商品廣泛應(yīng)用的是國際標(biāo)準(zhǔn)編碼——EAN－13碼，我國的條形碼分為4個(gè)編碼段：第一段為3位數(shù)，代表國別，即“690”代表中國。第2段為4位數(shù)，表示生產(chǎn)廠家，也叫廠商代碼。第3段為5位數(shù)，表示商品品種。第4段為1位數(shù)，是電腦校驗(yàn)碼，它的作用是方便光電掃描器核對(duì)13位數(shù)碼。標(biāo)上EAN－13碼，有利于我國產(chǎn)品打入國際市場(chǎng)

39、。國家技術(shù)監(jiān)督局規(guī)定，凡出口商品，都要標(biāo)上“690”條形碼，以便我國將自己生產(chǎn)的產(chǎn)品暢通無阻地打入配有掃描裝置的國</p><p><b>　　2、磁卡識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　現(xiàn)在，我們用的銀行信用卡和飯卡（金龍惠眾卡），上面均有一個(gè)磁條。這類卡僅僅是在磁軌3上儲(chǔ)存了一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)字密鑰信息，你的存取款信息在銀行的數(shù)據(jù)庫中，取款或消費(fèi)中刷卡的作用是從卡上讀

40、出一個(gè)密碼，連通通訊設(shè)備，打開你的帳戶數(shù)據(jù)記錄，數(shù)據(jù)的運(yùn)算工作在服務(wù)器中完成，并不在卡中進(jìn)行。磁卡在本質(zhì)上講，沒有計(jì)算功能，并且必須聯(lián)機(jī)操作，這是磁卡與后面說到的智能IC卡的重要區(qū)別[15]。</p><p><b>　　3、IC卡識(shí)別技術(shù)</b></p><p>　　IC卡有多種分類方法，根據(jù)IC卡中所鑲嵌的集成電路芯片的不同可以分為兩大類，分別是存儲(chǔ)卡和CPU卡；

41、根據(jù)卡上數(shù)據(jù)的讀寫方法來分類，有接觸型IC卡和非接觸型IC卡。</p><p>　　1.4課題研究的主要內(nèi)容</p><p>　　課題研究的主要內(nèi)容就是對(duì)圍棋盤照相后的棋子進(jìn)行黑白顏色識(shí)別，其中包括怎么樣將由USB攝像頭拍攝的圍棋盤和棋子進(jìn)行數(shù)字圖像處理，達(dá)到清晰的圖片，然后經(jīng)過圖像取差值以及圖像二值化提取出所需的棋子圖像，進(jìn)行模版匹配來識(shí)別黑白顏色的棋子。</p><

42、p><b>　　2方案的總體設(shè)計(jì)</b></p><p>　　2.1課題的方案流程圖</p><p>　　圖2-1課題的設(shè)計(jì)方案流程圖</p><p>　　圖2-1流程圖中圖像畸形矯正流程圖如下：</p><p>　　圖2-2圖像畸形校正（數(shù)字圖象處理）流程圖</p><p>　　圖2-3棋

43、譜圖像上361個(gè)可落子點(diǎn)的坐標(biāo)表格示意圖</p><p><b>　　方案設(shè)計(jì)介紹：</b></p><p>　　1.攝像頭采集一副空白的棋盤圖像；</p><p>　　2.對(duì)棋盤圖像進(jìn)行平滑濾波；</p><p>　　3.模板匹配法檢測(cè)圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)；</p><p>　　模板匹配采用最小平

44、均絕對(duì)差值函數(shù)（MAD）或最大匹配像素統(tǒng)計(jì)（MPC）計(jì)算相關(guān)性。為了減少計(jì)算量，事先確定圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)可能出現(xiàn)的范圍，在這個(gè)范圍內(nèi)最小的MAD（或最大MPC）即為圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)在棋譜圖像中的位置。</p><p>　　4.計(jì)算圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)坐標(biāo)的斜率K；</p><p>　　5.檢測(cè)圍棋棋盤圖像上的可落子點(diǎn)，建立361個(gè)圍棋點(diǎn)的坐標(biāo)。坐標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖2-3所示，(xi,yi)即為第i個(gè)棋子在

45、棋盤圖像上的坐標(biāo)值。也可以采用人工檢測(cè)圍棋棋盤圖像的方式定位361個(gè)圍棋點(diǎn)的坐標(biāo)。目的就是以空間換時(shí)間，減少計(jì)算量。</p><p>　　結(jié)合圖2-1棋譜圖像識(shí)別流程圖，流程描述如下：</p><p>　　攝像頭采集一副結(jié)束了的棋盤圖像作為前景圖像；</p><p>　　對(duì)前景圖像進(jìn)行平滑濾波（同本設(shè)計(jì)第一步）；</p><p>　　模板匹配

46、法檢測(cè)圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)（同本設(shè)計(jì)第一步）；</p><p>　　計(jì)算圖像識(shí)別標(biāo)識(shí)坐標(biāo)的斜率k，若與斜率K誤差較大，則對(duì)前景圖像進(jìn)行傾斜校正；</p><p>　　前景圖像和背景圖像差分，得到差值圖像；</p><p>　　差值圖像二值化，形態(tài)學(xué)濾波，以及計(jì)算前景所在的矩形，即棋子所在的區(qū)域；</p><p>　　經(jīng)過數(shù)字圖象處理之后，一些小的空洞

