（交通信息工程及控制专业论文）基于图像处理的沥青混合料检测系统设计研究.pdf

t h e d e s i g s u p e r v i s o r ：p r o f s u nz h a o y u n c h a n g a nu n i v e r s i t y , x i a n ，c h i n a 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进 作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不 未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：毒诗为 卅口年莎月f ，。 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学 校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权 利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名： 否鉴为 加年6 月7 。日 导师签名： 拥、靠弓 - o l o 年月。日导师签名： 拥、籼乙 年月o 日 摘要 近年来，公路交通行业有了长足的发展，我国的各级公路绝大部分是以沥青路面为 主要材料，沥青混合料性能的好坏直接影响到公路的服务功能和使用年限。沥青混合料 检测技术在沥青路面使用中具有重要的理论意义和实用价值。随着数字图像处理技术的 发展，各种图像的处理方法和算法已日趋成熟。 本文将数字图像处理技术应用到沥青混合料的检测中。首先介绍了沥青混合料的一 些基本知识，然后对沥青混合料图像的图像灰度化、图像增强、图像锐化、图像分割、 图像边缘检测、图像形态学处理、图像轮廓跟踪，轮廓提取，目标区域的标记方面做了 详尽的研究。 本文介绍了采集沥青混合图像的硬件设备，包括线阵相机、图像采集卡、计算机、 红外激光照明设备，并且在v i s u a lc + + n e t 集成开发环境下进行了编程实现，通过集料 颗粒灰度值的差别，提取沥青混合料各成分所占的比例。通过图像二值化、轮廓提取和 轮廓跟踪，分离了集料颗粒，提取了集料颗粒的面积、周长、高度、宽度等一系列参数， 以颗粒的面积计算了沥青混合料混合料颗粒通过筛孔的通过率，将检测级配与设计级配 进行对比分析，并绘制出了沥青混合料的级配曲线。 关键词：沥青混合料，数字图像处理，图像分割，级配 a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，h i g h w a yt r a n s p o r ti n d u s t r yh a sm a d e g r e a tp r o g r e s s a tp r e s e n t ：t h em a j o r s t r u c t u r es t y l eo fc h i n e s eh i g h t y p eh i g h w a yi s a s p h a l tp a v e m e n t ，t h u st h ea s p h a l tm i x t u r e p e r f o r m a n c ed i r e c t l yi n f l u e n c e st h es e r v i c e a b i l i t ya n ds e r v i c el i f eo f h i g h w a y t h ed e t e c t i o n o fa s p h a l tm i x t u r eh a si m p o r t a n tt h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c ea n d p r a c t i c a lv a l u ei nt h ea p p l i c a t i o n o fh i g h w a y sa s p h a l ts u r f a c e w i t ht h ed e v e l o p m e n to ft h ed i g i t a l i m a g ep r o c e s s i n g ( d i p ) t e c h n o l o g y , m a n ya l g o r i t h m sh a v eb e e nm o r ea n dm o r em a t u r e d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gi su s e di nt h ed e t e c t i o no ft h ea s p h a l ti nt h i st h e s i s f i r s to f a 1 1 b