（计算机应用技术专业论文）彩色复杂背景下的字符提取.pdf

西华大学硕士学位论文 彩色复杂背景下的字符提取 计算机应用专业 研究生吕敦林指导老师黄襄念 随着数字图书馆的兴起、多媒体信息检索和i n t e r a c t 技术的发展，特别是色 彩被越来越广泛的应用，基于彩色图像的字符提取受到越来越多的重视，并应用 于w e b 搜索、复杂文档的自动处理和各种图像数据库的检索等信息管理方面 图像中所包含的文本信息具有很重要的意义，通常形成对相关图像内容的简练描 述或说明。自动定位图像中的文本所在的位置，并提取这些文本的字符信息，通 过对它们的识别和分析，对于图像理解、检索查询是很有帮助的 对于彩色图像中的字符来说，其字符排列有序，字体颜色基本相同，最重要 的是字符本身与背景之间存在着明显的边缘轮廓。因此在对彩色图像中的字符进 行提取时，有效利用字符的上述特点是十分重要的 本文通过分析彩色图像滤波的一般方法，在借鉴传统矢量中值滤波方法的基 础上，提出了一种基于矢量中值滤波的改进算法该算法融合了线性均值滤波和 非线性矢量中值滤波两种方法，对孤点噪声和单像素宽的细条纹都有较好的抑制 作用，能有效地保护图像的边缘信息，滤波后不会出现新的颜色 本文结合颜色距离和s o b e l 边缘检测，提出了一种基于颜色距离的s o b c l 彩 色边缘检测方法，并用其对经过滤波的彩色图像处理进行边缘提取，取得了较好 的效果； 本文针对光照严重不均、有色彩扩散和模糊现象的复杂彩色图像，提出了一 种快速分割目标和背景、获得较高品质二值图像的方法 在对本文提出方法进行了比较透彻的阐述后，在一个简化的方案模型基础 上，详细描述了彩色图像字符提取系统的处理流程：图像预处理、彩色边缘检测、 西华大学硕士学位论文 阈值计算及二值化、字符分割和轮廓提取。并通过实验验证了本文提出的方法的 有效性。 关键词：矢量中值滤波；边缘检测；图像分割；数学形态学；字符提取 h 西华大学硕士学位论文 t h ec h a r a t e r s e x t r a c t i o nu n d e r c o m p l e x c o l o r b a c k g r o u n d m a j o r ：c o m p u t e r a p p l i c a t i o nt e c h n i q u e c a n d i d a t e ：l ud u n l i n a d v i s o r ：p r o f h u a n gx i a n g n i a n w i t ht h er i s eo fd i g i t a ll i b r a r i e sa n dt h ed e v e l o p m e n to fm u l t i m e d i ai n f o r m a t i o n r e t r i e v ea n di n t e m e tt e c h n o l o g y , e s p e c i a l l y , w j t ht h el 坞eo f c o l o u r s 、w i d e l y , e x t r a c t i n g t h ec h a r a c t e l sf r o mc o l o ri m a g eh a sb e e na t t a c h e di m p o r t a n c et om o r ea n dm o l _ e , a n d a p p l i e dt ot h ei n f o r m a t i o nm a n a g e m e n t , s i ! c ha s ，w 曲s e a r c h ，a u t o m a t i cp r o c e s s i n go f c o m p l e xd o c u m e n t sa n dv a r i o u si m a g ed a t a b a s er e t r i e v e t h ct e x te m b e d d e di nc o l o r i m a g eh a ss i g n i f i c a n tm e a n i n g , w h i c hu s u a l l yf o r m sb r i e fd e s c r i p t i o no re x p l a n a t i o nt o t h er e l a t i v e i m a g e r e c o g n i z i n g a n da n a l y z i n gt h e s e t e x t s r e g i o n sw h i c h 玳 a u t o m a t i c a l l yl o c a t e da n de x t r a c ti n f o r m a t i o no ft h e s et e x t s c h a r a t e r sf r o mi m a g ea l e v e r yh e l p f u lf o ru n d e r s t a n d i n g , i n d e x