47、和毛刺能夠被去除。</p><p>　　模板圓匹配法檢測(cè)棋子；</p><p>　　首先依次確定矩形內(nèi)圍棋點(diǎn)的坐標(biāo)，再利用模板圓匹配法在前景圖像上檢測(cè)棋子，為了檢測(cè)出黑子、白子或無子，需計(jì)算2個(gè)模板的MAD（或MPC），然后分別和2個(gè)模板的閾值進(jìn)行比較即可判斷出黑子、白子還是無子。</p><p><b>　　最后更新背景圖像。</b><

48、/p><p>　　2.2模塊的設(shè)計(jì)理論及方案選擇</p><p><b>　　2.2.1圖像格式</b></p><p>　　BMP(Bitmap-File)圖形文件是Windows采用的圖形文件格式，因此將攝像頭拍下的JPG格式通過畫圖工具可以轉(zhuǎn)化成BMP圖形格式。</p><p>　　BMP的文件結(jié)構(gòu):BMP文件由四部分

49、組成. 位圖文件頭(bitmap-file header)、位圖信息頭(bitmap-information header)、顏色表(color table)(在真彩色模式無顏色表)和定義位圖的字節(jié)陣列.</p><p>　　YUV是被歐洲電視系統(tǒng)所采用的一種顏色編碼方法（屬于PAL）。其中的Y,U,V幾個(gè)字母不是英文單詞的組合詞，Y代表亮度，uv代表色差，u和v是構(gòu)成彩色的兩個(gè)分量。使用YUV色彩空間，它的亮度

50、信號(hào)Y和色度信號(hào)U、V是分離的。如果只有 Y信號(hào)分量而沒有U、V信號(hào)分量，那么這樣表示的圖像就是黑白灰度圖像。而此設(shè)計(jì)只需對(duì)二值圖像作處理，所以僅取Y分量即可。</p><p><b>　　2.2.2平滑濾波</b></p><p><b>　　a. 中值濾波</b></p><p>　　中值濾波法是講圖像每一像素點(diǎn)的灰度

51、值設(shè)置成該點(diǎn)領(lǐng)域城口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值，它是一種非線性平滑技術(shù)。實(shí)現(xiàn)方法如下：</p><p>　　首先在圖像中的某個(gè)采樣窗口中取出奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)然后對(duì)其排序</p><p>　　將排序后的中值取和處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行替代</p><p>　　中值濾波法是一種經(jīng)典經(jīng)典的平滑噪聲的方法，它對(duì)消除椒鹽噪音非常有效，經(jīng)常用來保護(hù)圖像邊緣信息。</p><

52、p><b>　　b. 均值濾波</b></p><p>　　均值濾波是指在圖像中給目標(biāo)像素一個(gè)模板，這個(gè)模板包括了其周圍的臨近像素。再用模板中的全體像素的平均值來替代原來多大像素值，它是一種典型的線性濾波算法</p><p>　　均值濾波采用的主要方法是領(lǐng)域平均法，它基本原理是用像素平均值代替原圖像中的各個(gè)像素值，即對(duì)待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），選擇一個(gè)模板，

53、這個(gè)模板是由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的平均值，再把該平均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個(gè)數(shù)。</p><p>　　以上兩種濾波方法，中值濾波雖然濾波效果很好，但是濾波過程相對(duì)復(fù)雜。不僅先要對(duì)鄰域像素進(jìn)行排序，接著還要進(jìn)行大小的比較，選出中間值。而均值濾波則不同，它只要把鄰域中的值相加，

54、再除以總數(shù)，求出平均值即可。因此本設(shè)計(jì)選擇了均值濾波。</p><p>　　2.2.3圖像畸形校正</p><p>　　一般來說，鏡頭畸變實(shí)際上是光學(xué)透鏡固有的透視失真的總稱，也就是因?yàn)橥敢曉蛟斐傻氖д妗?lt;/p><p>　　a.枕形畸變（Pincushion Distortion），又稱枕形失真，它是由鏡頭引起的畫面向中間“收縮”的現(xiàn)象。</p>

55、<p><b>　　圖2-4</b></p><p>　　b.桶形畸變（Barrel Distortion），又稱桶形失真，是由鏡頭中透鏡物理性能以及鏡片組結(jié)構(gòu)引起的成像畫面呈桶形膨脹狀的失真現(xiàn)象。</p><p><b>　　圖2-5</b></p><p>　　c.線性畸變（linear distortion

56、），又叫線性失真。當(dāng)試圖近距離拍攝高大的直線結(jié)構(gòu)，比如建筑物或樹木的時(shí)候,就會(huì)導(dǎo)致另外一種失真。</p><p><b>　　圖2-6</b></p><p>　　在不知道兩個(gè)坐標(biāo)關(guān)系的情況，對(duì)于大面積的圖像來講不一定是線性畸變，但是取一小塊卻可以近似認(rèn)為是線性畸變。那么就可以將畸變系統(tǒng)和校正系統(tǒng)坐標(biāo)用下列線性方程來聯(lián)系：</p><p>　　

57、； ； (2.2.1)</p><p>　　由于此次設(shè)計(jì)拍攝的棋盤圖像由于拍攝角度等原因產(chǎn)生了畸變，主要為線性畸變，畸變系統(tǒng)和校正系統(tǒng)坐標(biāo)用3.3.1線性方程來聯(lián)系，效果如圖2-7：</p><p><b>　　圖2-7線性畸變</b></p><p>　　將畸變圖像按具體的情況和經(jīng)驗(yàn)分成若干小區(qū)，每個(gè)小區(qū)找三個(gè)點(diǎn)，利用已知圖像和

