黨宇婷

摘 要：本文依據(jù)掃描線步長自適應(yīng)優(yōu)化、邊緣檢測(cè)、平面輪廓圖元識(shí)別圖像大小的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)等問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究。然而，輪廓提取是機(jī)器視覺檢測(cè)最重要的一環(huán)，必須先提取圖像中重要物體的輪廓，讓這些重要物體的圖片能夠清晰的呈現(xiàn)出來，使計(jì)算機(jī)能夠更好地使用這些圖片信息進(jìn)行識(shí)別，以方便工業(yè)或者制造業(yè)等的檢測(cè)。本文根據(jù)基于Windows 的Visual C++6.0軟件進(jìn)行物體圖像的輪廓提取算法的編寫，將物體圖像輪廓展示在了計(jì)算機(jī)上，通過實(shí)驗(yàn)，我們對(duì)本系統(tǒng)軟件的穩(wěn)定性和精度進(jìn)行了大量的測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明本系統(tǒng)能夠很好地完成工業(yè)要求的需要。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；圖像處理；輪廓提取

輪廓提取的目的：獲得圖像的外圍輪廓特征，為圖像分析做好準(zhǔn)備。輪廓提取是根據(jù)被檢測(cè)物體邊界的連通性，按照邊界像素的分布順序，順次得到圖像重要區(qū)域輪廓像素的方法。

輪廓提取的原理：在于首先找到被提取圖像輪廓上任意一點(diǎn)作為起始點(diǎn)，并且從這個(gè)起始點(diǎn)出發(fā)，沿著一個(gè)方向，對(duì)該點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行搜索，不斷地找到被檢測(cè)圖像下一個(gè)輪廓邊界點(diǎn)，最終得到完整的輪廓區(qū)域。

輪廓提取算法設(shè)計(jì)具體步驟如下：（1） 找到被提取圖像【圖（1-1）】外圍輪廓上任意一點(diǎn)作為當(dāng)前輪廓起始點(diǎn)（x，y）；（2） 以該起始點(diǎn)初始化位置關(guān)系值a；（3） 得到當(dāng)前輪廓起始點(diǎn)坐標(biāo)（x，y），并且將該坐標(biāo)信息存入堆棧中，獲得前一輪廓點(diǎn)與當(dāng)前輪廓起始點(diǎn)位置關(guān)系a=a‘，根據(jù)下一點(diǎn)與當(dāng)前輪廓點(diǎn)可能的位置關(guān)系a-1，a，a+1，計(jì)算得到這三點(diǎn)的坐標(biāo)值（x1，y1），（x2，y2），（x3，

由圖1-2可以看出：本文算法可以精確的得到被提取圖像的單連通閉合輪廓，此輪廓為單像素的，并不會(huì)出現(xiàn)輪廓掃描錯(cuò)誤的現(xiàn)象。

總結(jié)：由于本課題采用的輪廓跟蹤的方法，只搜索輪廓附近的單像素點(diǎn)，而此單像素輪廓通常在圖中只占據(jù)非常小比例的像素，所以本算法避免了對(duì)圖片中其他大部分像素的多余計(jì)算，使得算法具有很高的計(jì)算效率，很好的適用于產(chǎn)業(yè)的各個(gè)方面。

參考文獻(xiàn)：

[1] 何斌，馬天宇，王運(yùn)堅(jiān)，Visual C++數(shù)字圖像處理[D] 2002：435～439

[2]胡小峰。一種精確檢測(cè)細(xì)胞真實(shí)邊緣的算法。光學(xué)技術(shù)。2003，29（5）：295～298