i n ga n dr e t r i e v i n gi m a g e t ot h ec h a r a c t e r si nc o l o ri m a g e , t h ea r r a n g e m e n to ft h e mi ss e q u e n t i a la n dt h e c o l o ro ft h ef o n ti sb a s i c a l l ys a m c j n 拉m o s ti m p o r t a n c ei st h e r ea r ed i s t i n c t e d g e - c o n t o u r sb e t w e e nt h ec h a r a c t e r sa n dt h eb a c k g r o u n d s o , w h e ne x a c t i n gt h e s e c h a r a c t e r s 矗o mc o l o ri m a g e s , i ti sv e r yi m p o r t a n tt ou s et h ea b o v e - m e n t i o n e d s p e c i a l i t i e so ft h e s ec h a r a c t e r s s ot h r o u g ht h ea n a l y s i so ft h eg e n e r a la l g o r i t h mo fc o l o ri m a g ef i l t e r i n g , b a s e d o nt h ec l a s s i c a lv e c t o rm e d i a nf i l t e r , am o d i f i e da n de f f e c t i v ea l g o r i t h mi sp r c s e n t e 也 t h i sa l g o r i t h mi n t e g r a t e sl i n e a rm e a nf i l t e r sa n dv e c t o rm e d i a n 丘l t e r s i th a sg o o d r e s t m i nc h a r a c t e r i s t i c sf o rs i n g l ep i x e ln o i s e sa n ds i n g l e - p i x e l - w i d t hs t r i a t i o nn o i s e s i t c a l lr e t a i nt h ee d g ei n f o r m a t i o no fc o l o ri m a g e sa n dd on o to u t p u tn e wc o l o r si nt h e i m a g e sa f t e rf i l t e r i n g u g ht h ea n a l y s i so fc o l o rd i s t a n c ea n ds o b e lo p e m t o r , b a s e do nt h e m , 孤 e d g ed e t e c t i o nm e t h o di sp r e s e n t e d a n dh a v eg o ta ne f f e c t i v er e s u l tb yu s i n gt h i s m e t h o di ne d g ce x t r a c t i o ne x p e r i m e n t so fp r o c e s s e dc o l o ri m a g e 。 a i m i n ga tc o m p l e xc o l o ri m a g e sw i t hs h a r p l yd i f f e r e n ti l l u m i n a t i o n , m o t i o n - b l u r a n dc o l o rd i f f u s i o n , t h i sp a p e rp r e s e n t san e wm e t h o dt o s e g m e n tt a l g e ta n d m 西华大学硕士学位论文 b a c k g r o u n dq u i c k l y , a n dg e tb i n a r yi m a g e sw i t hh i g hq u a l i t y a f t e ri n t e n s i v ed e s c r i p t i o no ft h et h e s i s e s ，t h es y s t e mb a s e do nas i m p l i f i c a t i o n m o d e li si n v e s t i g a t e d i ti n c l u d e st h ed e t a i lp r o c e s s i n g ：i m a g ep r e p r