58、經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)找到對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，根據(jù)這種關(guān)系確定兩個(gè)坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)關(guān)系，既上述式中的各個(gè)系數(shù)，然后在按已知坐標(biāo)關(guān)系的情況校正圖像。</p><p>　　2.2.4圖像二值化和形態(tài)學(xué)濾波（圖像分割）</p><p>　　二值圖像是一種簡(jiǎn)單的圖像格式，它只有兩個(gè)灰度級(jí)，即"0"表示黑色的像素點(diǎn)，"255"表示白色的像素點(diǎn)?！　?lt;/p><p&

59、gt;　　二值圖像處理在圖像處理領(lǐng)域占據(jù)很重要的位置，在具體的圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)中，往往需要對(duì)于獲得的二值圖像再進(jìn)一步進(jìn)行處理，以有利于后期的識(shí)別工作。常用的二值圖像處理操作有許多方法，如腐蝕、膨脹、細(xì)化、開運(yùn)算和閉運(yùn)算等等。</p><p>　　形態(tài)學(xué)在數(shù)字圖像處理中的主要應(yīng)用是：</p><p>　　a.利用形態(tài)學(xué)的有關(guān)運(yùn)算，對(duì)圖像進(jìn)行觀察，然后通過一些處理達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的；b.

60、 描述圖像的特征和定義圖像中的各種幾何參數(shù)，如面積，周長(zhǎng)，連通度，顆粒度，骨架和方向性。</p><p>　　二值圖像基本的形態(tài)學(xué)運(yùn)算包括腐蝕和膨脹，簡(jiǎn)單的腐蝕可以消除圖像的所有邊界點(diǎn)，其結(jié)果是使剩下的圖像沿其周邊比原圖像體小一個(gè)像素的面積。如果圖像是圓的，它的直徑在每次腐蝕后將減少兩個(gè)像素。簡(jiǎn)單的膨脹運(yùn)算是將與圖像接觸的所有背景點(diǎn)合并到該圖像中的過程。過程的結(jié)果是使圖像的面積增大了相應(yīng)數(shù)量的點(diǎn)，如果圖像是圓的，

61、它的直徑在每次膨脹后將增大兩個(gè)像素。</p><p><b>　　圖2-8</b></p><p><b>　　2.2.5模版匹配</b></p><p>　　模板匹配是數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一。它的原理是將不同傳感器或同一傳感器在不同時(shí)間、不同成像條件下對(duì)同一景物采集的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn),或根據(jù)已知模式到另

62、一幅圖中尋找相應(yīng)模式。    簡(jiǎn)而言之，模板就是已知的一幅小圖像。而模板匹配就是在一幅大圖像之中搜尋目標(biāo)，已知該圖中有要找的目標(biāo)，且該目標(biāo)同模板的尺寸、方向和圖像相同，通過一定的算法可以在在圖中找到目標(biāo)，確定其坐標(biāo)位置。 以8 位圖像(其1 個(gè)像素由1 個(gè)字節(jié)描述)為例，模板T( m × n 個(gè)像素)疊放在被搜索圖S( W × H 個(gè)像素)上平移，被模板覆蓋的搜索圖的那塊區(qū)域

63、稱為子圖Sij。i，j為子圖左上角在被搜索圖S 上的坐標(biāo)。它搜索范圍是： </p><p>　　1 ≤ i ≤ W – M </p><p>　　1 ≤ j ≤ H – N</p><p>　　通過比較T 和Sij 的相似性，完成模板匹配過程。，進(jìn)一步的描述在第三章介紹。</p><p><b>　　2.2.6圖像差值</b&

64、gt;</p><p>　　差值就是相減所得到的值。在做圖軟件中，差值就是混合色與底色相減，結(jié)果取決于亮度，用亮底值大的減去亮底值小的，如圖2-9。</p><p><b>　　圖2-9</b></p><p><b>　　3方案的實(shí)現(xiàn)</b></p><p><b>　　3.1算法設(shè)計(jì)方

65、案</b></p><p>　　3.1.1算法設(shè)計(jì)方案</p><p>　　總體思路如流程圖3-1所示，流程描述如下：</p><p>　　圖3-1 算法流程圖</p><p>　　圖像的采集。采取用USB攝像頭拍攝需要的圖像，必要的地方用Photoshop等工具處理一下以得到相同的環(huán)境背景。</p><p&g

66、t;　　將得到的彩色BMP圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。采用的方法是把RGB三個(gè)分量的值相加后求平均值，然后再賦回給RGB這三個(gè)分量。</p><p>　　前景圖像和背景圖像做差值運(yùn)算，得到差值圖像。進(jìn)行差值的圖像是灰度圖，差值后的目的是找到變化的區(qū)域，為了方便算法處理，需要對(duì)圖像做進(jìn)一步的處理，即圖像二值化。</p><p>　　差值圖像二值化。二值化的實(shí)現(xiàn)主要是通過設(shè)定閾值并判斷差值圖像中灰度值

67、與閾值的大小關(guān)系，人為的把圖像設(shè)置為只有黑白兩種顏色的圖像，這樣差值后變化的區(qū)域就會(huì)看得很明顯，處理二值圖像的算法也可以相應(yīng)簡(jiǎn)單一些。</p><p>　　模板匹配法檢測(cè)棋子。</p><p>　　圍棋棋盤的規(guī)格為19×19，即有361個(gè)可落子點(diǎn)。這樣每個(gè)點(diǎn)就有一個(gè)坐標(biāo)，而攝像頭的位置是固定不變的，因此這361個(gè)可落子點(diǎn)的坐標(biāo)也可以看作是固定不變的，只要按照361個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)來進(jìn)行模

