基于MATLAB的不规则面积图像测量.doc

基于MATLAB不规则面积图像测量*
不规则图像/图像处理/面积计算
1 引言
        在当今这个生活节奏快速时代,测量工作已经难以经过事事亲力亲为得到确保,尤其是在复杂环境条件下(如强电磁、 强辐射、 强腐蚀环境),所以我们需要经过其她方法手段来达成我们测量目。近代科学和工业化发展,也要求测试技术突破经典测量方法和技术,寻求新测试原理与手段。图像测量作为多年来在测量领域新兴一个高性能测量技术,其在机器视觉、 图像匹配、 图像检测和模式识别中都相关键应用。数字图像面积测量作为数字图像测量一个关键分支,在日常生活中应用更是不胜枚举。

2 不规则图像面积测量原理
2.1 图像获取
        利用对特殊类型能源敏感传感器材料,把输入能源转变成输出电压波形,再将其数字化,从而便得到数字图像信息[1]。比如能够利用数字化设备拍摄数字图像(如数码相机),利用数字转换设备采集数字图像等。

2.2 图像预处理-图像复原(image restoration)
成像系统受多种原因影响,造成了图像质量降低,造成图像退化。传感器噪声、 摄像机聚焦不佳、 物体与摄像机之间相对移动、 大气湍流、 光学系统像差、 成像光源和射线散射等都是其影响原因。经典图像复原是依据图像退化先验知识建立一个退化模型,如空间域图像退化模型,该系统模型特点是线性、 移不变;频域退化模型;能量域退化模型等。模型选择好后再以这个模型为基础,采取多种逆退化处理方法进行恢复,使图像质量得到改善[2][3]。本文中采集图像关键存在运动而引发图像模糊,其频域对应退化模型为
(1)

2.3 目标图像提取
在对图像研究和应用中,大家往往只对图像中一些部分感爱好,这些部分即为目标图像,它是图像中特定、 含有独特征质区域。为了辨识和分析目标,需要将它们从背景中分离、 提取出来,在此基础上才有可能对目标信息做深入利用。图像提取分割正是将这么特征区域提取出来技术。这些特征能够是灰度、 颜色和纹理等,目标能够是单个区域,也能够是多个区域。本文借助于MATlLAB软件本身所带roipoly函数经过手动选择方法,在原始图像中选择感爱好区域从而获取目标区域进行分析与研究。

2.4 图像处理
2.4.1 目标区域图像增强
        图像增强目是为了提升目标区域图像质量,如提升图像清楚度等。图像增强不考虑图像是怎样退化,而是试图采取多种技术来增强图像视觉效果。所以,图像增强能够不顾增强后图像是否失真,而是突出目标区域中所感爱好部分,如:强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清楚,细节显著;强化低频分量可降低图像中噪声影响。本文采取图像增强方法为:因为灰度直方图(histogram)是多个空间域处理技术基础而且直方图操作能够有效用于图像增强,提供有用图像统计资料,其在软件中也易于计算,所以本文采取统计原图灰度直方图,并利用直方图均衡方法进行图象增强,分别利用imread函数统计原图灰度直方图和利用histeq函数进行直方图均衡化处理。

2.4.2 图像去噪及边缘检测
        正确边缘提取对后续面积计算非常关键。因为受很多条件影响,会存在不一样程度干扰噪声造成不能提取出理想边缘,直接影响到计算正确度,所以在边缘检测前先对图像进行噪声滤波给予改善。
        ① 中值滤波法是一个非线性平滑技术,它将每一个像素点灰度值设置为该点某领域窗口内全部像素点灰度值中值能够有效消除椒盐噪声,同时也能够保护边缘信息。在MATLAB中medfilt2函数来进行中值滤波处理。
        ② 对于滤波后图像会有很多不属于所需测量干扰区域,所以我们对图像进行形态学处理,选择不影响测量面积结构元素对图像进行膨胀处理达成修复完善边界作用,在经过腐蚀操作去除无需测量小块干扰区域,从而达成完整去噪目。MATLAB能够经过strel函数来产生所需要结构元素,imdilate和imerode来完成膨胀和腐蚀操作。
        ③ 对去噪后图像利用edge函数采取高斯函数拉普拉斯探测算子经过双边缘间零交叉点位置确定真实边缘位置。拉普拉斯算子模板以下:
        (2)
        ④ 在边缘点拟合完成后用1对拟合曲线包围区域进行填充,填充后即为目标区域[4]。

2.5 目标区域图像面积计算
        经过图像处理后目标区域块其边缘特征较处理前有很大改善,进而能够进行面积计算。我们知道,对于同一类型目标,总面积计算能够经过先求出总像素个数,然后乘以单个像素面积即可得[5]。即

        由上可得,不规则面积图像测量方法测量步骤以下图1所表示:

图一 不规则面积图像测量方法测量步骤
        由此可见,单个像素面积和总像素个数计算对测量结果有很大影响。在求取目标区域总像素个数时候常采取定标法,即在所测目标区域放置一个标准物件。这么做目不仅利于测量同时也能够减小测量误差。其中单个像素面积经过下述方法得到,由该标准物件求取出该标准物件像素个数,求取该标准物件面积并用此面积除以该标准物件总像素个数即可求出单个像素面积:
        单个像素面积=标准物件面积/标准物件总像素个数
        本文所采取标准物件为一圆硬币,直径大小为25mm。高度2mm。

3 实例分析
        在某次补片焊接中,经提取后需补片区域图像处理前(左图)和处理后目标区域块图像(右图)以下图2所表示:
由此能够看出,在处理后效果较之处理前大为改善。用图像法测出图像面积与此补片实际面积(1471.43mm2)

        比较结果如表1所表示,其中常规法采取微分元法求取[6]
        由测量数据能够得出,经过这种方法测得图像面积相对误差在1%以下,较常规方法求得误差更小。

4 结束语
        由以上分析和数据能够得出结论:选择后图像,在经过图像复原、 图像增强、 边缘点连接拟合与检测处理后,图像质量得到很大改善,目标区域较处理前特征更为显著、 清楚。利用所述面积测量方法进行图像面积测量,相对误差落在很小范围之内,能够很好测量出目标区域图像面积,说明此方法是有效,在实际测量中也是可行。加之图像法含有非接触及适时性好等特征,其应用也必将越来与广泛。

赵松柏 谌海云 贾 鹏 卢阿娟 邹宁波 陈普春 郑琦怡