（计算机应用技术专业论文）基于图像处理的材积非接触测量系统.pdf

摘要 现阶段木材体积( 材积) 测量还停留在手工测量，查材积表求得结果的原始阶 段，本论文就是围绕如何解决这一现实问题而展开的。研究目标是设计并实现基 于图像处理的材积非接触测量系统，实现材积的非接触快速、高效测量。在此基 础卜，力求达到操作的规范化，存储的自动化。 本论文的研究方法是：首先对输入数字图像进行一系列前期处理，最终二值 化图像建立计算模型；然后，通过标定的选择计算材积，分析误差；最后开发有 多媒体数据库的支持的材积非接触测量系统。 本论文的研究成果主要有以下两个方面： 一建立材积测量的计算模型 针对某一采集系统，通过多个标定，可以建立现实物体与计算机映象间的映 射关系，从而使非接触测量成为可能 二成功开发了基于图像处理技术的材积非接触测量系统 本系统的前端应用软件采用v i s u a lc + + 6 0 开发；数据由m i c r o s o f ts q l s e r v e r2 0 0 0 或a c c e s 8 管理，具体： 1 设计了一个专门处理与设备无关位图的类c d i b ，并实现了在d i b 中直接进 行g d i 操作。 2 系统中增加了选择功能，能将目标区域框选出来，将背景影响降至最小。 3 采用最大方差阈值法进行目标区域的分离。 4 实现了用a d o 访问多媒体数据库技术 总之，本文的研究不仅验证了基于图像处理的材积非接触测量的可行性，提 供了采用v i s u a lc - + 、s q i 。s e r v e r ( 或a c c e s s ) 、a d o 编程技术的具体开发方案， 具有一定的创新意义；而且基于图像处理的非接触测量不仅能应用于材积的测 量，它提供了一种将成熟理论转化为现实生产力的方法，有一定的推广价值。 关键词：非接触测量d i b 标定a d o a b s tr a c t r e c e n t l y ，t i m b e r v o l u m eh a v eb e e nm e a s u r e db yh a n da n dc h e c h e dt h et a b l eo f t i m b e rv o l u m et og e tr e s u l t s t h ea r t i c l ei su n f o l d e da r o u n dh o w t os o l v et h i sr e a l i s t i c p r o b l e m g o a l i nr e s e a r c hi st o d e s i g n t h e i m a g e b a s e dp r o c e s s i n gs y s t e m f o r n o n c o n t a c tm e a s u r e m e n to ft h et i m b e rv o l u m e ，n o to n l yt or e a l i z ev o l u m eo ft i m b e r m e a s u r e dh i g h e f f i c i e n t l y ，b u ta l s ot om a k ee v e r ye f f o r tt or e a c ht h es t a n d a r d i z a t i o n o p e r a t e da n da u t o m a t i cs t o r e s t h er e s e a r c ha p p r o a c ho ft h i st h e s i si s ：f i r s t m o d e lo fc a l c u l a t i o n s e c o n dc a l c u l a t et h ev o l u m e s t a n d a r d i z a t i o na n da n a l y s et h ee r r o r l a s t d e v e l o p f o rn o nc o n t a c tm e a s u r e m e n to f t h ev o l u m eo f t i m b e r t h r e s h o l d i n gi m a g et os e tu pt h e o ft i m b e rt h r o u g hc h o i c i n gt h e a i m a g e _ b a s e dp r o c e s s i n gs y s t e m r e s e a r c hr e s u l t so f t h i st h e s i sh a v ef o l l o w i n gt w o m a i n l y ： 、s e tu pc a l c u l a t i o nm o d e lo fm e a s u r e m e n to f t h et i m b e rv o l u m e f o rc e r t a i nc o l l e c t i o ns y s t e m ，w ec a ne s t a b l i s ht