68、板匹配算法就可以達(dá)到檢測(cè)棋子的目的了。</p><p>　　按照這個(gè)分析，我們可以實(shí)現(xiàn)確定這361個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，當(dāng)做完差值并得到二值化的圖像后就可以按照這361個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)來做模板匹配運(yùn)算，找到有變化的區(qū)域的坐標(biāo)。接著就直接在前景圖像上在這些坐標(biāo)處進(jìn)行模板匹配即可?？紤]到棋子位置有可能不正，因此要通過實(shí)驗(yàn)設(shè)定一個(gè)合理的閾值。</p><p>　　最后要把匹配結(jié)果顯示出來。包括在什么位置上下了黑子

69、或白子。</p><p><b>　　3.1.2模塊介紹</b></p><p>　　以上設(shè)計(jì)流程可以由下面模塊來概括：</p><p><b>　　圖3-2模塊設(shè)計(jì)圖</b></p><p>　　棋譜圖像采集和灰度數(shù)據(jù)獲取模塊主要實(shí)現(xiàn)的功能是通過數(shù)碼相機(jī)或者攝像頭得到所需的棋盤圖像，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的灰

70、度處理，得到灰度圖像，為下一步的處理做好準(zhǔn)備。</p><p>　　圖像和處理結(jié)果顯示模塊主要是對(duì)棋盤圖像進(jìn)行處理，可以通過特定的測(cè)試按鈕進(jìn)行測(cè)試，圖像的處理結(jié)果通過圖像控件顯示出來也更直觀，更清晰，使設(shè)計(jì)過程中的調(diào)試更加方便。</p><p>　　核心算法模塊主要是包括圖像的差值運(yùn)算、二值化運(yùn)算和模板匹配法運(yùn)算</p><p>　　3.2灰度數(shù)據(jù)采集過程</

71、p><p>　　將采集來的棋盤圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，轉(zhuǎn)為灰度圖時(shí)，猶豫不同的圖像類型有不同的處理方法。本設(shè)計(jì)采用的BMP格式圖像分24位圖和低于24位的圖。其中24位圖無調(diào)色板，如表4-1所示。而低于24位的圖是有調(diào)色板的。調(diào)色板中放的是RGB顏色值，每個(gè)RGB值有一個(gè)索引號(hào)，而圖像數(shù)組中存的是索引號(hào)，如表4-2所示。表中1,2,3等為索引號(hào)。實(shí)際圖像像素為表4-3所示，里面記錄的都是索引號(hào)。</p>&

72、lt;p>　　圖3-2 24位圖像像素矩陣</p><p>　　圖3-3 低于24位色圖像的調(diào)色板</p><p>　　圖3-4 低于24位色圖像像素索引數(shù)組</p><p>　　轉(zhuǎn)為的灰度棋盤如下：</p><p>　　圖3-5 灰度圖棋盤</p><p>　　3.3數(shù)字圖像處理過程</p>

73、<p>　　數(shù)字圖像處理的作用是為了能夠讓采集的棋盤圖像變得清晰，為清楚識(shí)別做好準(zhǔn)備，數(shù)字圖像處理流程圖可由下圖表示：</p><p>　　圖3-6 數(shù)字圖像處理流程圖</p><p><b>　　3.3.1預(yù)處理</b></p><p>　　由于拍出來的棋盤圖片可能存在曝光不足或者光照原因照成的圖像模糊不清晰，所以首先對(duì)我們所

74、拍的棋盤圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)。</p><p>　　圖像增強(qiáng)可分成兩大類：頻率域法和空間域法。頻域法是把圖像看成一種二維信號(hào)，先對(duì)其進(jìn)行變換。然后在頻域采用低通濾波、高通濾波、帶通濾波等方法對(duì)圖像處理，處理完畢后再變換回空域?？沼蚍ㄊ侵苯訉?duì)圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行處理，常用的空域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，本次設(shè)計(jì)主要在空域?qū)崿F(xiàn)常用的增強(qiáng)算法。</p><p>　　

75、為了使棋盤中的棋盤和棋子清晰，特征明顯，要用到灰度變換，灰度變換作為圖像增強(qiáng)的重要手段之一它可以使圖像更加清晰、對(duì)比度擴(kuò)展 動(dòng)態(tài)范圍增大等，是一種基于圖像變換的操作?；叶茸儞Q在不改變圖像內(nèi)的空間關(guān)系，除了灰度級(jí)的改變之外，是可以看作 “從像素到像素”的復(fù)制操作，有關(guān)算法在3.4.2介紹。</p><p><b>　　3.3.2圖像分割</b></p><p>　　在進(jìn)

76、行完圖像預(yù)處理中的圖像增強(qiáng)后，將對(duì)棋盤進(jìn)行圖像分割，濾除掉不需要的區(qū)域信息，將棋盤和棋子所在的區(qū)域提取出來，以備后續(xù)處理。</p><p>　　本次設(shè)計(jì)用到的圖像分割技術(shù)為閥值分割，閾值分割是根據(jù)閾值對(duì)圖像中的像素按灰度值（或顏色值）按進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像分割。該方法特別適合背景、目標(biāo)灰度差別比較明顯的灰度圖像分割，由于拍下來的圖片是由棋盤和背景組成，將棋盤設(shè)定為所需要的目標(biāo)，在目標(biāo)或背景內(nèi)部的相鄰像素間的灰度值