a s i ck n o w l e d g eo ft h ea s p h a l tm i x t u r ei si n t r o d u c e d ，a n dm u c h s t u d yi sd o n eo ni m a g eg r a y p r o c e s s i n g ，i m a g ee n h a n c e m e n t ，i m a g es m o o t h i n g ，i m a g es e g m e n t a t i o n ，i m a g ee d g ed e t e c t i o n ， m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yp r o c e s s i n g ，i m a g ec o n t o u r t r a c k i n g ，i m a g ec o n t o u re x t r a c t i o n ， t a r g e ta r e am a r k e ro fa s p h a l tm i x t u r ei m a g ei nt h i st h e s i s t h eh a r d w a r ee q u i p m e n ti sp r o p o s e dt oo b t a i na s p h a l tm i x t u r ed i g i t a l i m a g e ，i n c l u d i n g l i n es c a nc a m e r a s ，i m a g ea c q u i s i t i o nc a r d ，i n f r a r e dl a s e rl i g h t i n ge q u i p m e n t i m p l e m e n t e db y p r o g r a m m i n gt oe x t r a c tt h ep a r t i c l e sa r e a , p e r i m e t e r , h e i g h t ，w i d t he t c t h r o u g hi m a g e b i n a r i z a t i o n ,c o n t o u rt r a c k i n ga n dc o n t o u re x t r a c t i o no nt h eb a s i so ft h e i n t e g r a t e d d e v e l o p m e n te n v i r o n m e n to fv i s u a lc + + n e t a n dt h r o u g ht h eg r a yv a l u ed i f f e r e n c e ，t h e v o l u m ep r o p o r t i o no ft h ea s p h a l tm i x t u r e sc o m p o s i t i o ni sa l s oc a l c u l a t e d t h e p a s s i n gr a t eo f t h ep a r t i c l e si sc a l c u l a t e db yt h ea r e a t h et h e s i sa l s o t h ed e s i g ng r a d a t i o na n dd e t e c t i o n g r a d a t i o na l ec o m p a r e da n da n a l y z e d t h eg r a d i n gc a l v eo f t h ea s p h a l tm i x t u r ei sd r a w n k e yw o r d s ：a s p h a l tm i x t u r e ，d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ，i m a g es e g m e n t a t i o n ，g r a d a t i o n i i 目录 第一章 绪论： 1 1 课题的背景及意义 1 2 国内外发展现状 1 3 沥青混合料知识概要要 1 4 本文的内容安排 第二章数字图像处理的基础知识 2 1 数字图像的基本概念。 2 2 四种类型的图像文件 2 3 数字图像处理的基础知识。 2 4 数字图像处理系统的组成。 