h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h er e a l i s t i co b j e c t a n d c o m p u t e rm o d e l ，s om a k e i tp o s s i b l ef o rn o nc o n t a c tm e a s u r e m e n t 二、s u c c e s st od e v e l o pai m a g e _ b a s e dp r o c e s s i n gs y s t e mf o rn o n _ c o n t a c tm e a s u r e m e n to ft h e v o l u m eo f t i m b e r a p p l i c a t i o ns o f t w a r eo fs y s t e ma d o p tv i s u a lc + + 6 0 t h ed a t aa r em a n a g e db ym i c r o s o f t s q l s e v e r2 0 0 0 ( o r a c c e s s ) t h ef o l l o w i n g a r es p e c i f i cc o n t e n t ： 1 c d i b d e s i g n e d t od e a lw i t l ld i b s p e c i a l l y r e a l i z eg d io f o p e r a t i o ni nd i bd i r e c t l y 2 a d dt h es e l e c t i o no ff u n c t i o nt ot h es y s t e mw h i c hc a l ls e l e c tg o a lr e g i o n s ot h a td r o p b a c k g r o u n d s i n f l u e n c e et ot h em i n i n u m 3 ，a d o p t t h et h r e s h o l d sa r i t h m e t i co f m a xv a r i a n c et os e p a r a t e et h eg o a l r e g i o n 4 r e a l i z e t e c h n o l o g yo f d a t a b a s ew i t ha d o i naw o r d ，t h er e s e a r c ho ft h i sa r t i c l en o to n l yt e s ta n dv e r i f yt h ef e a s i b i l i t yo f i m a g e _ b a s e d p r o c e s s i n gs y s t e mf o rn o n c o n t a c tm e a s u r e m e n to f t h ev o l u m eo f t i m b e r , p r o v i d et h ec o n c r e t e s c h e m eo f d e v e l o p m e n tw h i c ha d o p ts o m et e c h n o l o g y , s u c h a sv i s u a lc + + ，s q ls e r v e r , a d o ，b u t a l s ot h e i m a g eb a s e dp r o c e s s i n g n o nc o n t a c tm e a s u r e m e n to f f e ro n em e t h o dt h a tt u r nt h e w e l l c o n s i d e r e d t h e o r y i n t ot h er e a l i s t i c p r o d u c t i v ef o r c e ，w h i c h h a v eb e e no fc r e a t i v e s i g n i f i c a n c ea n d h a v es o m e p o p u l a r i z a t i o nv a l u e k 呵w o r d ：n o n _ c o n t a c tm e a s u r e m e n t ，d i b ，s t a n d a r d i z a t i o n ，a d o t t 昆明理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下( 或我个 人) 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论 文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做 出重要贞献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本 声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：巷连军 日期：2 0 0 4 年2 月8 日 关于沦文使用授权的说明 本人完全了解昆明理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅，学校可以公布论文的全部 或部分内容，可以采用影印或其他复制手段保存论文。 ( 保密论文在解密后应遵守) 导师签名：童丝兰 论文作者签名：垒姿筌： 日 期：2 q q 皇生2 月 8旦 昆明理工人学硕士学位论文 第一章绪言 第一章绪言 随着改革丌放的深入，市场经济的发展，木材产品种类不断增加，对木材尺 寸的计量也越来越细致。目前，我国林业f 经历由以木材生产为主向以生念建设 为主的历史性转变，特别是随着天然林资源保护工程的实施，禁伐天然林后，木 材产量锐减，进口量明显上升。即将出版的中国林业政策改革对林产品的贸易 及环境影响和报告预测，随着中国经济的快速发展，对木材的需求量将持续增 长：到2 0 1 0 年我国木材市场 需求量将达到2 亿立方米， 进口量将达到l 亿立方米“1 。 而云南因与缅甸、老挝接壤 也成为木材进口的过境大 省。然而，与木材交易的繁 荣局面爿i 相适应的是木材材 积的测量还停留在手工测 量，奁表姑3 求值的原始阶段 ( 参阅附录b ) 。 在调研中注意到：木材 材积的测量首先是手工测量 原木材积表 疆尺盛 ( 口n 圈( 1 - 1 ) 0 6 9 20 7 截面得到检尺径，再查专用的木材材积表，根据量得的检尺径及相应的检尺长从 表( 如图( 卜1 ) ) 中查得木材材积。如检尺径为5 2 c m ，检尺长为2 6 m ，则从图中查 得其材积为0 6 2 0 m3 。一根木材这样，一车木材也是这样，整个过程人为的成分 太多。如要求更精确一些，则要取术材大头和小头的平均作为检尺径，无疑速度 会更慢，效率更低。这还不算太糟糕，如图表中根本就没有所对应的检尺长，则 不得不用材积计算简式手工计算了。 枪尺径自4 12 c m 的小径原木材积计算公式为： v = o 7 8 5 4 l ( d + 0 4 5 l + o 2 1 2 1 0 0 0 0 ( 1 ) 检尺径自1 4 c m 以上的原木材积计算公式为： 捌|堇拽w粥聊郴谨枷孵；事舶 0 0 0 o 0 仆0 o 0 m 0 乱 错惦嘶盯端孵钟乱鼹玎弘巧 v = 0 7 8 5 4 l d + o 5 l + 0 0 0 5 l 2 + 0 0 0 0 1 2 5 l ( 1 4 一三) 2 ( d 一1 0 ) 1 2 1 0 0 0 0( 2 ) 上两式中v 一材积m 3 ；l 。一检尺长 m ；d 一检尺径 c m 。 例如：一根检尺长2 m 、检尺径2 0 c m 的原木，其材积计算套用简式( 2 ) v = 0 7 8 5 4 2 2 0 + o 5 2 + 0 0 0 5 2 2 + o 0 0 0 1 2 5 2 ( 1 4 2 ) 2 ( 2 0 一i o ) 2 1 0 0 0 0 矿= 00 7 2 m3 。 套用简式手工计算虽然不甚其烦，但有劳总有所获。如果连计算简式都不适用， 那迄不是世界未日。 木材作为国家专营商品，因其这种测量方式使得监控，检查很不利。调研中 发现：从腾冲至昆明沿途设有5 级木材检查站，然而，很多时候这种检查只是对 照单据，草草核实一下，每年无形中的损失不可估量。最糟的是，无法留下现场 资料，即使出了问题也无从考证。 因此，对材积测量技术展开研究，提高材积测量的自动化水平，加强监督、 检查力度，极具现实意义。 同时，该研究也颇具挑战性。这是因为主观上让一个己习惯用尺子的人改用 鼠标、键盘，测量也许会出现暂时性的倒退：客观上由于木材的品种繁多，纹理 的千变万化，背景的斑驳璐离，要实现对象区域的分离是个棘手的问题。 另一方面，基于图像处理的非接触测量已成为当前计算机应用技术领域一个 研究热点，可借助该技术来提高生产效率。 基于图像处理的非接触测量就是借助图像处理技术将采集的图像数据运用一 些算法包括图像增强、平滑、边缘锐化、分割、特征提取、图像识别等进行处理， 最后建立计算模型，从而达到测量的目的。近年来基于图像处理的非接触测量在 测量中得到越来越广泛的应用。 在国外，应用基于图像的非接触测量技术早以成为工业界非常流行的测量工 具，随着各种高性能器件如半导体激光器ld 、电荷耦合器件ccd 、cm os 图像传感器、位置敏感器件psd 等的出现，这种非接触测量更是得到了迅猛的 发展。而在国内，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了 牛产自动化的问题以后，已开始将目光转向自动测量方面。 目前国内图像方面应用最多的方面是多媒体方面，主要从事以下几个方面的 研究：图象压缩、三维重建、虚拟现实。由于受到带宽的限制，可视电话及会议 系统方词的应用并不成熟。就国内情况而言，图象处理在图象通讯、办公自动化 2 昆明理工人学硕士学位论文第一奄绪言 系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域应用还 是很不普遍。 虽然国外基于图像的非接触测量产品有较高的测量精度，但其价格也不蜚， 而且对作业环境条件要求苛刻，加之用户接口并不友好决定了这些泊来品并不适 合中国的国情。