77、是高度相關(guān)的，但在目標(biāo)和背景交界處兩邊的像素在灰度值上有很大的差別，這樣，在灰度分布（灰度直方圖）的低谷處設(shè)一閾值，可用取閾值方法來較好地分割圖像。</p><p>　　設(shè)原圖像f(x,y)，取單閾值分割后的圖像定義為：</p><p><b>　　(3.3.4)</b></p><p>　　3.4核心模塊算法的介紹</p>&l

78、t;p>　　3.4.1二值化算法的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　二值圖像處理在圖像處理領(lǐng)域占據(jù)很重要的位置，在具體的圖像處理應(yīng)用系統(tǒng)中，往往需要對(duì)于獲得的二值圖像再進(jìn)一步進(jìn)行處理，以有利于后期的識(shí)別工作。</p><p>　　二值圖像是一種簡(jiǎn)單的圖像格式，它只有兩個(gè)灰度級(jí)，即"0"表示黑色的像素點(diǎn)，"255"表示白色的像素點(diǎn)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)定一個(gè)合適的

79、閾值，如果圖像的像素灰度值大于這個(gè)閾值就認(rèn)為是白色，否則就是黑色。這樣就實(shí)現(xiàn)了圖像的二值化，如圖3-7所示。</p><p>　　圖3-7 圖像二值化</p><p>　　3.4.2灰度算法及灰度差值圖像</p><p>　　點(diǎn)運(yùn)算的灰度變換表示為：</p><p><b>　　(3.3.1)</b></p>

80、;<p>　　式中T被稱為灰度變換函數(shù)，它描述的是輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系?；叶茸儞Q的確定是由灰度變換函數(shù)來確定的。</p><p>　　灰度變換的處理方法很多，包括閾值變換、灰度拉伸、灰度切分、逆反處理、動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整和灰度級(jí)修正等。它們?cè)趫D像處理處理過程中的共同點(diǎn)是都運(yùn)用了點(diǎn)運(yùn)算，通?？煞譃榫€性變換、分段線性變換、非線性變換。</p><p>　　如果棋盤的照片

81、出現(xiàn)曝光不足或者過度的情況下，將用線性變換來處理這一問題；如果為了突出照片中棋盤和棋子的位置和特征，相對(duì)抑制不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換。</p><p><b>　　線性變換：</b></p><p>　　假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為[a,b]，變換后的圖像g(x,y)的灰度范圍線性的擴(kuò)展至[c,d]，則對(duì)于圖像中的任一點(diǎn)的灰度值P(x,y)，變換后

82、為g(x,y)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示。</p><p><b>　　(3.3.2)</b></p><p>　　若圖像中大部分像素的灰度級(jí)分布在區(qū)間[a,b]內(nèi)，max f為原圖的最大灰度級(jí)，只有很小一部分的灰度級(jí)超過了此區(qū)間，則為了改善增強(qiáng)效果， (3.3.3)</p><p><b&

83、gt;　　分段線性變換</b></p><p>　　為了突出棋盤中棋子的部分，相對(duì)抑制其他區(qū)域的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換，它將棋盤圖像的灰度區(qū)間分成兩段甚至多段分別作線性變換。進(jìn)行變換時(shí)，把0到255整個(gè)灰度值區(qū)間分為若干線段，每一個(gè)直線段都對(duì)應(yīng)一個(gè)局部的線性變換關(guān)系。如圖3-8，(a)為高值區(qū)拉伸，(b)為低值區(qū)拉伸。</p><p>　　圖3-8二段線性變換</p

84、><p>　　差值就是相減所得到的值。在圖像處理中，差值就是二幅圖像對(duì)應(yīng)像素值相減，可以用來尋找二幅圖像不同的部分，本設(shè)計(jì)采用圖像差值找出棋子發(fā)生變化的區(qū)域。</p><p>　　此畢業(yè)設(shè)計(jì)的圖像二值化是和圖像差值配合使用的。兩幅圖像灰度相減進(jìn)行差值運(yùn)算，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)定一個(gè)合適的閾值，如果大于這個(gè)閾值就認(rèn)為是白色，否則就是黑色。最后再重新分配第一幅圖像中的RGB值，就變成了二值圖。其中有變化的區(qū)

85、域?yàn)榘咨?，這樣就可以找到棋子變化的區(qū)域的坐標(biāo)。</p><p>　　二值化和差值后的圖像效果如圖3-7所示。</p><p>　　(a)背景圖像 (b)前景圖像 (c)差值圖像</p><p>　　圖3-9 圖像差值并二值化后的結(jié)果</p><p>　　3.4.3模版匹配法算法的實(shí)

86、現(xiàn)</p><p>　　模板匹配作為數(shù)字圖像處理的重要組成部分之一，它是把不同傳感器或同一傳感器在不同時(shí)間、不同成像條件下對(duì)同一景物采集到的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn),或根據(jù)已知模式到另一幅圖中尋找相應(yīng)模式的處理方法就叫做模板匹配。    簡(jiǎn)單而言，模板就是已知的一幅小圖像。模板匹配是在另一幅大圖像中搜尋目標(biāo)，已知該圖中有要找的目標(biāo)，且該目標(biāo)同模板有相同的尺寸、方向和圖像，通過一