2 5 本章小结 第三章沥青混合料数字图像预处理 3 2 图像的灰度化1 2 3 2 1 窗口变换处理1 2 3 2 2 灰度化处理13 3 3 图像的直方图修正1 4 3 3 1 灰度直方图1 4 3 3 2 直方图均衡化1 5 3 4 图像平滑16 3 4 1 中值滤波1 7 3 4 2 邻域平均法1 8 3 5 图像锐化1 9 3 5 1 拉普拉斯锐化法2 0 3 5 2 梯度法锐化处理2 l 3 6 本章小结2 2 第四章沥青混合料图像分割及边缘检测2 3 4 1 图像分割2 3 t t t 4 1 1 基于区域的图像分割2 3 4 1 2 阈值分割法2 4 4 1 3 迭代阈值法2 6 4 2 图像边缘检测2 7 4 2 1r o b e , s 边缘检测算子2 9 4 2 2s o b e l 边缘检测算子3 0 4 2 3p r e w i t t 边缘检测3 1 4 2 4c a n n y 边缘检测。3 2 4 3 本章小结3 3 第五章沥青混合料数字图像形态学处理与轮廓跟踪3 4 5 1 形态学概述3 4 5 1 1 图像腐蚀3 4 5 1 2 图像膨胀3 6 5 1 3 图像的开运算和闭运算3 7 5 2 区域标记与轮廓跟踪3 9 5 2 1 区域标记3 9 5 2 2 轮廓提取4 0 5 2 3 轮廓跟踪4 1 5 3 本章小结4 2 第六章沥青混合料检测系统实现4 3 6 1 系统硬件部分4 3 6 2 系统软件开发平台4 7 6 2 1 n e t 介绍4 7 6 3 1s q ls e r v e r2 0 0 0 数据库介绍4 9 6 3 系统软件组成及各功能模块说明5l 6 4 检测数据分析方法5 4 6 5 沥青混合料级组成成分分析5 5 6 6 沥青混合料图像级配数据分析5 8 i v v 传统的检查方法存在很多不便之处，已经不能满足当前的需要，运用数字图像处理 技术进行自动化检查就随之产生，数字图像处理( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ) 是通过计算机 对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处 理的产生以及迅速发展主要受三个因素的影响：第一是计算机的发展；第二是数学的发 展，特别是离散数学理论的创立和完善；第三是广泛的农牧业、军事、工业、林业、环 境和医学等方面的应用需求的增长。2 0 世纪7 0 年代，数字图像处理技术得到快速的发 展，理论和方法进一步的完善，应用范围更加的广泛。在这一时期，图像处理主要和模 式识别及图像理解系统的研究相联系，如：文字识别、遥感图像、医学图像处理的处理 竺【3 】 寸。 本文利用数字图像处理技术，进行沥青混合料组成及级配的研究，相比传统的方法， 有如下好处： 一、现行的沥青混合料检测方法一般为人工操作，检测方法滞后，也存在这人为操 作所不可避免的缺点，比如：效率低下，过程繁琐。采用现代科学技术图像处理技 术可以提高效率，降低人工成本。 1 第一章绪论 二、现行的沥青混合料检测方法不符合当前低碳的环保需要，对环境和检查者易产 生人体上的伤害，采用基于数字图像处理的沥青混合料检测技术可符合环保的需求【4 j 。 1 2 国内外发展现状 国外对沥青混合料的图像分析开展的比较早，1 9 2 0 年出现了沥青混合料的最初试验 方法哈费氏( h u b b a r d f i e l d ) 方法，后来由于沥青路面结构层使用了颗粒较粗的碎石， 于是提出了修正的h u b b a r d f i e l d 方法。在第二次世界大战期间提出的马歇尔试验方法 如今已经成为各国的沥青混合料设计的主要方法。后来又出现了维姆法、单轴压缩试验 法、三轴压缩试验法、g t m 方法等。研究涉及的范围也较广，大体可以分为石料形态 描述，钻芯料结构特征的提取，钻芯料三维结构的还原几个方面。从总体技术上讲，大 量应用了x 射线层拍摄，结合计算机视觉理论从二维特征提取发展到了三维结构的描 述与再现。比如华盛顿大学( u n i v e r s i t yo f w a s h i n g t o n ) 的伊麦斯( e m a s a d ) 通过x 射 线研究了混合料内部的孔洞分布与刚度的各向异性【5 1 。路易斯安那大学( u n i v e r s i t yo f l o u i s i a n a ) 的l b w a n g 通过x 射线采集沥青混合的断层图像的方法，展示了沥青混合 料的三维结构。近年来沥青混合料数字图像法的研究相对活跃，国外较多的集中在用有 限元、离散元分析。 国内的科研单位及高等院校也对沥青混合料检测图像处理技术越来越重视，相继在 同济大学、哈尔滨工业大学等高校开展类似的研究工作，随后的长安大学、东南大学、 华南理工大学对此方面的研究随即展开。从已发表的成果来看相对集中在技术摸索与对 国外的追赶方面。同济大学的张婧娜率先在国内开展了沥青图像采集与特征分析的工 作，之后哈尔滨工业大学的李智通过数字图像分析了压实过程中石料主轴方向的变化情 况，他根据沥青混合料的本来特征，有目的的开发了相对于的图像处理技术，取得了良 好的效果【6 j 。同济大学的彭勇在忽略了石料形态学区别的前提下，提出了评价沥青混合 料不均匀性的几种指标。