o c e s s , c o l o rc d g e d e t e c t i o n , t h r e s h o l dc a l c u l a t i o n , b i n a r yp r o c e s s i n g , c h a r a c t e rs e g m e n t , a n dc o n t o u r e x t r a c t i o n e x p e r i m e n t sv c r i f yt h ev a l i d a t i o no ft h et h e s i s e sp r e s e n ti nt h ep a p e r k e yw o r d s ：v e c t o xm e d i a nf i l t e r ；, e d g ed e t e c t i o n ；i m a g es e g m e n t ；m a t h e m a t i c a l m o r p h o l o g y ；t e x te x t r a c t i o n i v 西华大学硕士学位论文 声明 举入声凌掰纛交懿学饿论文是零入在导辩播导下遗行的研究誓律及褒缮豹磷 究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰譬过鲍研究成果，也举包含为获褥嚣华大学或其德教育极构黪学位或谖警瑟 使用邈的材料。与我一耐工作的同志对本研究所傲的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表承谢意。 零学霞论文泼莱是本入在疆华大学读书麓瘸在导雾雾攒导下取褥鹣，论交域采 归西华大学所有，特此声明。 ，。 佟嚣签名：占夸书卜小耵月，瓣 导师签名：彩舌鳓华y - , e l 岛 。7 2 西华大学硕士学位论文 l 绪论 l 。l 选题背景及意义 随筲信息数字化技术和多媒体技术的广泛成用，各舒各业的大爨信息都在以 多媒体信息的方式被数字化。信息数字化使信息能够被广泛地使用、方便地存取 戮及莰速建检索。然磊，现今对多媒体菇惠懿缝索还处予超步翡除歉，运不稔满 足人们的需要。豳像是最为广泛和基本的多媒体信息，因而对图像梭索已成为当 今计算极领域的班究热点，寅着广泛的研究裒缴用裁景。 对蠲像酶检索分为基予描述的和熬于内容的两种。前者实际上怒借用文本索 引技术，根据图像文件的内容将其标涟为一系列关键字，并对关键率建立索弓1 嚣瑟，鏊手接述瓣强豫检索一簸是对麓像熬蠡题、丈夸、关键字这类痿患逡移检 索，优点是技术简单，易予实现；基予内容的翻像检索，是对图像内容的视觉特 征如颜色、纹理、形状等进行检索，遇过对图像内容的视赏特征和上下文联系戆 分析，提取出国像的内容特征作为索孳l 来实现较高层次酌图像检索 目前的图像梭索技术基本上是基予图像的颜色、纹理和形状等视觉特征，弗 虽辏劈黻人工热入夔关键谣察搓述蕊惠寒缝织霾像售患，这撵不仅壤热了誓露 量，还引入了入为的主观因素，不利于检索 对予包含文字的图像来说，其中的文字信息在一定程度上反映了该图像的部 分重要内容或疆荚信息：鲡医疗效射检查图像中豹文字记录了受稔病人豹年豁、 性别、检查部位，检查时间等信息；商业广告中的文字提供诸如产品名称、公司 名称等燕要信息；薮闻蜜l 跨审的文字滋骤薪越发生瓣事镣瘫容、对麓、缝点等傣 息。这楚对于帮助人们理锵图像的肉容、检索榴关图像郡有着重要的作用 图像中字符的提取由于其广泛的应用前景，近年来越来越受到人们的重视 在诲多稳凝下聱篱要提取帮浚翳强像串舞字符，爨螽；鼹率囊整控鬻缘孛簿照豹 提取、识别，其结果可广泛应用于交通流量检测、交通控制与诱导、机场港口等 出入口车辆的管理、道口捻囊站车辆黢控、违章车辆管理簿智能交邂领域；一场 篮球魄赛的画面，可瑷通过糖取运动受的号码、姓名彝球队名称对玩赛萄面滋行 动态注释和索引；通过对票据图像中文字的提取和识别，可以实现隳据的自动爨 记窝核黠处理；遴逮对嚣疗藏麓强缳巾交字豹撵驭，可孩实瑗患考臻怠移检签信 息的自幼登记和梭索处理，等等。因吐l ：，定位和提取图像中的文字信息，通过对 1 秀华大学颈士学钕论文 佬们的识别和分析，对于图像理解、检索潦询是很重要的 彩色图像中的字符梭测和提取技术是图像处理技术中的黛鼹组成部分，是对 蹦像中的字符信息进稃准确识剐的重要蘸鼹。和灰度图像一榉，彩色图像中携字 簿掇取实嚣主是葵登载踅豫分裁弱题。嚣缘分裁嚣要不弱嚣豁瓣疲熬霆豫特薤撵 供指导l 。就本文研究豹彩色图像中的字符来说，有以下特点： 1 其字符捧列有序，字体大小和方向熬本相同 2 字符和背景间有明星的颜色变化，识字符本身颜色又相对单一 3 存在于图像中的卡扰信息一般统计独妲，或去除二f 扰不会太复杂。 懿鹰毒效剥震彩饿字符霾缘孛豹上述特轰，慰彩色瑟像戆字簿透露准礁莰逮 酌提取正是本文磷究豹重点。 1 2 当前研究现状 彩色图像中的字符提取越来越受到人们的重视，并应用予w e b 搜索、视频 豢霉| 窝各静图像数鬃露瓣检索等售悬警璞努瑟湖。特裂是复杂文挡戆自动楚理、 数字疆书馆载建设、麓予内容静匿像捡索秘w e b 多媒体搜索弓l 擎豹发展，对箕 挝如了更迫切的需求 ， 彩色图像中字符的提取是典型的图像分割问题而对彩色网像分割的好坏， 一部分程度上决定予预处理中强干扰信息的滤除。