87、定的算法可以在圖中找到目標(biāo)，確定其坐標(biāo)位置。 </p><p>　　以8 位圖像(其1 個(gè)像素由1 個(gè)字節(jié)描述)為例，模板T( m × n 個(gè)像素)疊放在被搜索圖S( W × H 個(gè)像素)上平移，模板覆蓋被搜索圖的那塊區(qū)域叫子圖Sij。i，j為子圖左上角在被搜索圖S 上的坐標(biāo)。搜索范圍是： </p><p>　　1 ≤ i ≤ W – M</p><

88、p>　　1 ≤ j ≤ H – N</p><p>　　通過比較T 和Sij 的相似性，完成模板匹配過程。模板匹配示意圖如圖3-9所示。</p><p>　　圖3-10 模板匹配示意圖</p><p>　　此畢業(yè)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵算法就是模板匹配法，因?yàn)椴还苁菍?duì)棋子位置的識(shí)別還是對(duì)棋子顏色的識(shí)別都用到了模板匹配。其實(shí)這個(gè)概念很好理解，就是先找出棋子的特點(diǎn)，無非就是從

89、它的物理形態(tài)上出發(fā)。首先它是圓形的，所以大小尺寸要設(shè)計(jì)好；其次，它分黑白兩種顏色，因此要設(shè)好灰度值以區(qū)分這兩種顏色。最重要的是一定要設(shè)好這兩方面的閾值，以區(qū)分棋盤上的格線和空白區(qū)域。這樣做好兩個(gè)模板就可以把一個(gè)有變化區(qū)域與模板進(jìn)行比對(duì)，看看相似度有多大，以判斷此處是否就是黑子，白子。</p><p>　　首先應(yīng)該制作一個(gè)黑子模板，一個(gè)白子模板來作為以后圖像的比照對(duì)象。但是經(jīng)過試驗(yàn)，此畢業(yè)設(shè)計(jì)選用了一個(gè)程序上較簡(jiǎn)單

90、的方法，就是只做一個(gè)模板，通過在灰度，尺寸等方面設(shè)閾值來區(qū)別黑子，白子和格線。雖然程序上簡(jiǎn)單了，但是閾值的選取十分困難，需要反復(fù)試驗(yàn)觀察效果。</p><p>　　在獲得差值圖像后，可以假定棋子灰度為g1,背景灰度為g2,q</p><p>　　且0≤g1，255小于等于g2，假定棋盤圖像中棋子像素所占比例為R1，背景像素點(diǎn)所占比例為R2,則0≤R1，1≥R2，且R1+R2=1.</

91、p><p>　　該棋盤灰度圖像均值為</p><p>　　M=R1*g1+R2-g2，g1＜M＜g2 (1)</p><p><b>　　方差計(jì)算如下：</b></p><p>　　C²=R1(g1-M)²+R2（g2-M）² （2）</p><p>

92、<b>　　由式（1）可得</b></p><p>　　R1(g1-M)+R2(g2-M)=0，(g2-M)=－R1/R2(g1-M).</p><p>　　由此導(dǎo)出，棋子灰度g1=M±</p><p><b>　　背景灰度為</b></p><p><b>　　g2=M

93、7;</b></p><p>　　對(duì)于白底黑棋,為把黑棋從白底中分割出來,選取粗閥值</p><p><b>　　T1=-M-</b></p><p>　　對(duì)于黑底白棋,為把白棋從黑底中分割出來,選取粗閥值</p><p><b>　　T1=M+</b></p><p

94、><b>　　設(shè)計(jì)結(jié)果如下圖：</b></p><p>　　圖3-11 黑底白棋和白底黑棋</p><p><b>　　4總結(jié)與未來的展望</b></p><p><b>　　4.1總結(jié)</b></p><p>　　2011年3月，我開始了我的畢業(yè)論文工作，經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的寫

95、作到現(xiàn)在論文基本完成。論文的寫作是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，需要不斷的進(jìn)行精心的修改，不斷地去研究各方面的文獻(xiàn)，認(rèn)真總結(jié)。歷經(jīng)了這么久的努力，終于完成了畢業(yè)論文。</p><p>　　在搜集資料中，將一些有用的信息進(jìn)行分類的整理，然后針對(duì)自己不同部分的寫作內(nèi)容進(jìn)行歸納和總結(jié)。盡量使我的資料和論文的內(nèi)容符合，這有利于論文的撰寫。然后及時(shí)拿給老師進(jìn)行溝通，聽取老師的意見后再進(jìn)行相關(guān)的修改。老師的意見總是很寶貴的，可以很好的指出

96、我的資料收集的不足以及需要什么樣的資料來完善文章。</p><p>　　寫作畢業(yè)論文是我們每個(gè)大學(xué)生必須經(jīng)歷的一段過程，也是我們畢業(yè)前的一段寶貴的回憶。當(dāng)我們看到自己的努力有收獲的時(shí)候，總是會(huì)有那么一點(diǎn)點(diǎn)自豪和激動(dòng)。一開始都覺得畢業(yè)論文是一個(gè)很困難的任務(wù)，大家都難免會(huì)有一點(diǎn)畏懼之情，但是經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的努力和積累，經(jīng)過不斷地查找資料后總結(jié)，我們都很好的按老師的要求完成了畢業(yè)論文的寫作。 在這次畢業(yè)論文中同學(xué)之