华南理工大学的王端宜提出了通过数字图像计算路面表面特 征，他采用c c d ( c h a r g e c o u p l e dd e v i c e ) 技术得到沥青混合料所组成二维图像并进行 数字图像处理的研究结果，表明了对于混合料设计及其生产技术来说，数字图像处理技 术有很大的可行性和必要性。长安大学的孙朝云教授在沥青混合料的组成结构，沥青混 合料的级配自动检测方面进行了大量的研究，取得了可喜的成果。、国内对沥青混合料 2 为是均匀分布于沥青中。 沥青混合料是由粗集料( 碎石) 、细集料( 石屑或砂) 、填料( 矿粉) 、沥青四部分组成【踟， 见下图。沥青混合料的堆积过程遵循逐级填充的原则，即粗集料堆积后产生的空余部分 的体积先由细集料和矿粉填充，未填满的部分再由沥青填充。 f 集料鬻蓁碧 沥青棍合料 填料 l l沥青 图1 1 沥青混合料组成 沥青混合料断面图像如“图1 2 ”所示 3 第一章绪论 1 4 本文的内容安排 图1 2 沥青混合料图像 在数字图像处理技术发展日新月异的大背景下，本课题利用这种技术实现了沥青混 合料检测的一种方法。本文主要研究内容如下： 一、简要介绍数字图像处理的基础知识之后，对沥青混合料进行图像预处理，包括 图像的灰度化、图像平滑、图像锐化进而降低图像的噪声，增强图像效果。通过对图像 二值化，图像分割，图像边缘检测来进行图像特征的提取工作。 二、沥青混合料组成比例的计算以及集料颗粒参数的计算。根据灰度差计算集料、 沥青、填料所占混合料的比例。同时通过图像分辨率和实际尺寸的换算，活的颗粒的参 数，包括：宽度( w i d t h ) ，高度( h e i g h t ) ，面积( a r e a ) 、周长( p e r i m e t e r ) 、圆形度 ( c i r c u l a r - d e g r e e ) 、矩形度( r e c t a n g u l a r - d e g r e e ) ，并将参数存储在数据库里。运用计算 出来的颗粒面积，绘制出沥青混合料的级配曲线。 本文章节安排如下： 第一章：简要介绍了本文的背景及意义，国内外的发展现状，并对沥青混合料的基 础知识进行了一些简要的介绍。 第二章：介绍了数字图像处理的基本概念和基本知识，四种基本的图像文件类型， 并简要介绍了数字图像处理系统的一般组成。 第三章：沥青混合料图像的预处理。图像的灰度化，包括窗口变换处理和灰度化处 理；图像直方图修正，包括灰度直方图和直方图均衡化；图像平滑，包括中值滤波和邻 4 长安大学硕士学位论文 域平均法；图像锐化，包括拉普拉斯锐化法和梯度锐化法。 第四章：沥青混合料图像分割及边缘检测。介绍了图像分割的概念和四种图像分割 的方法( 基于区域的图像分割、阈值分割法、直方图分割、迭代阈值分割) ；边缘检测 的概念及四种边缘检测方法( r o b e r t s 、s o b e l 、p r e w i t t 、c a n n y 边缘检测) 。 第五章：沥青混合料图像形态学和轮廓跟踪的介绍。在形态学方面，着重介绍了图 像腐蚀、图像膨胀、开运算和闭运算。随后介绍了轮廓提取、轮廓跟踪和区域标记的算 法。 第六章：沥青混合料检测系统的实现。介绍了系统的硬件部分和软件部分，软件开 发的平台，软件的各功能模块。数据的处理、分析。介绍了分析方法，对沥青混合料组 成成分的分析及图像颗粒级配数据的分析，给出了误差产生的来源。 最后对本文工作进行了总结并提出了进一步工作的建议。 5 第二章数字图像处理的基础知识 第二章数字图像处理的基础知识 数字图像处理技术( d i p ) 可看作是各种图像加工技术的总称，是利用电子计算机 以及其他设备完成的系列工作，如：图像的采集、获取、存储和运输，图像数据库的建 立、查询、索引和抽取，图像的分类，表示和识别等等。另外此技术还有为完成图像处 理功能所进行的硬件系统的设计，硬件系统的制作等方面的技术。本章将介绍数字图像 处理概念，基础知识和特点。 2 1 数字图像的基本概念 自2 0 世纪6 0 年代以来，数字图像处理是一种新兴技术，它是随着计算机技术发展 而产生、发展和不断成熟起来的，数字图像处理不但在理论上取得较大的突破，并且在 实际应用上也取得了巨大的成就，引起了广泛的重视。一方面人类的重要的感知手段就 是视觉，而视觉的基础又是图像，因此心理学、生物医学、计算机科学等诸多方面学者 把数字图像处理作为研究视觉感知的工具。另一方面，在生产、军事等关系国计民生的 重大事情上，图像处理也有了较为广泛的应用，说明数字图像处理将有不断增长的潜力。 有两种描述方法描述计算机屏幕上显示出来的画面：一种为图形，另一种则为图像。 图像是以栅格结构的形式存储的，栅格结构是将一幅图像划分为均匀分布的栅格，每个 栅格成为一个像素，显示的记录每个像素的灰度值，因此像素位置按规则方式排列，像 素位置的坐标值却是有规则的。数字阵列信息组成了图像，它用以描述图像中各像素点 的强度和颜色，因此图像适应于表现含有大量细节的画面，并可直接的在屏幕上显现出 来。