机器视觉与智能检测创新实践

1、机器视觉与智能检测创新实践课程设计报告题目：基于可见光红外光图像的处理班级：姓名：学号：指导老师:日期：、实验目的机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。本实验的目的就是通过学生自身动手实验，使学生对机器视觉系统及图像处理有一定的认识。同时加深学生的动手能力和培养学生的创新能力。、实验设备机器视觉实验平台，计算机，Matlab软件

2、等三、实验任务（1）对采集的近红外图像进行增强、分割和细化（自己挑选成像效果较好的手背或手掌的近红外图像）1、了解增强、分割和细化等处理的概念和效果并编程实现增强、分割和细化；2、分别比较不同增强、分割和细化方法的优劣（2）对采集到的可见光手掌图像进行分割得到手掌及手指的轮廓。四、相关概念介绍1、光谱光谱是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，如图1所示。光波是由原子内部运动的电子产生的。各种物质的原子内部电子的运动情况不同，所以它们发射的光波也不同。研究不同物质的发光和吸收光的情况，有重要的理论和实际意义，已成为一门专门的学科一一光谱

3、学。i由m臨産生叱舉線作用引起1眼所見電磯迪範園擡近疼線（熱能也稱為熱波）奁大蘇能图1可见光的光谱图种类：发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱。发射光谱有两种类型：连续光谱和明线光谱。连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱。炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱。例如电灯丝发出的光、炽热的钢水发出的光都形成连续光谱。只含有一些不连续的亮线的光谱叫做明线光谱。明线光谱中的亮线叫做谱线，各条谱线对应于不同波长的光。稀薄气体或金属的蒸气的发射光谱是明线光谱。明线光谱是由游离状态的原子发射的，所以也叫原子光谱。观察气体的原子光谱，可以使用光谱管，它是一支中间比较细的封闭的

4、玻璃管，里面装有低压气体，管的两端有两个电极。把两个电极接到高压电源上，管里稀薄气体发生辉光放电，产生一定颜色的光。观察固态或液态物质的原子光谱，可以把它们放到煤气灯的火焰或电弧中去烧，使它们气化后发光，就可以从分光镜中看到它们的明线光谱。实验证明，原子不同，发射的明线光谱也不同，每种元素的原子都有一定的明线光谱。彩图就是几种元素的明线光谱。每种原子只能发出具有本身特征的某些波长的光，因此，明线光谱的谱线叫做原子的特征谱线。利用原子的特征谱线可以鉴别物质和研究原子的结构。2、光源自身正在发光，且能持续发光的物体叫作光源。光源可分为：1、天然光源（如太阳、火焰、闪电、萤火虫等）2、人造光源（如点

5、燃的蜡烛、发光的电灯、激光束等）注意：有些物体，比如月亮，本身并不发光，而是反射太阳光才被人看见的，所以月亮不是光源。而人造光源一定要是正在发光的物体。物理学上指能发出一定波长范围的电磁波（包括可见光与紫外线、红外线和X光线等不可见光）的物体。通常指能发出可见光的发光体。凡物体自身能发光者，称做光源，又称发光体，如太阳、恒星、灯以及燃烧着的物质等都是。但像月亮表面、桌面等依靠它们反射外来光才能使人们看到它们，这样的反射物体不能称为光源。在我们的日常生活中离不开可见光的光源，可见光以及不可见光的光源还被广泛地应用到工农业，医学和国防现代化等方面。光源可以分为三种。第一种是热效应产生的光，太阳光就

6、是很好的例子，此外蜡烛等物品也都一样，此类光随着温度的变化会改变颜色。第二种是原子发光，荧光灯灯管内壁涂抹的荧光物质被电磁波能量激发而产生光，此外霓虹灯的原理也是一样。原子发光具有独自的基本色彩，所以彩色拍摄时我们需要进行相应的补正。第三种是synchrotron发光，同时携带有强大的能量，原子炉发的光就是这种，但是我们在日常生活中几乎没有接触到这种光的机会，所以记住前两种就足够了。3、滤波片滤波片是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的信号。其功能是得到一个特定的频率或者消除一个特定的频率。4、光圈大小光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置，它通常

7、是在镜头内。表达光圈大小我们是用f值。对于已经制造好的镜头，我们不可能随意改变镜头的直径，但是我们可以通过在镜头内部加入多边形或者圆型，并且面积可变的孔状光栅来达到控制镜头通光量，这个装置就叫做光圈。光圈f值=镜头的焦距/镜头口径的直径。从以上的公式可知要达到相同的光圈f值，长焦距镜头的口径要比短焦距镜头的口径大。完整的光圈值系列如下：fl，f1.4，f2，f2.8，f4，f5.6，f8，f11，fl6,f22，f32，f44，f64。光圈f值愈小，在同一单位时间内的进光量便愈多，而且上一级的进光量刚是下一级的两倍，例如光圈从f8调整到f5.6，进光量便多一倍，我们也说光圈开大了一级。f/8f

