二值图像的目标识别技术
在炮管内表面的检测中,要求对炮管内表面的裂痕、蚀炕、膛线等“目标”进行参数检测和分类,我们采用密扫描的方式采集炮管内表面的数据。这就要求我们首先“目标”从密采数据中“识别”出来,并提取所需要的信息。因为“目标”的深度比粗糙度值大许多。所以,对于这些“目标”的识别来说,密扫描数据可以看作是一幅二值图像。我们的问题就转化为二值图像中的目标识别问题,本算法就是在此课题背景下提出来的。
1 目标识别技术探讨
图像中的目标识别有两个核心的过程:①图像吸尘管分割,即从一幅图像中分离出一个或多个我们感兴趣的“目标”区域来:②对这些“目标”区域进行特征信息提取。图像分然后者却更具可行性割算法一般有边界检测(差分边界检测、梯度边界检测等)、边缘匹配与拟合等方法。图像分割算法对目标识别极其重要,它甚至决定着目标特征信息提取的成败。传统的图像识别技术都是以像素的归类的方式实现的,虽然在算法上比较容易实现,但大都属于全局搜索的算法,并且对目标的识别大多通过和样本图像的相关运算所得到,对目标的许多特征信息如目标边界的内外环信息,都无能为力。
图1 二值图象探讨
2 二值图像探讨
二值图像是以点阵的方式来进行排列的,因此可以看作一个二维数组。为方便,把二值图像上的一个目标看作为一个闭集。因此,我们把图像的像素点分为以下几类(图1)。
实点和空点 实点为属于某个目标的点,空点为不属于所有目标的点。
内点和边界点 像素点在某个目标的内部,称为内点。即它至少有一个邻域包含在某个目标中。(像素点的最小邻域为以此点为中心,以一个像素单位为半径的区域)如果一个像素点不是实点,但它至少有一个邻域,这个邻域减去此点所形成的区域包含在某个目标中,我们把此点填充为实点(它成为内点,误差仅为一个像素)。在某个目标的边界称为边界点(即内点和实点的交集且减去毛刺点和孤立点中的点)。
毛刺点和孤立点拧动加载速度调理旋钮时要缓慢进行 孤立点和毛刺点都为实点,但孤立点至少存在一个邻域,它减去此点后所形成的区域与目标的交集为空。毛刺点的这样的区域与目标的交集只有一个像素点。
3 数据结构
为了更好地实现算法,必须有一个好的数据结构,它应能够完成本算法的所有功能。每个数据类都有自己的方法,低层的数据类的方法在条件满足的情况下,能够获得自己的所有信息。为高层数据类在高层次(不考虑低层实现)上的编程提供基础。
4 边界搜寻
搜索边界是目标识别中最关键的一步,其目的是把所有的最少要为夹块长度的3/4上下夹头夹紧时边界点搜索出来并连接成环,其程序流程如下:
找出一个边界点来文化石,作为环头。对于任一个像素点可以建立一个坐标系,把相邻8个点逆时针顺序进行标记。(这里规定,如果邻点超出图像范围,一律为空点)如图 1所示。由以上的定义可以看出,边界点必须为实点,并且其8个邻点至少有一个空点和一个实点,如果一个像素的8个邻点都为实点,则此像素为内点。如果一个像素的8个邻点都为空点,则为孤立点,可根据需要进行处理。(例如,可以去掉孤立点,相当于中值滤波)。搜寻图像,直到找出一个边界点。作为环头,并做记录。
以环头为起点,进行环的生成:①以环头为环中的第一个边界点,建立(1)所述的坐标系,并且定义邻点0—7,规定邻点I的前点为 I-1,后点为I+1,如果I为0,则其前点为7,如果I为7,其后点为0:使其8个邻点形成一测量工具个逆时针的环。②搜寻和边界点相邻的下一个边界点。从其邻点0开始,按0—7的顺序依次确定其各邻点的特征:1.空点2.出点3.入点4.实点。规定出点为它的前点为实点,后点为空点的像素点,入点为它的前点为空点,后点为实点的像素点。(0点的前点为7点,单反相机7点的后点为0点。)(一般一个边界点所有邻点中只有一个出点和入点。否则,其邻点中必有毛刺点,可以进行特殊处理)。③以边界点搜寻的第一个入点为下一个边界点,并对此点作标记,返回b,直到边界点N的下一个边界点为环头。于是我们生成了一个环。这是一个链表结构,其每个节点(边界点)的位置和节点总数N都可以知道。对环数加1。进行第(3)步。
寻找下一个没有经过标记且为边成型件尺寸精度高界点的像素,返回(1)重新进行环的生成,直到图像中没有既是边界点又没有被标记的点。到此,我们生成了所有的环(边界)。
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