图像占用的存储空间比较大，因此一般需要进行数据压缩。图像的分辨率是图像的 精密度，是数字图像划分图像的像素密度，即单位长度内的像素数，单位是每英寸的点 数d p i ( d o tp e ri n c h ) 。显示分辨率则是用户在屏幕上观察图像时，所感受到的分辨率。 图像的分辨率说明了数字图像的实际精细程度。 2 2 四种类型的图像文件 数字图像的颜色深度表示一个像素的颜色值所占的二进制位数。颜色数目越多则颜 色深度越大。颜色深度的不同，就产生不同类型的图像文件，在计算机中常用如下类型 6 此颜色表有2 5 6 项，图像颜色表中每一个表项由红、绿、蓝三分量组成，并且红、绿、 蓝颜色分量值全相等，即：f o ( x j y ) = k 矗( x j y ) = f b l 亭( x ，y ) l 每个像素由8 位组 成，它的值范围从0 倒2 5 5 ，表示2 5 6 种不同的灰度级。每个像素的像素值f ( x ，力是图像 颜色表的入口地址。 2 3 数字图像处理的基础知识 数字图像处理的理论和方法涉及到很多学科，比如：数学( m a t h ) 、物理学( p h y s i c s ) 、 信号处理( s i g n a lp r o c e s s i n g ) 、模式识别( p a t t e r nr e c o g n i t i o n ) 、人工智能( a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 、生物医学( b i o m e d i c a l ) 、计算机科学与技术( c o m p u t e rs c i e n c ea n d t e c h n o l o g y ) 等众多学科，所以它是- - i 1 兼具交叉性和开放性的学科。图像处理和分析 涉及的知识种类多种多样，但是从主要内容和方法上可以分为如下几个方面： l 、图像的数字化。 是一幅图像包含的信息首先表现在光的强度( i n t e n s i t y ) ，它是随空间坐标( x ，y ) ， 7 第二章数字图像处理的基础知识 光线的波长y 和时间t 而变化的，图像函数见式( 2 1 ) 。 i = f f x , y , v , 0( 2 1 ) 如果只考虑光的能量而不考虑它的波长。它在视觉效果上只有黑白深浅之分，而无 彩色变化，这时就称为黑白图像( 或灰度图像) ，则图像模型可表示见式( 2 2 ) ： ， l = f h t ) = lf i x , y , u , 0 v ( v ) d y ( 2 2 ) ，o 当考虑不同波长的光的彩色效应，为彩色图像。依据二基色的原理，任何一种彩色 可分解为红( r e d ) 、绿( g r e e n ) 、蓝( b l u e ) 三种基色，所以彩色图像可表示为式( 2 3 ) ： i = f r ( x ，y ，t ) ，g ( x , y , 0 ，b 圆m t ) )( 2 3 ) 其中： r ( x ，y ，t ) = f 眠y ，y ，t ) r ( y ) d y g ( x ，y j t ) = f 胁椰( y ) d y 嘞毋= r f ( x ，刚b ( y ) d y 其中，r ( d ，g ( d ，b ( y ) 为r 、g 、b 三基色函数。 ( z 4 ) ( 2 s ) ( z 。6 ) 在我们的日常学习生活中，经常见到的图像一般是模拟图像，但是只有数字图像才 能被计算机处理，模拟图像进行数字化是还很有必要的，这种技术即为：抽样。数字图 像是连续图像f i x , y ) 的一种近似表示，可以用离散量组成的二维数组矩阵9 0 , i ) 来表示， 见式( 2 7 ) ： l - f ( o ，o ) f ( o ，1 ) f ( o ，n 1 ) 1 g ( i ，j ) ：l l ：们f o , ：1 ) 她? _ 1 l ( 2 7 ) l f ( m 一1 ，o ) f ( m 一1 ，1 ) f ( m 一1 ，1 1 一1 ) j 二维矩阵中的每个元素称为一个像元或者像素或者图像元素。而g ( i t j ) 代表( i ，j ) 点的 灰度值，即亮度值。依据一维采样定理，如果一维信号g ( t ) 的频率为f d ，以t 1 2 c o 为 间隔进行采样。则能够根据采样结果g ( r r ) ( i = ，一l ，0 ，1 ，) 完全恢复g ( t ) ，即式( 2 8 ) 8 长安大学硕士学位论文 g ( t ) = g ( i 1 ) s ( t r r ) 式中s ( t ) ：s i n ( 2 玎c o t ) 、 2 m t 采样示意图如图2 1 所示。 厂嘏脚4 采砰行 图2 1 采样示意图 il 采样阔隔 ( 2 8 ) 模拟图像通过采样结束，在空间和时间上离散化为一个个像素。但是采样所得到的 象素值仍为连续量。