8、/H伸图2光圈示意图5、光强发光强度简称光强，国际单位是candela简写cd。led是指单色光源（频率540X1012HZ，波长0.550微米）的光，在给定方向上（该方向上的辐射强度为（1/683）瓦特/球面度）的单位立体角内发出的发光强度。发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。这个量是表明发光体在空间发射的汇聚能力的。可以说，发光强度就是描述了光源到底有多亮。1000mcd=lcd6、焦距焦距是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜中心到光聚集之焦点的距离。亦是照相机中，从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。具有短焦距的光学系统比长焦距的光学

9、系统有更佳聚集光的能力。简单的说焦距是焦点到面镜的顶点之间的距离由于我们照相时，被照的物体与相机（镜头）的距离不总是相同的，比如给人照相，有时，想照全身的，离得就远，照半身的，离得就近。也就是说，像距不总是固定的，这样，要想照得到清晰的像，就必须随着物距的不同而改变胶片到镜头光心的距离，这个改变的过程就是我们平常说的“调焦”。1、图像增强1=11.1方法介绍图像增强处理方法根据处理过程所在的空间不同，可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两大类，如下图4：图像增强直接灰度变换厂空间域增强频率域增强气111空域增强法灰度变换V图像代数运算邻域平均法中值滤波低通滤波高通滤波带通滤波带阻滤

10、波直方图均衡化直方图规定化按比例线性拉伸分段线性拉伸梯度法锐化滤波2拉普拉斯算子法j定向滤波图4图像增强方法类型对数拉伸指数拉伸其他非线性拉伸基于空间域的增强直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素点的灰度值进行处理。根据所采用的技术不同又可分为灰度变换和空域滤波两类方法。灰度变换是基于点操作的增强方法，将每一像素点的灰度值按照一定的数学变换转换为一个新的灰度值。基于灰度图像增强方法非常丰富，如增强处理中常用的直接灰度变换(包括线性拉伸和非线性拉伸)、对比度增强、直方图均衡化、直方图规定化和图像的代数运算等方法都属于灰度变换技术。空域滤波是基于邻域处理的方法，它应用某一模板对每个像素

11、点与其周围邻域的所有像素点进行了某种确定数学运算得到该像素点新的灰度值，输出值的大小不仅与该像素点灰度值有关，而且还与其邻域内的像素点的灰度值有关，常用的图像平滑滤波与滤波技术就发球空域滤波的范畴。1.1.2频域增强法频率域增强法首先将图像从空间域按照某种变换模型(如傅里叶变换或其他变换等)变换到频率域，然后在频域对图像进行处理，再将其反变换到空间域。通常包括低通、高通、带通和带阻四种典型的滤波器结构。1.2选用方法方法一：直接灰度变换之按比例线性拉伸法对于8bit灰度图像，用以下公式进行图像拉伸。g(x,y)=255*f(x,y)-fmin/(fmax-fmin)方法二：直方图灰度变换之直方

12、图均衡化法是以累积分布函数为基础的直方图修改法，将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，将一非均匀灰度概率密度分布图像，通过寻求某种灰度变换，变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。方法三：1)空域滤波法之邻域平均法将一个像素点事的所有像素点的平均值赋给输出图像中相应措施的像素点，从而达到平滑的目的，最简单的邻域平均滤波法是所有模板系数都取相同的值，例如，取模板系数为1。2)空域滤波法之中值滤波法利用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口各点的中间值代替。13实验效果比较方法一：直接灰度变换之按比例线性拉伸法程序如下：A=imreadC3271l1.bmp);A1=double(A);A2

13、=(A1-50)*255/(160-50);s=size(A2);fori=1:s(1)forj=1:s(2)ifA2(i,j)255A2(i,j)=255;endendendA2=uint8(A2);subplot(1,4,1);imshow(A)subplot(1,4,2);imhist(A)subplot(1,4,3);imshow(A2)subplot(1,4,4);imhist(A2)图像增强方法1方法二：直方图灰度变换之直方图均衡化法程序如下：A=imread(D:红外l.bmp);s二size(A);a=imhist(A);ap=a./sum(a(l:256);v=ones(25