97、間互相幫助，共同商量相關(guān)專業(yè)問題,這種交流對(duì)于即將面臨畢業(yè)的我們來說是一次很有意義的經(jīng)歷,大學(xué)四年都一起走過了,在最后我們可以聚在一起討論學(xué)習(xí),研究專業(yè)問題,進(jìn)而更好的了解我們每個(gè)人的興趣之所在,明確我們的人生理想,進(jìn)而在今后的生活和工作中更好的發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì),學(xué)好自己的專業(yè),成為一個(gè)對(duì)于社會(huì)有用 的人. </p><p>　　在此更要感謝我的專業(yè)指導(dǎo)老師袁菊明，使我能夠順利的完成畢業(yè)論文。盡管很多時(shí)候我

98、們自己并沒有特別重視論文的寫作,沒有按時(shí)完成老師的任務(wù),但是老師還是能夠主動(dòng)的和我們聯(lián)系,告訴我們應(yīng)該怎么樣修改論文,怎么樣按要求完成論文相關(guān)的工作。老師的檢查總是很仔細(xì)的，可以認(rèn)真的看論文的每一個(gè)細(xì)小的格式要求，認(rèn)真的讀每一個(gè)同學(xué)的論文，然后提出最中肯的意見，這是很難得的。</p><p><b>　　4.2未來的展望</b></p><p>　　由于時(shí)間原因，這次

99、畢業(yè)設(shè)計(jì)完成的只有識(shí)別棋子顏色，功能不夠完善，還有許多地方不夠完善，有待改進(jìn)?？梢愿倪M(jìn)的地方比如可以增加自動(dòng)判別輸贏的功能，或者可以根據(jù)下棋的規(guī)則和算法制造個(gè)小軟件，在線下圍棋等等。</p><p>　　在本課題中，對(duì)于自動(dòng)識(shí)別技術(shù)和圖像處理的未來發(fā)展，通過參閱文獻(xiàn)可知，一些生物自動(dòng)識(shí)別技術(shù)、指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)、語音自動(dòng)識(shí)別技術(shù)等的作用在生活中都將得以體現(xiàn)并將會(huì)相當(dāng)普遍的運(yùn)用，如一些一體電腦，擁有源自數(shù)碼相機(jī)的人像

100、自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，可以對(duì)面部動(dòng)作進(jìn)行智能識(shí)別, 配合頭像模擬功能，創(chuàng)造有趣的頭像。所以，自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的重要性是相當(dāng)大的。并且圖像處理成熟的應(yīng)用到現(xiàn)代的成產(chǎn)技術(shù)和科學(xué)應(yīng)用當(dāng)中。它們具有很大的潛在價(jià)值值得我們?nèi)パ芯縖15]。</p><p>　　數(shù)字圖像處理技術(shù)需要進(jìn)一步研究的問題主要有如下五個(gè)方向： </p><p>　　1）精度的問題和處理速度提高的方面； </p><p&

101、gt;　　2）在借鑒其他學(xué)科的技術(shù)和研究成果中開發(fā)新的處理方法； </p><p>　　3）對(duì)邊緣學(xué)科有關(guān)的研究工作需要加強(qiáng)， 促進(jìn)數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展； </p><p>　　4）理論體系的研究，能夠形成對(duì)理科學(xué)自身的理論體系； </p><p>　　5）對(duì)圖像處理領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化的處理問題。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)&l

102、t;/b></p><p>　?。?］沈庭芝,王衛(wèi)江.數(shù)學(xué)圖像處理及模式識(shí)別（第二版）北京理工大學(xué)出版社,　2007(7).</p><p>　?。?］張洪剛，陳光.郭軍.圖像處理與識(shí)別.北京郵電大學(xué)出版社,2006(9).</p><p>　?。?］許宛云.圍棋入門.上海辭書出版社,2008(4).</p><p>　?。?］何斌．

103、Visual C++ 數(shù)字圖像處理．人民郵電出版社，2001(4).</p><p>　?。?］朱秀昌，劉峰，胡棟.梳子圖像處理圖像通信.北京郵電大學(xué)出版社, 2002(5).</p><p>　?。?］朱虹 .數(shù)字圖像處理基礎(chǔ). 科學(xué)出版社 ,2005(4).</p><p>　?。?］馬洪超. 模式識(shí)別的理論與方法 .武漢大學(xué)出版社.</p>&l

104、t;p>　?。?］霍宏濤 .梳數(shù)字圖像處理 .北京理工大學(xué)出版社 ,2003(9).</p><p>　　［9］閻亮等．UPS技術(shù)應(yīng)用與研究．新科技出版社，2006(2).</p><p>　?。?0］李大偉．UPS電源使用與維護(hù)．電子工業(yè)出版社,2001(4).</p><p>　?。?1］胡嘉璋.條形國家標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用指南.中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，1991(11)．&l

105、t;/p><p>　?。?2］羅森林，辛子英，馮磊．基于C4．5算法的敏感圖像檢測(cè)方法．北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006.</p><p>　?。?3］王攀，萬君康，馮珊．創(chuàng)建計(jì)算智能的新方法一軟計(jì)算的若干問題研究臥武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),2003(4).</p><p>　?。?4］ 程佩青.數(shù)字信號(hào)處理教程.清華大學(xué)出版社，2007(2).</p><p&g

106、t;　　［15］楊淑瑩.圖像模式識(shí)別 .北京交通大學(xué)出版社,2007.</p><p><b>　　文獻(xiàn)綜述</b></p><p>　　基于圍棋盤照相的棋子自動(dòng)識(shí)別</p><p><b>　　一、前言</b></p><p>　　圖像處理(image processing)，用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分