把采样后所得到的各个像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称之 为图像灰度的量化。 2 、图像增强 图像增强的目的是用来提高供人观看的图像的主观质量，是增强图像中有用的信 息，削弱图像的无用信息，突出图像中感兴趣的部分。首先用以改善人们的视觉效果， 其次便于人或机器分析、理解图像内容。它主要包括图像灰度增强、图像平滑、彩色增 强、锐化等。直方图修正，强化图像轮廓等也都是常用手段。 3 、图像恢复( 复原) 图像恢复( 复原) 是对质量退化的图像进行处理，把处理后的图像尽可能的接近初 始图像。所谓质量退化图像是指由于各种原因，比如：设备问题、周围环境的干扰等， 致使原来清晰图像变模糊，或使原图像未达到预期质量而形成的降质图像。它主要包含 退化模型的表示、无约束恢复，有约束的最小二乘恢复、频域恢复方法、图像的几何畸 变校正、超分辨率图像复原等方法。 4 、图像压缩编码 以二维形式显现的数字图像的信息量很大。它给传输、处理、存储、显示等都带来 9 第二章数字图像处理的基础知识 了很大问题。另一方面，图像中又有不小的冗余信信息，不利于传输、处理、存储，因 此要对待处理的图像进行压缩编码，用来减少描述图像的数据量。压缩可以在不失真的 前提下进行，也可以在允许失真的条件下进行。前者在解压后可无失真地得到图像的信 息，称为无损压缩编码，经常使用的无损压缩方法有：s h a n n o n f a n ( 香农) 编码，h u f f m a n ( 霍夫曼) 编码，游程( r u n l e n g t h ) 编码，l z w ( l e m p e l z i v w e l c h 韦尔奇) 编码和a r i t h m e t i c ( 算术) 编码等；而后者得到的只能是图像的近似，称为有损压缩编码，常用的有损压 缩编码有k l 变换编码( 均方误差准则下的最佳变换编码) 与d c t 编码( 离散余弦变 换编码) 。 5 、图像分割 数字图像处理中的关键技术之一就是图像分割。图像分割是指依据特定的特征将图 像划分成若干个有意义的部分，这些选定的特征一般包括图像的边缘、区域、轮廓等， 这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。它主要包括直方图分割、阈值分割、基 于区域的图像分割、迭代阈值分割等多种分割方法。 6 、图像分析、描述与识别分类 图像分析与描述的目的是对已经分割的或正在分割的图像中各部分的属性以及各 部分之间的关系进行分析、表述。它主要包括灰度幅值与统计的特征描述、区域几何特 征、边界的描述、区域的描述、矩描述、纹理描述、形态学描述等等。随着图像处理研 究的继续深入发展，已经有学者进行三维物体描述的研究，已经提出了体积描述、表面 描述、广义圆柱体描述等方法。图像识别分类就是依据图像中提取的目标物的特征，与 目标物现有的特征进行匹配、识别，以做出对各个目标物类属的判别。 2 4 数字图像处理系统的组成 数字图像处理系统是用来进行数字图像处理及其数字制图的设备系统，包括计算机 硬件及软件系统。硬件部分的组成为：计算机，按照程序控制，可执行范围广泛的数 据处理任务；图像阵列处理机及显示设备。而一个基本的数字图像处理软件系统则由 图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5 个模块组成，如图2 2 所示： 1 0 长安大学硕士学位论文 图2 2图像处理系统的组成示意图 图像输入模块，即图像采集或图像数字化，由于本课题还没有进行的实验在室内完 成，所以本文得到数字图像是由数码相机拍摄后所得到的。图像存储模块，图像包含的 信息量是非常大的，故需要大量的空间。图像的输出模块，在图像分析、识别和理解中， 一般需要将处理前后的图像显现出来。图像的通信模块，主要是对图像进行压缩编码， 而图像的压缩和编码技术已经成为数字图像处理的关键技术之一。数字图像处理与分析 模块包括图像处理算法、实现软件和计算机，它是数字图像处理的核心部分。根据要处 理数字图像的数据量的大小、实时性要求和算法的复杂程度，来选择合适的硬件和软件 系统。 2 5 本章小结 介绍了数字图像处理的基本概念和基本知识，四种基本的图像文件类型：单色图像， 伪彩色图像，2 4 位真彩色图像，灰度图像。并简要介绍了数字图像处理系统的一般组成， 硬件部分的组成为：计算机，按照程序控制，可执行范围广泛的数据处理任务；图 像阵列处理机及显示设备。而一个基本的数字图像处理软件系统则由图像输入、图像存 储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5 个模块组成。 第三章沥青混合料数字图像预处理 第三章沥青混合料数字图像预处理 本课题所得到采集的沥青混合料图像本身为数字图像，所以本文不涉及图像的数字 化技术。沥青混合料数字图像处理技术主要是为了有效地研究和提取图像的特征、数值、 符号，这些特征，应有利于人或者机器对其原图像进行分析和理解。