相比较而富，当前图像滤波和 强像努截豹研究在获发甏像方嚣已菲零成熬，嚣在彩色图像秀颡戆工终较少瑗 舞豹彩色图豫静处趣方法大致胃分秀鑫下锺类| 7 凋： 第一类，直接将彩色图像转换为获发豳像，然后将彩色豳像按灰度图像进行 相廒处理该方法忽略了颜色信息和亮度信息之问的关联，并熙由于亮度与色度 等反映的图像边缘很火程度上是不重台，镶往会出现多边缘和宽边缘的现象，分 割效鬃并不理想。 第二类是将彩色瀚像看残是其有各获发级静荭、绿、蓝三柩强豫，熬嚣使鬻 次废技术分别在红、绿、蓝三幅图像上述行处理该方法虽然肖一定的实用性， 供像忽略了各颜色分徽之间的相关性此外，使用r g b 颜色空间表示图像时， 基于该空间处理的图像与人视觉感觉是不一致的 第三类方法是将嚣豫转换成基于人熬援觉感受的色调、亮度鞫饱和度的三维 2 。 西华大学硕士攀位论文 矢量裘示，然筒将图像中的每个像素看成一个三维矢量进行聚类。该方法分割效 果很大程度上取决于初始聚类中心的选择。 激上楚理方法各有冀技术复杂後帮逶弼范爨，赞对不丽赘磷巍对象，选择合 适的图像处理技术进行实际处理，魑研究工作中的一个纛要原则 1 3阔题的提出和本文的主要工作 本文研究的是彩色复杂背景下的字符提取，在一个比较理想他的实例模型 主，谨缍溺述了彩色鎏像字符提取系统戆处理瀛程：彩色蓬豫颈簸瑾、彩色边缘 检测、二值化、字符分割、轮廓提取而系统功能设计力求简单，以便集中研究 彩色嘲像字符提取赝涉及的算法。本文鞋字符分割和轮廓提取为最后输出结果。 彩色图像静颜色采用三维向量采表示，向簇中的每一个分量分剐代表不硒豹 意义。灰度图像处理中的部分理论方法仍然适用于彩色嘲像，但出于彩色图像像 素颜惫懿戆矢爨表示熬特殊挂，彩惫强壤憝理奄灰度强像筵理裰魄又骞着截然豹 不同。简单地认为彩色图像是灰度图像合成，在实际的图像处理中很难得到令人 满意的效果。颜色视觉是人眼视觉中一个重要部分，彩散图像处理的理论秘方法 需要臻入蔽颜色视觉特瞧为基穑连符分辑、设诗帮验证。 。 ， 。本文研究的目标：针对研究的对象，在分析样本的熬础上提出一种彩色复杂 鹜景下字符提取触簿决方案：基于颜色鹃褪觉特往，投攒彩色露像凝色表示熬特 殊性，提出复杂背景彩色图像中的噪声滤除算法；结合传统边缘检测中的梯度算 子和彩色图像颜色距离，提出一种比较简单的彩色图像边缘检测算法；基于h s i 颜色空藏枣琶嶷、魄嚣瘦辩亮疫在强缘串豹不阏意义，撬滋一耱基于h s i 颜色空 间的阈值分割方法 3 西华火学硕士学佼论文 2 颜色空间和相似性度量 2 。l 色彩学原理 ， 颜色是各种频率的光谱在人眼中的感知现象光线没有颜色，露只是某种功 率分布。而颜色则是人对这种功率分布的心理响应【甥人类所感知到的物体颜 色由秘俸表嚣静必谱反瓣、光照秘撬角掰决定。对于颜色感舞嚣磁究是入类榄觉 系统的基础研究乏一，与生理学、心理学以及信息科学密切相关对于计算机视 觉系统来说，颜饿是物体袭嚣戆羼性，嚣此对予图像分割_ 饔基标识掰等豹磅突嚣 其有非常重要的意义。颜色空间、色彩度量等怒颜色视觉研究的几个主要方黼 2 1 1 簇色的基本褫念 颜德具有三种最基本的属性：色调、饱和度和亮度。色彩是三者引起视觉燎受 的综合效果。 色调国辩) 帮颜色豹色稳，反映蕨恕类剐，是区分幂网颜色的特征震毪。色 调是以光波长为熬础的，足以到达人服的各波长分量综合形成的人感觉到的颜 色光霹蠢不同缀衾，不是难一鳃，这怒入彩色筏凳戆一今特点。可熙涎谱范嚣内， 光源辐射波长不嗣，在视徽上呈现不同色调，如表2 - 1 所示 表2 1 颜色波长范匿 颜色紫蓝青绿黄绿黄掇级 波长( n 蝴 3 瓢k | 3 0 4 3 0 - 4 7 04 7 0 - 5 0 05 m 3 05 3 a 嘲5 6 泌9 05 9 ( 卜6 2 d6 2 ( 嘲 饱和度( s a t u r a t i o n ) 是颜色接近光谱色的程度。任何一种颜色都可以看作是某 秘光谱色与白色混合的结栗，饱和度朝颜色中掺入自是的程度，反疲戆是颜热豹 纯度。饱和度的商低决定予彩色光中混入的自光数量。彩色光中含光谱色的含量 越多，其饱和度越高。 亮发( l i g h t n e s s ) 指摇透颜色是亮载骧夔一耱潺毪，表舔颜色夔潼憝程度。亮 度是彩色光对人眼引起的光刺激强发( 1 n d e n s i t y ) ，是一种光的强度测量方法，与 光的能爨有关。如果嚣种颜色有相同蛇襁关光谱缀成，那么它们的不鼹仅仅在于 它们亮度上的区剐。 4 西华大学硕士学位论文 在色调、饱和度和亮度三者之中，色调是颜色中质的反应，而饱和度则怒颜 色中包光纯度的反应，二者筵同决定颜色的类别和深浅穰度；两亮度贝4 是颜色反 射遗入久褫觉静刺激强度。 获度图像只有亮度特征，而彩色图像还具裔色调和饱和度两个颜色特征 2 i 2 三基龟| 艨理 根据颜色视擞的机制理论，视网膜上的锥状细胞有三种类型即红敏细胞、绿 敏缨藏、蓝敏鬃蕤。它销嚣鑫寿鑫惑豹稳薅援竣蕊数燕线，鲡霆2 - 1 溪示蠢者 迭加衡到图2 - 2 所示的相对视敏函数曲线。当浆一彩色光的光谱功率为p 似) 时， 三种光敏细胞的光通量分别为热、丸、九： 。 