14、6,1);al二filter(v,1,ap(1:256);as=round(al.*255);fori=1:s(1),forj=1:s(2),B(i,j)=as(A(i,j)+1);endendC=uint8(B);subplot(1,4,1);imshow(A)subplot(1,4,2);imhist(A)subplot(1,4,3);imshow(C)subplot(l,4,4);imhist(C)图像增强方法2方法三：空域滤波法邻域滤波法与中值滤波法程序如下：A=imread(D:红外l.bmp);moban2=Al=A;A2=A;A3=A;B=double(A);s=size(A);

15、t二zeros(1,9);b=zeros(1,9);fori=2:s(1)-1forj=2:s(2)-1t(1)=A(i-1,j-1);t(2)=A(i-1,j);t(3)=A(i-1,j+1);t(4)=A(i,j-1);t(5)=A(i,j);t(6)=A(i,j+l);t(7)=A(i+l,j-l);t(8)=A(i+l,j);t(9)=A(i+l,j+l);forg=1:9,fork=1:8,ift(k+1)t(k),buf=t(k+1);t(k+1)=t(k);t(k)=buf;endendendA3(i,j)=t(5);A2(i,j)=(B(iT,jT)*moban2(1,1)+B

16、(i-1,j)*moban2(1,2)+B(iT,j+1)*moban2(1,3)+B(i,jT)*moban2(2,1)+B(i,j)*moban2(2,2)+B(i,j+1)*moban2(2,3)+B(i+1,j-1)*moban2(3,1)+B(i+1,j)*moban2(3,2)+B(i+1,j+1)*moban2(3,3)/9;endendsubplot(1,3,1);imshow(A1);title(原图);subplot(1,3,2);imshow(A2);title(邻域滤波);subplot(1,3,3);imshow(A3);title(中值滤波);原图邻域滤液中值滤波图

17、像增强方法314效果比较分析总结方法一：优缺点：灰度拉伸后，图像在亮度和对比度等方面具有明显的改善效果。方法二：优点：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，以实现图像对比度的增强。缺点：1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。方法三：优缺点：平滑滤波的作用是对图像的高频分量削弱或消除，增强图像的低频分量。邻域平均滤波法可以起到平滑图像的作用，但在消除噪声的同时，会使图像中的一些细节变得模糊。中值滤波法则消除噪声的同时还能保持图像中的细节部分，防止图像的边缘部分模糊。2、图像分割2.1图像分割

18、介绍图像分割就是将图像划分为一些区域，在同一区域内，图像的特征相近而不同的区域，图像特征相差较远。图像特征可以使图像本身的特征，如像素灰度，边缘轮廓和纹理等。图像分割的作用是从图像中提取有用的信息。在图像分析过程中，一般首先要对所给的图像进行分割，再对分割的区域作适当的描述，然后才能对图像做某种分析。2.2实验效果(a):全局阀值法：a二imreadCxjm007_1.bmp);level二graythresh(a);yy二im2bw(a,level);subplot(l,2,l);imshow(a);title(没处理的图像);subplot(l,2,2);imshow(yy);title(

19、分割后的图像);得到如下的图像：同理，可以得到红外图片全局阀值法的图片:没处理的圈橡分割后的團像(b):水线阀值分割法yy=imread(D:红外l.bmp);kk=strel(disk,40);Itop=imtophat(yy,kk);%高帽变换Ibot=imbothat(yy,kk);%低帽变换Ienhance=imsubtract(imadd(Itop,yy),Ibot);%高帽图像与低帽图像相减Iec=imcomplement(Ienhance);%进一步增强图像Iemin=imextendedmin(Iec,20);subplot(l,2,l);imshow(yy);title(没处

20、理的图像);subplot(l,2,2);imshow(Ienhance);title(分割后的图像);得到图像如下：同理，可以得到可见光图片水线阀值分割法:小结：对于可见光下的图像，全局阀值把手掌与背景分割开来，但由于对于整一幅图像采用1个阈值进行分割，不能细致做到分割静脉血管。动态阈值法是用与像素位置相关的一组阈值来对图像各部分分别进行分割。这类算法时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值法不易分割的图像有较好效果。水线阀值分割法就是属于这一类分割方法。显然，用这种方法分割出来的图像比全局阀值分割法要好。对于红外的图像，全局阀值处理后，只能看见漆黑一片，那是因为原图就是分割后的图像，灰度低，用同一阀值进行分割，当所取分割值不准时，将出现此类情况，而动态阀值法则相对更好，能清晰显示静脉所在。3、图像细化图像细化就是通过细化用骨架来代表图像的形状。所谓细化，就是把输入的具有一定宽度的图像轮廓用逐次去掉边缘点的方法，最终变成宽度仅为一个像素的骨架。依据是否使用迭代运算可以分为两类：第一类是非迭代算法，一次即产生骨架，如基于距离变换的方法。游程长度编码细化等。程序如下：I二imread(D:可见光1.bmp);