获得的这些特征、 数值、符号的前提是较好的对图像进行预处理。 3 2 图像的灰度化 采集到的原始沥青混合料数字图像为2 4 位真彩色图像，由于2 4 位真彩色图像所需 的存储空间很大，处理速度较慢，当存储空间不是很大，并且要求实时快速的处理图像 时，一般都要进行彩色图像的灰度化。 图像的灰度变换处理( g r a y s c a l et r a n s f o r m a t i o n ，g s t ) 0 0 1 技术是图像增强处理中 一种直接的空间域图像处理方法。图像的灰度变换是在某种目标条件下，逐点改变原图 像中每一个像素点灰度值的方法。灰度变换主要针对独立的像素点来进行处理的，通过 改变原始图像数据所占据的灰度范围，以使图像在视觉上得到良好的改观，没有利用像 素点之间的相互空间关系进行改观。 3 2 1 窗口变换处理 当图像中大部分像素的灰度级在【m ，n 】范围内，少部分像素分布在小于m 和大于 n 的区间内时，如图3 1 所示，可以用两端“截取式的变换使小于灰度级m 和大于等 于灰度级n 的像素强行压缩为0 和2 5 5 。虽然将会造成一小部分像素的丢失，不过有时 为了某种应用，做这种“牺牲 是值得的。这种变换叫灰度的窗口变换。灰度的窗口变 换是一种常见的点运算，它的操作和阈值变换类似。 图3 1 窗口灰度变换函数 窗口变换的实现方法上可以看作是灰度变换的折线特例。它限定了一个窗口的范 1 2 程序实现如图3 2 所示： 图3 2 窗口灰度变换处理程序实现 效果图对比如图3 3 所示： 图3 3 窗1 3 变换效果与原图比较 3 2 2 灰度化处理 图像灰度化处理，是指把彩色图像变换成灰度图像的过程，即为r _ g = b 。在一般情 况下，彩色图像中的每个像素可用3 个字节表示，每个字节对应着r 、g 、b 各分量的亮 1 3 第三章沥青混合料数字图像预处理 度，灰度化处理后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，取值范围 o ， 2 5 5 ，数值越大该点越白，则越亮，越小即越黑，则越暗。彩色图像灰度化见式3 2 。 g r a y ( i ，j ) = 0 , 1 1 r ( i ，j ) + 0 5 9 g ( i ，j ) + 0 3 1 3 ( i ，” ( 3 2 ) 其g r a y ( i ，j ) 是转换后的图像在( i ，j ) 点处的灰度值。灰度图只能表现2 5 6 种颜色， 目的都是使r 、g 、b 分量值相等。灰度化前后的图像对比3 4 图所示 a ：2 4 位真彩色图像 图3 4 3 3 图像的直方图修正 b ：灰度化后的图像 灰度化前后对比 数字图像在采集、量化、传输、接收和处理的过程中不可避免地会受到一定程度上 的噪声干扰，这些噪声影响了图像质量，使图像特征变得模糊，有的甚至完全淹没了特 征，给图像的处理分析带来了较大的困难。所以在对图像提取各种特征之前，需要消除 这些噪声，进而较大的提高图像的质量。图像增强的目的在于修正这种降质，进而达到 以下两个目的：第一则是提高图像的视觉效果，改善图像的清晰度。第二则是将图像转 换成一种更便于计算机分析处理的形式。总之，通过修正处理来有选择的突出图像中感 兴趣的信息，抑制无用信息，以提高图像的使用价值。 把统计学中直方图的概念引入到数字图像处理中，以用来表示图像的灰度分布，称 为灰度直方图。而不同的灰度分布相对应着不同的图像质量。所以，灰度直方图能反映 出图像的概貌和质量，也是图像增强处理时的重要依据。 3 3 1 灰度直方图 灰度直方图的定义是：数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，可表示 1 4 长安大学硕士学位论文 为： 且 p 0 02 詈，k = o ，1 ，, - - - , l 1 ( 3 3 ) i l - 1 yp ( k ) = 1 _ 二j k = o ( 3 4 ) 式中，k 是图像f ( m j n ) 中的第k 级灰度值；n k 为f ( 矾n ) 中灰度值为k 的像素个数；n 为图 像的总像素个数，l 为灰度级数。对图像灰度分布进行分析的重要手段是依据灰度直方 图，它可以表现为图像的整体或局部的灰度分布。直方图反映了图像的清晰程度，当直 方图分布均匀时，图像最清晰。因此可以利用直方图来达到使图像清晰的目的。灰度直 方图的横坐标是灰度，纵坐标是图像灰度概率密度函数。 3 3 2 直方图均衡化 直方图均衡化是指通过对图像进行某种灰度变换，使变换后图像的直方图能够均匀 分布，能使原图像中具有相近灰度且占有大量像素点的区域的灰度范围展宽，是对图 像进行的非线性拉伸，重新分配图像的像素值，使大区域中的微小灰度变化显现出来的 过程，能使图像更加清晰。 直方图均衡化的过程如下： ( 1 ) 列出原始的图像灰度级和变换后图像的灰度级：k , j = 0 , 1 ，2 ，n 一1 ，其中 n 是灰度级出现的个数。 ( 2 ) 统计出原图像各个灰度级的像素个数n k 。 ( 3 ) 计算原始的图像直方图：p ( 妨= 詈，n 为原始图像像素总个数。 ( 4 ) 计算出累计直方图弓= 墨：o p ( k ) 。 ( 5 ) 利用灰度变换函数计算出变换后的灰度值，并四舍五入： j = i n t ( n i ：) p j4 - o 。5 】。 ( 6 ) 确定灰度变换关系k j ，据此将原始图像的灰度值f ( m ，n ) = k 修正为 ，、 g l m ，n ) 2i 。 15 第三章沥青混合料数字图像预处理 ( 7 ) 统计变换后各灰度级的像素个数i l 。 ( 8 ) 计算变换后图像的直方图e = 詈。 因此，直方图均衡化就是通过原始图像的非线性转换，使直方图均匀分布，以增加 图像灰度值的动态范围，从而达到图像整体的对比度，使图像变的更加清晰的效果。图 3 5 为原始图像及其灰度直方图，图3 6 为直方图均衡化后的图像及其灰度直方图。 图3 5 原始图像及其灰度直方图 3 4 图像平滑 图3 6 直方图均衡化后的图像及其灰度直方图 图像在生产和传输的过程中，往往受到各种噪声的干扰和影响，从而降低了图像的 质量，为后续的图像处理和分析造成了不小的障碍。噪声反映在图像中就会使原本均匀 和连续化的灰度值，突然变大或变小，形成了一些虚假的边缘或轮廓。图像平滑就是减 1 6 长安大学硕士学位论文 弱、抑制或消除这类噪声而改善图像质量的一种方法。经过图像平滑处理，才能提高后 面的图像特征提取的准确程度【1 2 1 。 由于噪声源众多，比如：光栅扫描、底片颗粒、机械元件、信道传输等，噪声种类 复杂多样，比如：加性噪声、乘性噪声、量化噪声等，因此相应的平滑方法也多种多样。 平滑可以在频率域进行，也可以在空间域进行，本章主要介绍在空间域上图像平滑常用 的方法，主要包括非线性平滑和线性平滑。非线性平滑主要介绍中值滤波法，线性平滑 主要介绍均值滤波法。 3 4 1 中值滤波 在含噪声的数字图像中，噪声往往以孤立点的形式出现，特别是干扰脉冲和椒盐类 噪声。这些噪声一般所占像素数很少，而图像则是由像素数数目较多、面积较大的小块 组成。基于这一情况，可采用中值滤波方法来消除噪声【1 3 j 。 中值滤波是一种非线性信号处理的方法，与其相对应的中值滤波器也是一种非线 性滤波器。中值滤波的原理就是对一个窗口( 记为v ) 内的所有像素灰度值排序，取排 序结果的中间值作为v 中心点处像素的灰度值。公式可表示为式3 5 ： g ( m ，n ) = m e d f ( m i ，n j ) ，( l j ) ，时 ( 3 5 ) 通常v 内像素数个数选为奇数，这样可以保证有一个中间值。而如果v 内像素数 选为偶数时，就取中间两个值的平均值作为中值。中值滤波的关键是选择合适的窗口形 状和大小，因此不同形状和大小的滤波窗就会带来不同的滤波效果。根据所采集到的沥 青混合料图像，目标物体比较清晰，故采用3 * 3 滤波窗口， 1 7 第三章沥青混合料数字图像预处理 图3 7 中值滤波前后效果对比图 从图3 7 上可以看出，中值滤波对于椒盐噪声和干扰脉冲有不错的滤除作用，同时还 能保持目标物体的边缘，但这要在合适的应用场合，合适的滤波窗口形状和大小下进行。 3 4 2 邻域平均法 沥青混合料图像中的大部分噪声是随机噪声，其对一像素点的影响可以看作是孤立 的。所以，噪声点与该像素点的邻近各点相比来说，其灰度值会有显著的不同( 突然变 大或变小) 。基于这一情况，可以采用所谓的“邻域平均的方法”，来判断图像中每一像 素点是否含有噪声。邻域平均法就是指对含噪图像f c m ，n ) 的每个像素点取一邻域s ，用 s 中所包含的像素的灰度平均值来代替该点的灰度值。见式( 3 6 ) g ( m ，n ) = k = 言e 0 , j ) ( 3 6 ) ( t , j ) e s 式中，集合s 为不包括本点( m ，n ) 的邻域中各像素点的集合；n 为s 中像素点的个数。 常用的邻域为4 邻域，如图3 8 所示 o 图3 , 8 邻域示意图 1 8 图3 9 邻域平均法处理效果图 邻域平均法的平滑效果与邻域的半径相关，邻域半径愈大，处理后得到的图像的模 糊程度越大，可以得出，增强图像的清晰度是图像平滑处理研究的主要问题之一。由图 3 9 可以看出经过邻域平均法处理后，虽然图像噪声得到了抑制，但图像变得相对模糊 了。 3 5 图像锐化 经过3 4 节的图像平滑后，可以滤除图像噪声，但是一个缺点是图像变得模糊，细 节不算清晰。究其原因来说，主要是图像受到了平均运算或积分运算。由此，可以采用 微分运算进行图像的增强，以使图像变得清楚。如图在频域分析，图像模糊的实质就是 1 9 第三章沥青混合料数字图像预处理 表示目标物轮廓和细节的商频分量被衰减，因而在频域中可采用高频提升滤波的方法来 增强图像。图像锐化就是使图像目标物轮廓和