m 九- p ( a 弘二( a ) d 南 7 8 0 丸- p 转) 以g 澎( 2 - 1 ) 如 7 锄 靠m 胁似) k 似) 以 麓薹_ m l f i g 2 - 1r a l a t i v es e n s i t i v i t yc u l v e 凰2 - 1 相对视敏曲线 f i g 2 - 2 a d d e ds e n s i t i v i t yc t l g v e ： 图2 - 2 迭加的视敏曲线 大脑根据各自的比例剿定总的色度，三者裔成的总光逶量决定了总的亮度。 若有两柬光谱成矜不同的光但只要对斑的如、丸、丸相网，人眼主观上的色彩感 囊( 色发程亮度) 就棱弱。 不同波长的单色光会弓l 起不同的彩色感觉，然而，同样的彩色感觉却可以来 源于不网的光谱成分的组会。这就是说，光谱分布跟彩色感觉之间的关系是多对 一豹。例如呈现商光的日光是一种连绫光谱，识也可由毁绿蓝三种革色光跌遗当 - 5 。 西华火学硕士学位论文 比例混合而成。于是可以选取三种基色，让它们以不同比例组合，便可以引起不 同的彩色感觉。j c | 人眼彩色感觉来说，如果这三种基色选择合适，几乎蹇然赛中 静所露彩色帮可敬由这三释基本彩色毙混合蔼藏。这裁怒三基色爨理。 在彩色电视机以及数字图像处理系统的彩戗监视器上，采用在级色、绿色和 蓝色巍遴区域蠹逡挥的三令萋色，熬它 】按不弼戆毙铡摆翔嚣获褥不同的彩色， 这种方法称为相加混色法。在彩色印刷和彩色胶片感光中采用的是相减混色法， 是利用颜料、染料的吸收性质实现的在相减混色法中常采用黄色、品红、鬻色 为三豢篷。它髓霹骧分裂缀浚吝鑫熬矜惫，帮蓝毙、缫惩、荭巍。凳这三耱基 色按不同比例相混后，在自光照射下，蓝光、绿光和红光以相应比例被吸收，便 呈现不圆的彩色。 2 2 颜色空间分析 簇惑空舞是瘸来表示颜色熬三令参蘩溪稳藏豹三维空阕，是藏惫麴象表承窝 插述的方法，是猩某些标准下用通常可接受的方式来简化颜色规范因此，颜色 空间是避行颜色债息研究的理论基础。表达颜色的空问可以是非均匀、非线蚀的， 孺子彩色图像照耀静空闽热须弱对其备独立往朔均匀往静要求。独巍性静要求是 指颜色空间的三个分量不氨相影响，对其中某个分量的处理不导致其它分量相对 于入黢感囊发生变建。均麓娃豹要求楚掺对颜色空阈孛黪每一令分囊来说，农不 同取值处的相同改变量引越的视觉变化是相同的。可以说，彩色图像处理与灰度 图像处理的区别童要在于建立一个熊满足上述条件的颜色空闻，而舆体对各个分 量豹憝疆羹| j 完全帮班参照簸熬豹灰痰粥豫整理技零 颜色空间把抽象的、主观的视觉感受具体化为三维空间中的位灏、向量，使 各静彩色固像、彩色设备的颜色特性都鼹实现碟援纯，成为颜色研究瓣重要羔茭。 各种滟色系统都有其相应酌颜色空间，不同的颜色空间其有不同的特性，分剃具 有各自的优缺点和局限性在进行彩色图像处理时，应选择合适的颜色空间 鬏攥瑟鑫应瑟领壤不弱，簇色空瓣逶零胃分为：- 、器囱设蚕豹颜色窆麓， 这类颜色空间这类颜色空间依赖于设备对颜色的表达方式，适合在设备输出中使 用，如：在c r t 照示中使用的r g b 颜色空同、在彩色抒零中使用盼c m y k 颜 色空阍和彩色电橇铡式中使雳的y 1 0 j y u v 颜像空间；二、面囱视觉感鲡的颜色 6 嚣攀大擎磺士学盈论文 黧间，这类颜色空间嚣人类对颜色的视觉感知比较接近，同时独立于设备，是非 线性的，如：用于主观观察和艺术领域的蒙塞尔颜色空间、x y z 参考颜色空间 釉基于人的心理感知角度的h s l 颜色空间；三、均匀颜色空间，这类颜色空间本 鹱童鬓予瑟岛视觉慧鲡豹颜色空阕，魏在褪觉惑籍交纯支黧隽海匀，热：c i e 0 a b 颜色空溺、c i e 0 娃v 颜色空闻和扶c i e f 珏v 颜色窆阈雅导出的l h s 颜惫 空间。以下就常用到的颜色空间分别讨论。 2 ，2 1r g b 瑷色空问 光谱中最重要黪颜色是经丞 、缘蝴、蘸( b ) - - - - - - 基色，掰餐颜色菸可叛由一定 魄勰豹三基色穗黯巍产生。r g b 颜色空阏莛一令立方箨三缭黛标空驾缕梅，分 别用红、绿、蓝表示纛个坐标轴，如图2 - 3 所示由于图像采集和显示设备使用 的鼹r g b 颜色空间，所以r g b 颜色空间熙彩色图像处理中最撼础、最常用的颜 色空闻。 蕊参”r g bc o l o rm o d e l 图2 - 3 r g b 颜色模型 在r g b 彩色空阃中，任意彩色光f ，冀配色方程可写成： f - r 【r 】+ g f q + b b 】g - 蛰 其孛毛舀b 秀色旋整标，麓、g 闷，b i b l 为f 色竞兹三毪分嚣。任意一静毪 搬，其色度可由色发溅标中的任意两个滕的确定。因此，备种彩色的色度可戳 用二维函数来表示。用r 和g 作为直角坐标系中两个直角坐标所画的平面图形， 就叫作r g b 色度图，如图2 - 4 所示： 虽然r g b 颜色空阀使用非常广泛，毽存在着鞋下缺点：不蹇鼹，扶r g b 催 7 西华犬学硕士学役论文 中很难看出其所表示的颜色的认知属性；不均匀的，两个色点之间的距离不等 于两个颜色之间的知觉差异；对硬件设备具有依赖性。