107、析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。</p><p>　　常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。雖然某些處理也可以用光學(xué)方法或模擬技術(shù)實(shí)現(xiàn),但它們

108、遠(yuǎn)不及數(shù)字圖像處理那樣靈活和方便,因而數(shù)字圖像處理成為圖像處理的主要方面。</p><p><b>　　設(shè)計(jì)的目的：</b></p><p>　　通過攝取棋盤圖像，經(jīng)過PC機(jī)上數(shù)字圖像處理能實(shí)現(xiàn)棋子自動(dòng)識(shí)別，判斷輸贏。 </p><p><b>　　設(shè)計(jì)的意義：</b></p><p>　　數(shù)字

109、圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1

110、964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的 數(shù)字圖像處理技術(shù)宇航空間技術(shù)，如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究

111、中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。與此同時(shí)，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬</p><p><b>　　二、主題</b></p><p>　　目前的圍棋比賽中，計(jì)時(shí)和記譜主要靠人工完成，存在工作量大，誤差大，易出錯(cuò)等問題。針對(duì)這些問題市場(chǎng)上也出現(xiàn)了一些全自動(dòng)圍棋計(jì)時(shí)記譜的工具。大多數(shù)是利用攝像機(jī)的畸形校正和模板匹配技術(shù)。攝像機(jī)

112、的畸形校正是確定空間物體表面某點(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，畸形校正的參數(shù)一般須通過較復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)和計(jì)算才能得到，不適合于嵌入式系統(tǒng)等計(jì)算能力有限環(huán)境下的實(shí)時(shí)圖像處理。模板匹配技術(shù)中計(jì)算相關(guān)性的算法更是需要大量的計(jì)算，也不能滿足嵌入式系統(tǒng)環(huán)境下的實(shí)時(shí)處理要求。因此本設(shè)計(jì)的目的即為提供一種簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確高效的算法，能夠?qū)灞荣愔袛z像頭采集的棋譜圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。</p><p>　　數(shù)字圖像處理的發(fā)展

113、：</p><p>　　數(shù)字圖像處理最早的應(yīng)用之一是在報(bào)紙業(yè)，當(dāng)時(shí)，圖像第一次通過海底電纜從倫敦傳往紐約。早在20世紀(jì)20年代曾引入Btutlane電纜圖片傳輸系統(tǒng)，把橫跨大西洋傳送一幅圖片所需的時(shí)間從一個(gè)多星期減少到3個(gè)小時(shí)。為了用電纜傳輸圖片，首先要進(jìn)行編碼，然后在接收端用特殊的打印設(shè)備重構(gòu)該圖片。</p><p>　　這些早期數(shù)字圖像視覺質(zhì)量的改進(jìn)工作，涉及到打印過程的選擇和亮度等級(jí)

114、的分布等問題。到1921年底就被徹底淘汰了，轉(zhuǎn)而支持一種基于光學(xué)還原的技術(shù)，該技術(shù)在電報(bào)接收端用穿孔紙帶打出圖片。，數(shù)字圖像處理的歷史與數(shù)字計(jì)算機(jī)的發(fā)展密切相關(guān)。事實(shí)上，數(shù)字圖像要求非常大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，因此數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展必須依靠數(shù)字計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示和傳輸?shù)认嚓P(guān)技術(shù)的發(fā)展。</p><p>　　伴隨著這些技術(shù)進(jìn)步，大規(guī)模的存儲(chǔ)和顯示系統(tǒng)也隨之發(fā)展起來。這兩者均是數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)。 第一臺(tái)可以執(zhí)行

115、有意義的圖像處理任務(wù)的大型計(jì)算機(jī)出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代早期。數(shù)字圖像處理技術(shù)的誕生可追溯至這一時(shí)期這些機(jī)器的使用和空間項(xiàng)目的開發(fā)，這兩大發(fā)展把人們的注意力集中到數(shù)字圖像處理的潛能上。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)改善空間探測(cè)器發(fā)回的圖像的工作，始于1964年美國加利福尼亞的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室。當(dāng)時(shí)由“旅行者7號(hào)”衛(wèi)星傳送的月球圖像由一臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行了處理，以校正航天器上電視攝像機(jī)中各種類型的圖像畸變。 從20世紀(jì)印年代至今，圖像處理領(lǐng)域已得到了生機(jī)勃勃

116、的發(fā)展。除了醫(yī)學(xué)和空間項(xiàng)目的應(yīng)用外，數(shù)字圖像處理技術(shù)現(xiàn)在已應(yīng)用在了更廣泛的范圍。計(jì)算機(jī)程序用于增強(qiáng)對(duì)比度或?qū)⒘炼染幋a為彩色，以便于解釋X射線和用于工業(yè)、醫(yī)學(xué)及生物科學(xué)等領(lǐng)域的其他圖像。地理學(xué)用相同或相似的技術(shù)從航空和衛(wèi)星圖像中研究污染模式。圖像增強(qiáng)和復(fù)原過程用于處理不可修復(fù)物體的已損圖像或者造價(jià)昂貴不可復(fù)制的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在考古學(xué)領(lǐng)域，使用圖像處理方法已成功地復(fù)原了模糊的圖片，這些圖片是丟失或損壞的稀有物品惟一現(xiàn)存的記錄。在物理學(xué)和相關(guān)領(lǐng)域