同时国内人士还在忙于理论研究，而对于将成熟技术转化为生产 力方面似乎认识不够。基于这些因素的考虑，我想“基于图像处理的材积非接触 测量系统”的开发既迎合了当今国内、外科研发展的趋势，又是国内现实生产力 的客观要求，同时它本身也体现了科学性，具有学科的交叉性，蕴含惹创新性。 本论文研究分两大步：研究设计合理的计算模型；其次，根据计算模型开发 具有友好人机交互界面的应用软件系统。 从本论文的研究成果看： 一本研究圆满完成了既定的建模任务，提出了选择对象区域，实现直接d i b 绘制，达到计算模型的优化。从仿真的结果来看，效果较为理想。 二开发了“基于图像处理的非接触测量系统”。该系统人机界面友好，提供了 多种标定供用户选择使用，实现了a d o 访问多媒体数据库的细节等。 综上所述，本论文主要由数字图像与位图、基于图像处理的材积非接触测量 技术、基于图像处理的材积非接触测量系统实现等部分构成 限于本作者水平，文中定有不妥之处，还望各位专家指正，作者将感激不尽! 昆明理工大学硕士学位论文 第二章位图与数字图像处理 第二章位图与数字图像处理 在许多论述中，我们经常见到图形、图像、图象等表述。图形是矢量结构的 画面存储形式，而图像( 象) 是栅格结构的画面存储形式。由于本文仅涉及图像( 象) 技术，为求统一，本文将采用“图像”称谓。在w i n d o w s 环境中最重要的图像就 是位图( b i t m a p ) ，即位图映像( b i tm a p ) 。 2 1 位图基础巾 2 1 1 数字图像的基本概念 人眼看到的任何自然界的图像都是连续的模拟图像，其形状和形态表现由图 像各位置的颜色所决定。色度学理论认为，任何颜色都可由红( r e d ) 、绿( g r e e n ) 、 蓝( b l u e ) 三种基本颜色按不同的比例混合得到，红、绿、蓝被称为三原色，简 称r g b 三原色。因此，自然界的图像可用基于位置坐标的三维函数来表示，即： f ( x ，y ，：) = i d ( x ，y ，z ) ，：( x ，y ，：) ，五，。( x ，y ，= ) j 其中f 表示空间坐标为( x , y ，z ) 位置点的颜色，f r 。d 、f g 。n 、f b l u c 分别表示该位置 点的红、绿蓝三种原色的颜色分量值。它们都是空间的连续函数，即连续空间的 每一点都由一个精确的值与之相对应。为了研究的方便，我们主要考虑平面图像。 平面上每一点仅包括两个坐标值，因此，平面图像函数是连续的二维函数，即： f ( x ，y ) = 沙0 ( x ，y ) ，六( x ，_ y ) ， 。( x ，y ) j 图像可以分为黑白图像和彩色图像。所谓黑白图像，就是图像中每一点都 不是彩色的，即每一点的红、绿、蓝颜色分量值都相等，即：f r 。d = f g r e e n = f b l 。 数字图像是连续图像八。，y ) 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的 矩阵来表示： f ( 0 ，0 ) f ( 1 ，0 ) f ( 0 ，1 ) f ( 1 ，1 ) ，( o ，m 一1 ) f ( 1 ，m 一1 ) l ，( 一l ，o ) f ( n 一1 ，1 ) f ( n 一1 ，m 一1 ) j 每一个采样点叫做一个像素( p i x e l ) 。上式中，m ，n 分别为数字图像在横、纵方 昆明理工大学硕学位论文 第二章位图与数字图像处理 向上的像素数。在计算机内通常采用二维数组来表示数字图像的矩阵。 像素按不同的方式进行组织或存储，就得到不同的图像格式，把图像数据存 成文件就得到图像文件。图像文件按其数字图像格式的不同一般具有不同的扩展 名，常见的图像文件格式有位图文件( + b m p ) 、t g a 文件( + t g a ) 、p c x 文件 ( 十p c x ) 、g i f 文件( g i f ) 、t i f f 文件( + t i f f ) 等。在w i n d o w n s 系统中，最常 见的图像格式是位图格式，其文件名以b m p 为扩展名。 图像数字化的精度包括两个部分，即分辩率和颜色深度。分辩率是指图像数 字化的空间精细程度，有显示分辩率和图像分辩率两种不同的分辩率。图像分辩 率实质是数字化图像时划分图像的像素的密度，即单位长度内的像素数，其单位 是每英寸的点数d p i ( d o t sp e r i n c h e ) 。显示分辩率则是指把数字图像在输出设备 ( 如显示屏或打印机等) 上能够显示的像素数目和所显示像素之间的点距。图像 分辩率说明了数字图像数字图像的实际精细度，显示分辩率说明了数字图像的表 现精细度。具有不同的图像分辩率的数字图像在同一输出设备上的显示分辩率相 同。显示器是最常见的图像输出设备，现在常见的显示器的分辩率一般可达 1 0 2 4 7 6 8 ，点距为0 2 8 m m 。 2 1 2 数字图像采用的颜色表示法 数字图像的颜色深度是指表示每一像素颜色值的二进制位数。颜色深度越大 则能表示的像素的颜色数目越多，它们之间的关系取决于数字图像采用的颜色表 示法。