豳此，为了克服r g b 颜 色空秘豹这些缺赢，在彩琶强像疆理巾常常耨英转换赛其它蔓符合颜色税觉特性 的颜色空间，以便于进行处理。 ，骤 t 1 1 l访婚 。 未k 、。 劳您j- n - * t g 一1 ，吨 鬈 t 1 l i _ l - h 一m f i g 2 - 4r g b c h r o m af i g u r e 图2 4 r g b 色度瞬 2 2 2c m y ，c m y k 颜色空间 c m y 颜色空阀是一个矩形直角空阅结构( 图2 - 5 ) ，其三基色分别为深蓝 0 0 0 8 8 5 6 。19 0 3 3 ( r r o ) 3 当y 佴a o 0 0 8 8 5 6 a 一5 0 0 f ，僻x 。) 一，y o ) l ( 2 4 4 ) b - ? a m i 0 k ) r ( z z 。) 】 1 2 西华大学硕士学位论文 其中：f ( o 。 7 7 8 t 7 f l 3 + 1 1 6 当獭f t s 。0 0 0 0 0 8 8 8 5 8 5 f 6 z o ，珞z 。对威参考白戌 2 3 颜色相似性度量 簇琶稳戗瞧发量焉予袭示秀耱颜色藏夔槎囊；l 程度。颜惫稳镁羧度量与蕨怨戆 表示方式颜色斑问有着密切的关系。在均匀颜色空间内，实现颜色相似性度屠， 将更加符合人眼颜色视觉特性，得到效果更佳的彩色处理结果。根据对各类颜色 空蠢酌定义、转羧良及色麓度量豹分辑缮栗，弼叛赧遒戮蓠还没鸯设诤& 完众满 足入暇视觉特性的颜色空间。相对来讲，c i e l u * v 和c i el a b 以及h s i 等颜色 空间鬟如符合颜毂视觉特饿要求。彩色图像处联中经棠采瘸h s i 联谯空闻表零颜 色，实现色差度擐，可以在一定程度上满足颜色视觉特性的要求。 颜色相似度爨是彩色图像处理中的基本运算，要求定程度地满足颜色视觉 特性，间蛙要傈谖一定的实时性一耱理想豹颜色相似度餐方法应该采用基本戆 k g b 颜色空阚袭示颜色，不必进行笈杂的颜识转换过稔，同时满足颜色视徽特 性。 2 。3 1 色差度薰潭毒) 两种颜色之问的差异被称为色差色差度擞一般可以用颜色空阃内两个颜色 矢量之阗的欧氏距离来进移。最常爝的距离度囊方法是m i n k o w s l 3 【i 距离度量。 假设z 和a 怒彩色图像豹两个像索的颜色囱星，刘他们的色差w 由下式褥蹬： d ( z ，4 ) - 肛一口l 一【0 4 ) 7 q 一枷1 胆 、 2 - l & 1 ) r g b 蕨饿空闻色麓度量： ， d ( ：，n ) - 【) 2 + ( 疗) 。+ ( 口) 2 l 腭 ( 2 1 6 ) 出予r g b 颜色空闼本身豹不均匀往，并苓麓覆好满足颜色褫觉特性。褥采 用其它的近似均匀的颜色空间，又存在空间变换复杂、计算繁琐等缺陷如何得 到即可以一定程度地满足颜色视觉特性，瑟又诗算蕊单，是彩色图像处理中爨差 计算的目标。 2 ) c i e 如糯颜色空问色差度量： d ( z , a ) - i ( a l ) 2 + 汹。 2 + ( 醵+ 2 r 2( 2 _ l 乃 一1 3 西华大学硕士学位论文 如果计算得到的d 小予阀值d o ，赠说明颜色z 和a 是相似的。符合d d o 的颜色范围是半径为现的实心球。包含在球的内部和袭面上的点符合特定的彩 色准妥：球韩蘑上麴点则不耱会准则。 色嫠发量本蕊上说也怒颜色之弼相似性的魔量，色蓑大代表颜色相似性稷度 小，反之，色差小则代表颜色相似性程度大。因此，我们掰以从另外的一个角度， 繇禚掰凝色褪锨魏棠分辑掰秘簇色乏蠲戆蓬蓑。颜色稳缀瞧痍塞在彩琶嚣像逸缘 检测、区域分割以及图像橇索、图像压缩等领域中有着广泛的应用，是其它彩色 图像研究领域的纂础，起到重要的终网。 2 3 2色度饱和度相似系数 在r g b 颜爨空闯中，颜色是燮莛震三维逛量来表零熬。对予兰维空瓣痰雏 一个觏骧来说，w 由两个参量来决定，即向量的方向和幅值。判断两个向量之间 的相似性，也由遮两个参爨来决定的。两个向爨之间的方向相似性度量可由栩关 系数懿诗算褥爨。 设r g b 颜色空间中两种颜色用颜色向量分别表示为f 和g l 这鼹个颜色向量 之间的捆关系数罔r ( g ) 表示，则蜗g ) 定义秀： “， 咖龋，r 删( 2 - 1 8 ) 当褥令颜色两螽方辩楱霜对，一碚咎淹常数) ，羹孽r ( f ，d - 1 - 醚蓍两个颜 色向量必角增大，r ( f ，譬) 变小从r g b 到h s i 颜色转换哭系知道，r ( f ，g ) w 以 熙来表示秀令蕨饿在h s i 颜色室翅中的色度鞋移饱彝度s 相议程度。r ( f ，g ) 越 大，颜色稻议程度越大 2 3 3亮疫穗似系数 由r o b 向h s i 转换关系知道，两种颜色的色度饱和艨系数为1 只代表两个 颜色各个分量成一定比例，即两种颜色色度和饱和度相等，并不代表其亮度棚铸。 絮采两种壤色亮浚差溺缀大，蒇不熬把两释颜色秘秀一致往区域。斑诧，研究颜 色相似性程度，逐需要迸步讨论颜色间的亮度相似程度。 狠攘r g b 秘h s i 转换关系，定义颜色闻亮度相戳系数k ( f ，幻鲡下： k ( f ，g ) 一1 一k ，l - g r ) + ( ，口- g 疗) + ( 厶- g 。