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图像处理基础 数字识别方法及步骤 上位机程序设计与节点通信 图像二维函数fxy。
x y为空间坐标fxy为图像信息灰度、亮度、颜色。
数字图像离散矩阵 采样量化存储 数字图像元素像素 成像方式 所有波段的电磁波 声波、震动等 数字矩阵 111101111101101000MNfNfNfMfffMfffyxf空间分辨率M×N。
灰度分辨率离散灰度级数G kNkNMb2kG2存储一幅数字图像所需位数 数据结构 单通道灰度图二值图 多通道RGBHSVYUV/YCbCr/YPbPrRGBA…… 索引图像调色板存储索引值 文件格式 BMP格式BitMap位图文件头数据未经压缩可以直接二进制读取操作 JPEG静止灰度或彩色压缩率大常用需要特定的算法读取其中信息。
GIF8位文件格式256色压缩动画 PNGTIF…… 图像运算 算术运算加减乘除 逻辑运算与或非、异或 目的提高清晰度去噪声前处理 用途去噪声、边缘增强、提高对比度、改变亮度、改善细节 空域法像素直接操作 灰度变换、直方图修正、空域滤波 变换域法变换后再处理逆变换得到处理后图像 频域滤波、小波分析等 gmn T fmn 功能改变动态范围灰度区域截取感兴趣区域 定义灰度级出现频数频率分布反应图像清晰性直方图均匀分布时图像最清晰。
均衡化调节对比度增强图像对比度。
线性滤波器——模板与图像卷积 低通滤波器高通滤波器带通滤波器 非线性滤波器——取决与邻近像素值 中值滤波 R midZk 最大值滤波 R maxZk 最小值滤波 R minZk W4 W5 W6 W7 W8 W9 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 模板 像素邻域 平滑滤波器 用途去除无用小细节连接中断线段与曲线去噪音平滑图像 方法低通滤波中值滤波 锐化滤波器 用途改善细节边缘提取目标定位与识别 方法高通滤波器微分滤波器 微分滤波器Roberts交叉梯度算子Prewitt梯度算子Sobel梯度算子Laplacian二阶微分算子 Prewitt Roberts Sobel Laplacian 频域 离散傅立叶变换 离散余弦变换 时频分析 盖伯变换 小波变换 目的提取感兴趣区域 用途区域分割目标定位目标识别与分类规划与决策 边缘检测法点、线、边 Hough变换法 阈值分割法 数学形态学方法 点的检测——空域高通滤波 线的检测——模板操作 边的检测——微分算子 Roberts交叉梯度算子Prewitt梯度算子Sobel梯度算子Laplacian二阶微分算子 Hough变换——对于边界上n个离散的点集找出共线的点集与直线方程 通过灰度门限对图像像素进行分类 腐蚀——使二值图像减小一圈 膨胀——使二值图像扩大一圈 原图 腐蚀后 膨胀后 开-闭运算 开运算——先腐蚀再膨胀 消除细小对象分离细小粘连不改变形状平滑边缘 闭运算——先膨胀再腐蚀 填充细小空洞连接邻近对象不改变面积平滑边缘 原图 开运算 闭运算 边界特征 周长、直径、曲率、凹凸点 傅立叶描绘子 形状数、边界矩…… 区域特征 面积、曲线长度、区域周长区域紧凑性灰度 拓扑描绘子——欧拉数 边界周长 轮廓线像素个数为边界长度的近似估计 边界直径 DiamB maxDPiPjPi与Pi为边界点 边界曲率 斜率差相邻线段斜率的差值。
凸点/凹点 将像素点坐标表示为复数sk xk jyk 进行离散傅立叶变换系数au为傅立叶描绘子 xk Xk yk Yk 记区域内孔个数为H连通分量个数C欧拉数E为 结构法识别多个结合 简单描绘子如周长面积紧凑度灰度等 形状数边界矩 欧拉数 决策论法识别 分类器最小距离相关匹配 神经网络支持向量机SVM 原始图像 灰度图 预处理 彩色空间变换阈值分割 包含数字区域的二值图像 图像增强 滤波去除背景 数字区域二值图像 图像 分割 分割数字区域 若干单数字二值图像 图像 细分 分割单个数字 结构化识别 数字信息 相关匹配识别 神经网络 SVM 网络训练 …… 采用工具Matlab 前提条件打印数字背景白色 1.灰度化与二值化 方法灰度阈值法自适应阈值法…… 2.其它滤波形态学操作开闭腐蚀/膨胀 imshowItitle‘Original Image I1 im2bwI0.65 I0 imreadfile I0 imresizeI0480640 I rgb2grayI0 目标提取数字区域并分割单个数字 xy findI1 x1 minx x2 maxx y1 miny y2 maxy I2 I1x1:x2 y1