常用的颜色表示法有r g b 、c m y k 、h s l 、和y u v 等。 - 、c m y k 法 c m y k 法( c y a n m a g e n t a y e l l o w b l a c k 青、紫红、黄、黑) 多用于印刷。 物理上，青光吸收红光，反射绿光和蓝光；紫红光吸收绿光，反射蓝光和红光； 黄光吸收蓝光，反射红光和绿光。数字图像文件在内存中的存储方式是r g b 的 值，但由r g b 值转换成c m y 值时，颜色并不与原来相同。因此，为了产生f 确 的c m y 值，必须找出隐含在r g b 值中的灰度，并转为黑色，所以k 值是必不可 少的。 二、h s i ，法 物体的颜色还可通过色调( h u e ) 、饱和度( s a t u r a t i o n ) 和亮度( l u m i n a n c e ) 的不同而表示出来，这种表示法叫h s l 表示法。色调表示基本的纯色，饱和度的 数值表示颜色中掺入白光的比例，亮度则表示颜色中掺入黑光的比例。此方法适 合于人的直觉的配色方法，因此，只需要选择色调、色度、亮度，就可以方便地 垦塑翌苫盔堂鎏圭兰篁鲨兰 兰三主丝里主墼主罾垡丝坚 配出所需要的颜色。 三、y u v 法 y u v 表示法是另一种常用的颜色表示法。其基本特征是将亮度信号与色度 信号分离表示，y 代表亮度，u 、v 是两个彩色分量，表示色差，一般是蓝、红 的相对值。 四、r g b 法 用r 、g 、b 颜色分量来表示数字图像像素的颜色值的方法就是r g b 法。如 用于表示r 、g 、b 颜色分量的位数分别为n 1 、n 2 、n 3 ，则可表示的像素的颜色 数为2 “”。在v i s u a lc + + 中可通过函数c d c ：g e t d e v i c e c a p s 可以检测系统的 颜色支持能力，其原型如下：i n tg e t d e v i c e c a p s ( i n tn l n d e x ) c o n s t 。c m y k 、h s l 、 y u v 与r g b 表示法可以按一定的算法进行转换，其中r g b 是数字图像处理的主 要表示法。 数字图像的数据容量非常庞大，如以2 4 位真彩色表示像素数为6 4 0 4 8 0 的 数字图像，所需要的数据量为9 0 0 k b ，所以需要对数字图像进行数据压缩。数据 压缩包括数据压缩编码和压缩数据解码两个过程。主要的数字图像压缩标准是 j p e g ( f o i n tp i c t u r ee x p e r t g r o u p ) 标准，由于= = f i 是本文所研究的内容，所以具体 内容请参阅文献 9 。 数字图像的采集设备主要有扫描仪、数字相机和图像采集卡等。通过对数字 图像进行一定的处理，即图像处理，可在一定程度上改善图像的分辩质量和形成 特殊的视觉效果。数字图像处理由数字图像处理系统完成，其结构如图2 1 所示， 主要包括图像采集系统、计算机图像处理系统和图像输出系统三部分。 模拟酬像厂i 两厂孬订厂西司 - 1系统r _ 叫处理系统r _ 叫 系统 l 图2 1 计算机图像处理系统由计算机软硬件系统组成。计算机图像处理的软件系统 是基于数字图像处理的理论和算法而设计的一系列程序，用以实现图像的增强、 变换、变形、压缩和彩色处理等操作。 2 1 3 调色板 现实世界的颜色种类是无限的，但计算机显示系统所能表现的颜色数量是有 限的，因此，为了使计算机能最好地重现实际图景，就必须采用一定的技术来管 6 一 曼型罂三查堂堡主兰堡兰苎 茎三主堡罾量茎主篁堡丝堡 理和取舍颜色。按表现能力的不同，现代计算机的显示系统可以分为三种： v g a ：能用6 4 0 4 8 0 的分辩率同时显示1 6 种颜色。 s u p e r v g a ：能用6 4 0 - , k - 4 8 0 的分辩率同时显示2 5 6 种颜色。 真彩色：能同时显示1 6 ，7 7 7 ，2 1 6 种颜色。 一、真彩色( t r u ec o l o r ) 所谓真彩色是指显示出来的图像的颜色与真实世界中的颜色非常自然逼真， 人眼难以区分它们的差别。通常使用r g b 表示法来表现真彩色图像，即用3 个 字节( 2 4 位) 来表示一个真彩色像素的颜色值，红、绿、蓝三原色的深度分别用 一字节( 8 位) 来表示。从0 至2 2 ”1 之问的每一值都代表一种颜色的值。w i n d o w s 采用该方法来表现颜色，其s d k 提供了一个名为r g b 的宏来将不同的r 、g 、b 颜色值转化为2 4 位2 4 位颜色值，其原型如下： c o l o r r e fr g b ( b y t eb r e d ，b y t eb g r e e n ，b y t eb b l u e ) c o l o r r e f 是表示颜色值的数据类型，是一个3 2 位的无符号长整数：b r e d 、 b g r e e n 和b b l u e 分别表示红、绿、蓝三原色的深度，它们的类型是b y t e ，长度 是8 位。其十六位进制数据表示如：0 x 0 0 b b g g r r 字节r r 、g g 、b b 分别表示红、 绿、蓝三原色的深度，最高位字节为0 ，用于保留与将来的系统兼容。 _ 二、调色板的概念 在真彩色系统中，像素值与真彩色颜色值可以一对应，所以像素值就是所 表现的颜色值。但对于仪能同时显示1 6 色或2 5 6 色的系统，每一个像素仅能分 别采用4 位或8 位来表示，像素值与真彩色颜色值不能一一对应，用像素值代表 颜色值的方法将不能得到最佳的效果，而必须采用调色板技术。所谓调色板就是 在1 6 色或2 5 6 色显示系统中，将图像中出现最频繁的1 6 或2 5 6 种颜色所组成的 表。对这些颜色按4 位或8 位，即0 至1 5 或0 至2 5 5 进行编号，每一编号代表 其中的一种颜色。这种颜色编号叫做颜色的索引号，4 位或8 位的索引号与2 4 位 的颜色值的对应表叫做颜色查找表。使用调色板的图像叫做调色板图像，它们的 像素值并不是颜色值，而是颜色在调色板查找表中的索引号。 为了保证w i n d o n s 的基本显示界面的一致性，w i n d o n s 保留了个有2 0 种 颜色的内部系统调色板，用来绘制窗口的图标、边界、按钮等通用界面。该调色 板在所有的显示设置巾都保持不变。在1 6 色的显示系统中，系统调色板通过1 6 种颜色的抖动来产生其余4 种颜色。在2 5 6 色的显示系统中，w i n d o n s 也保持该 2 0 种颜色的次序，其余的2 3 6 种颜色由当前的调色板分配。( 注：真彩色系统不 昆明理工大学硕士学位论文 第二章位幽与数字图像处理 需要调色板，其中的像素值就是2 4 位的颜色值。1 6 色系统通常采用w i n d o n s 的 内部系统调色板，一般并不直接操作调色板。所以，通常仅在2 5 6 色显示系统中 操作调色板。) 在调色板显示系统中，每一幅图像都具有自己的调色板，而每一个活动窗口 或应用程序都根据自己的需要操作当前的调色板，但是对调色板的操作将影响到 整个显示系统。这将导致如下的结果，即如果两个窗口或应用程序使用了不同的 调色板，每一时刻将只有一个窗口或应用程序的显示是正确的，另一个则将因被 强制使用了不同的调色板而显示出错误的颜色。通常是当前活动的窗口或应用程 序对当前调色板具有较高的控制优先级。 我们要知道的是：在窗口中显示的每一个图像的调色板都保存在内存中，称 为逻辑调色板。显示系统当前使用的调色板和为硬件调色板或系统调色板，在任 一时刻，仅有一个系统调色板，它决定了当前屏幕上实际的颜色显示。如果窗口 或应用程序想按自己的调色板显示颜色，就必须将自己的调色板载入系统调色板 中，这叫做实现调色板。 2 1 4 与设备相关的位图( d d b ) w i n d o n s3 0 以前的版本只支持与设备相关位图d d b 。d d b 只是一种内部 位图格式，它显示的图像依计算机显示系统的设置不同而不同，因此一般不存储 为文件。结构b i t m a p 定义了d d b 位图的各属性，该结构在w i n d o n s 中定义如 下： t y p e d e f s t r u c t t a g b i t m a p i n t b m t y p e ； 位图类型，必须为0 i n tb m w i d t h ；位图宽度 i n t b m h e i g h t ； 位图高度 i n t b m w i d t h b y t e s ； 位图中每一扫描行中的字节数 b y t e b m p l a n e s ；颜色层数 b y t e b m b i t s p i x e l ； 每一像素所占的位数 v o i df a r * b m b i t s ； 存放像素值内存块的地址 ) b i t m a p ； d d b 中不包括颜色信息，显示时是以系统的调色板为基础进行各位的颜色映 _ 一 量盟些! ：銮兰鎏圭主些鲨苎 釜三量垡冒主塑主型垡丝翌 射的，w i n d o n s 只能保证系统调色板的前二十种颜色稳定不变，所以d d b 只能保 证正确显示少于二十色的位图。w i n d o w s s d k 提供了标准的d d b 位图操作函 数，m f c 中定义了c b i t m a p 类来说明d d b 位图，其中封装了与d d b 位图操作 相关的数据结构和操作函数。w i n 3 2s d k 使用位图句柄h b i t m a p 来表示d d b 位图，h b i t m a p 与c b i t m a p 对象的相互转换可由函数c b “m a p ：f r o m h a n d l e 和 c b i t m a p ：g e t s a f e h a n d l e 实现。 2 1 5 与设备无关的位图( d ib ) d i b 位图可以在不同的机器或系统中显示位图所固有的图像。与d d b 相比 而言，d i b 是一种外部的位图格式，经常存储为以b m p 为后缀的文件( 有时也 以d i b 为后缀) 。d i b 位图还支持图像数据的压缩。 一b m p 图象格式 b m p 文件大体上分成四个部分，如图( 2 1 ) 所示。 