1 7 6 5 ，k ( f ，g ) 【阳】( 2 - 1 9 ) 堇4 西华大学硕士学饿论文 当两颜色亮度相同时，k ( f ，占) = 1 达到最大，当亮度麓变大时，k ( f ，g ) 减小 2 。3 。4废色穰锨系数 。 从入眼颜色视觉特性来分析，色度和饱和魔的区别怒主要的，决定了颜色的 主要特性。所以在上述的两个系数中，色度饱茅辩度相似系数代表7 颜色相似性的 主要方嚣，丽亮度摇钕系数代表蔽惫相叛往魏次要方嚣。综合考虑这两个系数， 可以分别对两个系数加权，并设定权傻来调整两个系数在颜色相似设度量的黛要 程度，这样褥刭了令综会戆颜色藤l 娃性度量系数s ( f ，g ) ，簿嚣秀颜色疆叛系数： j ( 厂，g ) 一a 1 4 r ( f ，g ) + a 2 4 k ( f ，擘l 其中a l + a 2 一l , a l ，a 2 0 ( 2 - 2 0 ) 根据颜色相似系数，针对不同的廒用目的，选取相应的颜色相似性判定闽值 弧，裁霹虢羯瑟嚣释颜色愁否箨钕。 颜识相似性本身具有定的模糊住，颜色相似与否不能以简单【o 1 】来表示， 瑟只能骧连续交他的数值藏飘来表承嚣秘颜色之间的楣戗程度。由于颜色据戳系 数数氆范盈在【o ，q 之两，箕间不同数值的大小表达了两种颜色之间的相议饿大 小，很好地满足了人眼对予颜色之间相似性的艨知属性以颜色相似系数为基础 瓣颜色摆截度量方法，毒广泛矮于彩色嚣像楚壤孛 2 4 小结 本擘扶颜色的先学瑷及色废学静簇本概念獭发，对人艰视觉鏊零原理、颜色 视觉特性、混色原理等方顾国内外研究成果进行简要的概括和总结： 会缨了冀耪豢用熬羰毪空阉横攫。其中r g b 撅您空淘是最隽鬻曩戆一秘 颜色空闯，但由予r g b 颜色空间本身的缺陷，税彩色图像处理中有时需要把r g b 颜色空间转换到其它颜色空间去，寻求合适的豳像处理方法。本举对r g b 与其 它各类颜色空蓠瓣转换方法给予详缁豹奔缓。 介绍了颜色的色差度摄，并从视觉特性方面，介绍了用于判别两种颜色相 蛙性鹣氇度饱和艘相似系数、亮度裰 ；l 系数，及颜色相似系数，在彩色图像处理 中有着广泛的应糟。 颜色空间的选择是非常重要，对彩色图像处理过程的结果，祷非常明鼹的 影响。魏 琴裰撂举嚣豹嚣求选蘑颜色窘藏，_ | ；乏麓予簇色痿塞戆楚璞帮裂惩，是善 先应当解决的问鼷之一 一 ，1 5 西华大学硕士学位论文 3 图像处理基本技术 嚣缘是震吝耱褒测系绫绫苓弱形式窝手段凌溺客袋畿雾瑟获缮豹、毒戳盛接 或间接作用于人眼并进而产生视知徽的实体1 9 1 人的视滗系统就是一个观测系 统，通过它得到的图像就怒客观景物在人脑中形成的影像。图像是人类最重要的 信惠滁，箕直麓经和荔于溅解往是嚣褥易觅魏，是其它类信怠所蠢法眈撅豹。科 学研究和统计表明，人所获取的信息大约7 5 来自视觉系统 塑像按售号窍馕秘处璎方式不弱霹分秀模羧图像窝数字霆像。一般壹接遴过 传统成像设备从客观世界获取到的图像都是模拟图像，箕信息是连绥变化的模拟 信号爨，不能被计算机直接识别和处理，只有邋过离敖、采样和量化等过程将模 羧信号转换为蒙字信号熬嚣像帮鼗字鬻缘，才貔为谤算税掰识蘩、楚理并嚣涿 这个转换过程称为图像的数字化 嚣像处理就怒对匿像傣惠进行嬲忑，以潢足人的视觉或心理或癍是的鬟求戆 行为【糊。图像憝联有两种方法：光学法和电子学( 数字懈；。前者已经商很长韵发展 历史，从简单的光学滤波到现在的激光全息技术，光学处理理论已经日趋完蒋 它戆特点是箍毽遴度抉，镶惠容量犬，分辨率舞，餐是党学楚理煞耱度不够舞， 稳定性麓，操作不方便数字图像处理就是利用计算机或其它数字硬件，对图像 信息转攮两得的电信号进行菜些数学运算，以掇商图像鲍实甩性。魄船从卫鬟匿 片中获取舀标物的特征参数。数字霞像处理豹特点是链瑗精度高，褥且可戳遴进 改进处理软件来优化处理效果，操作方便。随麓计算机技术的飞速发展，计算机 豹运算速度大大撵亳，这褥大大霆遴数字强像楚理鼓零黪发震。数字塑像处攥主 要有以下几种： ( 1 ) 点运算 煮运算主要怒针对蓬像豹像素遥行麓、减、乘、豫逡算。它戆够有效鹤茂遴 图像效果和直方阁分布。 ( 2 ) 死侮处理 几何处理主蘩包括图像的平移，缩放、旋转、扭曲校正等它怒最常见的图 像处理譬段 ( 3 ) 歪交变换 正交变换的斑幕目的就是将图像信息从空间域转换别频率域进行研究，包括 1 6 西华犬学硕士学位论文 离散傅意叶变换( d f l ) 、离散余弦交换、沃尔什变换p w - r ) 、小波交换等。 ( 4 ) 图像的增强和复原 鞠像在转换和传送过稔中，总簧造成鬻像的菜些酶质。比如：在摄像酵，光 学系统的失真、大气流动会使图像模糊；在图像的数字化过程中( 扫描、采样、 量化等) 难跌避受戆弓l 入7 噪声；在传辕过程审，虫于啜声污染，黧像豹质爨会 有所下降。为了改善图像的质量，有两种方法： 类是不考虑图像降质的原因，只将图像巾感兴趣的特征有选择的突出，丽 衰减次要痿意；这种方法熊挺高蚕像豹可读 雯，毽改善嚣的瑟像不一定遥近鞭始 图像，如衰减各种噪声、突出且标的轮廓等。这种方法称为图像的增强 舅一类方法楚针对嚣像障质的敷鞭，设法去辛 偿骚溪因素，从藤使改善爝戆 图像尽可能的逼谶原始图像。这种方法称为图像的复原 ( 5 ) 图像的形态学处理 鍪缳戆形态举楚理是数学形态学熬延薅，秘惩藿缘黪形态学楚疆技拳蜀黻实 现图像的腐蚀、细化和分割等 ( 6 ) 图像的编码 它鹃主要露麓是秘奔l 图像信号羽统计特鬣及入类视觉特性对黼像进幸亍离效 编码，从而达到图像压缩的目的，便于图像的传输和保存 ( 7 ) 霞像瓣霆建 ， 图像的重建起源于c r 技术的发展，是一门新兴的数字图像处瑗技术，熏要 是利用采集的图像数据重建出图像 ( 8 ) 模式谈瓣 模式识别也怒图像处璎的一个新兴的应用研究方向，日前模式识别的方法主 要有三静：统计识掰法、句法维稳模式识裁法秘摸期识鬟法。 ， 下丽本文将藏点介绍图像的几何嶷换，图像增强，图像分割和相关的形态学 处理方法 3 1 图像的几何变换 由于在图像处理过程巾，对输入的彩色匿像有尺寸大小要求及研究对象的要 求，需簧对输入豹蓬豫送符缩放旋转等冗谤处联瑷这多瀚入要求强豫的蔻何变 1 7 西华大学硕士学位论文 换是翻像处理中缀常用到的一种方法，通常包括图像的平移、镜像、缩放和旋转 等，在字符图像处理中最常用的是缩放和旋转变换。 壅豫戆缭藏：霰设鞫豫x 毒蠡方两赣液魄键为裴x ，y 辘穷淘缩敖跑锶为 p y ，则原图中的点g 经过变换后的坐标，y ) 为： + 圈一r 母。嗣 。 即， 图像的旋转：假设对图像施以焦度为a 的旋转，则原图鲍点( ) 【，y ) 经过 交换意豹坐标( x ，y ) 为： 7 闭。c o s a s i v a _ ，悯 p 冷 3 2 图像的增强 在获取蚕像熬过程孛，荔予受各种因素豹影响，导致翔豫震量多多有掰邋纯。 图像增强的目的猩于：( 1 ) 采用一系剜技术发送图像的榄徽效果，提高图像的清 晰度；( 2 ) 将图像转换成一耱更适合予人或极器避行分撰处理熬形式。宅不燕菝 图像保真为原则，而是通过处理有选择性豹突出图像的莱蹙用于入绒机器分祈的 兴趣信息，以提高图像的使用价值 嚣像戆瓒强秀法获痒鼷竣密发，褥分秀空麓域罐强和獗率域增强两静。鞠像 空间域的增强是赢接对图像像素的灰度进行操作；频率域增强是对图像经付藏叶 交换盾的频谱成分进行操俘，然后经避嚣立时发变换褥墼l 增强鲍图像。 瘸像的增强象要包括豳像的平滑( 去噪) 和锐仡。翻像的平涝掰的是抑潮噪 声，提离图像质缀，改善图像的视觉效果，但平滑的过程通常也会使图像的边缘 耧缨繁蕊惠交霉模凝；嚣嚣豫戆锐偬糕戆捻稔焱手突出黧像孛戆边缘，是镬黧像 的边缘变得清晰的过程，以利于提取图像中的边缘特征，用于识别和处理 3 2 。l霉薄酶警滑 图像的噪声怒使图像出现颜色失真，清晰殿下降，从而影响图像质量，髭妨 碍人的援赞器官域系统传感器对所接受图像信黩进孬理解或分拆静表静医素。任 何一搦图像在生成，传输、解码过程中都有可畿产生噪声，需要采稍一定前黼像 1 8 一 西华大学硕士学位论文 滤波方法予以消除。对图像的平滑是为了抑制噪声，改善圈像质量所进行的处理， 是图像处理中极为重要的步骤。 辩噪声懿楚壤，霹疆分线性滤滚鞠菲线经滤波两夭炎；线径滂波方法一般逶 过取横板与邻域内像素做离散卷积求得均值代替处理像索来实现，常用的方法 有；领域均值滤波、低遁滤波窝局部绕诗滤波：非线性滤波方法中艨用最多熬是 中值滤波，中值滤波可以裔效地滤除脉冲噪声，具有相对好的边缘保持特性，并 易于实现，因此被公认为悬一种有效的方法。 一、嗓声模型 嵘声按其对傣号的影响可分为两种模型：加法性噪声和乘法性噪声。 竣 狂，刃失信号，n ( x ，y ) 为臻声，g ( x ，y ) 为锩号受噪声影响磊弱输出 1 ) 加法性噪声： 菩& 罗) 一，国罗) + 撵融y )( 3 3 此类噪声影响形成的波形为噪声和信号的藏加，其特点是噪声尚输入信号无 关 r 此法对于抑制椒盐噪声，保护边缘和细节比较有效，效果比简单法好 ex 运邻警殇法 此法基于：在某一邻域内属于闷一集合体( 类) 的像素其灰度值高度相头 菩积y i i 寤i ，) 0 - 7 ) 矗i 基 其中( i ，j ) 为灰度值与中心像素瓴y ) 最接近的k 个像素的坐标。k 取值越大， 平薅散莱越努，辍会搜强像边缘模獭。一般酌，对予3 x 3 豹窑日，墩k = 6 为寇。 d 梯度倒数加权平均法 魏法基于邻域内像素的梯度计算。设图像在点( x ，y ) 的灰度为f ( x ，y ) ，则穰其 3 x 3 邻域内的像索的梯度倒数为：( 以下功一1 ，0 ，1 ) 雄椰咖f 触订+ 拿。p 熟糊啭力 ( 粥) 以此定义备像素归化投重： 岍_ ) ，+ 蛭1 i 覆k ( 阿x + i , 而y + j 丽) ( 3 4 9 ) 鼯予瓴y ) 煮，取w ( x ，y ) = l 忿。求褥平滑蓐韵输出为； ，2 0 一 西华大学硕士学位论文 g ，y ) 一艺艺，“+ i , y4 - ， 啡4 - , y4 - d ( 3 - l o ) _ j 魏法，需要对图像的边框像素遴行处理，一般或敬透框像素输蹬为0 ，或钤 充边框外像素詹再进行处理。 e 最( 太) 均匀性平滑 此法以分别在慨y ) 及其捆邻点 ( x - 1 ，d ( x ，y - 1 ) , ( x + l ，y ) ( x ，y + 1 ) 瓣3 x 3 邻域瞧，鼹撵发 来衡量它们灰度变化的大小，然后