t 位图文件头b i t m a p f i l e h e a d e r 位图信息头b i t m a p i n f o h e a d e r i 调色板p a l e t t e 实际的位图数据i m a g e d a t e 图2 1w i n d o w s 位图文件结构示意图 上述结构在w i n d o w s h 中定义如下： t y p e d e f s t r l l c t t a g b i t m a p f i l e h e a d e r w o r db f t y p e ； d w o r db f s iz e ： w o r db f r e s e r v e d l： w o r db f r e s e r v e d 2 ； d w o r db f o f f b i ts ： b i t m a p f i l e h e a d e r t y p e d e fs t r u c tt a g b i t m a p i n f o h e a d e r d w o r db is jz e ： 9 量盟堡：盔兰耍! ：兰些鎏苎 銎三兰垡翌皇鎏主璺堡竺堡 l o n gb i w i d t h l o n g b i h e i g h t ； w o r db i p l a n e s ： w o r db i b i t c o u n t d w o r d b i c o m p r e s s i o f f ： d w o r db i s i z e i m a g e ： l o n gb i x p e ls p e r m e t e r l o n gb i y p e ls p e r m e t e f d w o r d b i c l r u s e d ： d w o r d b i c l r i m p o r t a n t ： b i t m a p i n f o h e a d e r ： t y p e d e fs t r u c tt a g r g b q u a d b y t e r g b b ll i e ； b y t e r g b g r e e n ： b y t e r g b r e d ： b y t e r g b r e s e r v e d ： ) r g b q u a d ： 位图信息用b i t m a p i n f o 结构来定义结构具有如下形式 t y p e d e fs t f l i c t t a g b i t m a p i n f o b i t m a p i n f o h e a d e rb m i h e a d e r r g b q u a db m i c o l o r s 1 b i t m a p i n f o 卜述结构中各数据域的意义参阅附录c 紧跟在彩色表之后的是图象数据字节阵列。图象的每一扫描行由表示图象象 素的连续的字节组成，每一行的字节数取决于图象的颜色数目和用象素表示的图 1 0 i i 塑韭生出璺土兰垡丝奎 至三主垒璺主茎主里堡丝堡 象宽度。扫描行是由底向上存储的，这就是说，阵列中的第一个字节表示位图左 卜 角的象素，而最后一个字节表示位图右上角的象素( 只针对与倒向d i b ) 。同时， 每扫描行的字节数必需是4 的整倍数，也就是d w o r d 对齐的，可使用下面的代 码：( ( ( w i d t h , b i b i t c o u n t ) + 3 1 ) 5 ) 将得到较合理的灰度图像。实验 和理论推导证明，当= 0 3 0 、：0 5 9 、：0 1 l 时，即： = 0 3 0 r + o 5 9 g + 0 1 1 b r g b ， 时，能得到较合理的灰度图像。 2 2 2 图像区域处理 与点处理不同的是，图像的区域处理与当前像素的一组领域像素有关。也就 是说，它通过变换指定大小的领域中的像素值来获得最后结果。这个领域往往是 以当前像素为中心的一个奇数行和奇数列的矩阵阵列。这就是计算相关性。领域 中的像素值在二维方向上提供了图像空间频率变化的信息。空间频率一般定义为 像素的亮度在一定距离内的变化速率。空间频率在图像的垂直和水平方向上都有 分量。对于具有高空间频率成分的图像，在很短的距离内像素值变化很大。低空 问频率的图像在大的区域中像素值的变化比较轻微。 借助于区域处理算法，可以减轻或增强图像中某些特定的频率分量，因而设 计区域处理算法就是设计一个空间滤波器。空间滤波器在图像处理领域有着广泛 的应用，比如：提取图像特征、平滑图像、模糊图像、去除图像中随机噪声和锐 化图像等。 一积卷操作 卷积可以简单地看成加权求和的过程。卷积时使用的权用一个很小的矩阵来 表示，矩阵的大小是奇数，而且与使用的区域的大小相同。这种权矩阵叫做卷积 核，区域中的每个像素分别与卷积核中的每个元素相乘，所有乘积之和即为区域 中心像素的新值。比如，对于一个3 3 的区域p 与卷积核k 卷积后，区域p 的中 昆明理工大学硕士学位论文第二章位图与数字图像处理 心像素b 表示如下：p s 2 荟p j 一 其中 lp 。岛岛1l 岛岛屯l p = l p 4p 5p 6j k = l 砖氏l l p ，p 8 胁jl 岛毛岛j 积的图像处理效果。大多数常用的卷积核都是3 3 的，所有卷积核的行、列都是 r 1 9 1 9 l 9 l1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 i1 1 1 6 1 8 1 1 6 i l p i = 1 1 9 l 9 1 9 l三p 2 = 1 1 门0 1 5 1 1 0 ll p 3 = l1 ，8 1 41 8 l 1 1 9 1 9 1 9 i1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 i1 1 1 6 l 8 l 1 6 l 型：1 2 鲎占兰垡尘苎 苎三兰笙里主墼主翌堡丝堡 事实上，很多图像的能量大部分集中在幅度谱的低频段和中频段。而对于高 频段感兴趣的区域往往被噪声所淹没。利用低通滤波器对图像进行模糊是消除噪 脚- = - i 三：i 卯z = 虽三0 1船s = 三1 邑塑坚三銮芏塑土兰竺鎏銮 兰三主笙翌主鎏主冒堡丝堡 的s o b e l 边缘检测算法。 2 3 本章总结 图像是一种信息，而且是内容最为丰富信息形式。在图像处理和分析技术中 将图像分成两类：一类是模拟图像，另一类是将连续的模拟图像经过离散化处理 后变成计算机能够识别的点阵图像，我们称之为数字图像。严格定义的数字图像 是一个被采样和量化的采样数值的二维数组。与模拟图像相比，数字图像有很多 优点，在w i n d o w s 环境中最重要的数字图像就是位图。w in d d o w s 使用了两种不 同的位图，即设备相关的位图d d b ( d e v i c ed e p e n d e n tb i t m a p ) 和设备无关的位图 d i b ( d e v ic ei n d e p e n d e n tb i t m a p ) 。d i b 位图文件中包含该位图的逻辑调色板的 颜色表，其像素值是该系统调色板中的颜色索引值。在结构上，d i b 与d d b 的主 要区别是d i b 包含一个名为r g b q u a d 的结构，它描述了d i b 位图的颜色表，d d b 与d i b 可以相互转化。 1 6 垦塑望三盔堂塑圭堂壁堡塞蔓三重茎垦堡些理的材积非接触测量系统及技术实现 第三章基于图像处理的材积非接触测量系统及技术实现 3 1 基于图像处理的材积非接触测量的可行性皿”吖2 4 我们所要处理的图像是一幅通过光学系统后所记录的像( 而不是指用计 算机图形学的方法，采用函数关系构成的“象”) 。对这样一幅图像要做计算 机处理的第一步必须要建立一个数学模型，而任何数学模型的建立都是对物 理过程的抽象。只有正确地了解了成像的物理过程才会有j f 确的数学抽象。 这罩我们认为采集系统是一个空间不变的线性系统，也就是说在物距与焦距 固定的情况下，像的大小应该是一定的。当然这是理想情况。 今天的p c 的性能已非以前所能比拟，对于这样一个小型的系统，现市场 上一般的c p u ，内存已绰绰有余。加之3 2 0 万像素以上的d c 己开始普及， 综上硬件在当前已经不再成为瓶颈。而软件方面感谢v c + + 集成开发环境所提 供的强大功能，这一切部使得开发基于图像处理的材积非接触测量系统既实 际又可能。 3 2 系统总介 基于图像处理的材积非接触测量系统用于各级木材检查站对来往运木车 辆进行监控、核查并把现场数据存档。 3 2 1 系统功能分析 在凋研的基础上，通过需求分析，认为系统开发的总体任务是实现信息 录入、处理、存储的系统化、规范化和自动化，系统功能分析是在系统开发 总体任务的基础上进行的。基于图像处理的材积非接触测量系统需要完成的 主要功能有： 图像采集 采集图像的处理 选择标定、计算材积 有关材积信息的保存( 包括b l o b 字段) 1 7 垦型墨三盔娑兰燮一兰三兰董王里堡丝堡塑翌望韭釜墼型星至苎墨垫查釜墨 浏览数据库 数据库记录的增、删、更新等 3 2 2 系统功能模块设计 对上述功能进 行集中、分块分析， 按照结构化、程序设 计的要求，得到如图 ( 3 1 ) 所示的系统功 能结构及其关系。 一、数据库表结 构设计 本系统数据库 部分是用a c c e s s 建 的，其包含一个名为 “材积检查表”的表。结构如表( 一) 表( 一) 图( 3 - 1 ) 字段名数据类型可否为空说明 司机姓名文本n o tn u l l略 车牌号文本n o tn u l l略 时间日期时间n o tn u l l略 发货厂名文本n o tn u l l略 材积量数字n o tn u l 【。车所载量 采集图像o l e 对象 b l o tn u l l现场图片 二项目结构 基于图像处理的材积非接触测量系统是用v c 6 0 开发的一个有数据库支 持的单文档双视系统，其项目框架： ( 1 ) 应用程序类c n o c o n t a c t m e a s u r e a p p ，父类为c w i n a p p ，源文件为 n o c o n t a c t m e a s u r e h 和n o c o n t a c t m e a s u r e c p p ( 2 ) 主框窗口类c m a i n f r a m e ，父类为c f r a m e w n d ，源文件为m a i n f r m h 和 m a i n f r m c p p 1 8 垦塑型王丕堂堡堂壁堡塞塑三章基于图像处理的材积非接触测量系统及技术实现 ( 3 ) 文档类c n o c o n t a c