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        一種基于MATLAB圖像邊界提取算法

        2016-01-31 03:41:10鄭永永劉曉敏劉洪波趙云偉
        吉林化工學院學報 2015年11期
        關鍵詞:像素點

        鄭永永,劉曉敏,劉洪波,趙云偉

        (1.北華大學 機械工程學院,吉林 吉林 132021;2.北華大學 工程訓練中心,吉林 吉林 132021)

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        一種基于MATLAB圖像邊界提取算法

        鄭永永1,劉曉敏2,劉洪波1,趙云偉2

        (1.北華大學 機械工程學院,吉林 吉林 132021;2.北華大學 工程訓練中心,吉林 吉林 132021)

        摘要:邊緣作為圖像基本特征之一,圖像上其他特征大都是由邊緣區(qū)域的這些基本特征所推導出來的.因此,如何獲取高精度的圖形邊緣顯得尤為重要.本文利用MATLAB進行圖像邊界特征提取,并介紹了處理過程中的重要步驟.實驗結(jié)果表明,該方法具有較好的邊界特征提取能力.

        關鍵詞:MATLAB;邊界特征提?。幌袼攸c

        數(shù)字圖像處理技術(shù)最早出現(xiàn)于20世紀50年代,經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展,已經(jīng)廣泛地應用于工業(yè)、遙感、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領域,在國民經(jīng)濟中發(fā)揮著越來越大的作用[1-2].圖像邊緣的識別精度將直接影響測量的精度[3],因此,如何獲取高精度的圖像邊緣已經(jīng)成為幾何量精密測量領域的熱門話題,國內(nèi)外學者提出很多圖像邊緣的提取方法,但是這些算法大多過于復雜,運算量大,不利于實時處理[4-6].

        為了能夠準確快速的提取邊界輪廓,本文出了一種利用MATLAB進行圖像邊界特征提取的方法,并且通過樣例詳細地論述了該方法在提取邊界特征過程中的幾個重要步驟.結(jié)果證明,該方法具有較好的邊界特征提取能力,且邊界輪廓特征定位較為準確.

        1 邊界特征提取方法

        邊緣作為圖像基本特征之一,圖像上其他特征大都是由邊緣區(qū)域的這些基本特征所推導出來的.因此,圖形邊界相關信息的提取在圖像幾何量的測量工作中起到很重要的作用.文中提出的利用MATLAB進行圖形邊界特征提取的方法,主要由以下幾個步驟完成:

        1.1 圖片保存

        首先,將螺紋的圖片保存到MATLAB的當前工作目錄,以便讀取,保存路徑為(C:Documents and SettingsAdministratorMyDocumentsMATLABLuowen),保存類型JPG格式.

        1.2 將圖片導入MATLAB

        運行MATLAB,在命令窗口輸入命令:I=imread('luowen.jpg'),點擊回車將圖片導入到MATLAB,圖片顯示(imshow(I)),顯示結(jié)果如圖1所示.為了保證圖像不失真,可利用命令:J=rgb2gray(I),圖片顯示(imshow(J)),點擊回車將RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,圖像顯示效果如圖2所示.

        圖1 螺紋RGB圖

        圖2 螺紋二值圖

        1.3 圖像濾波

        由于各種各樣因素的影響,圖像不可避免會含有噪聲,進而使得圖形畫質(zhì)出現(xiàn)不同程度的退化,圖像顯得模糊.所以,如何抑制圖像退化,減少噪聲對圖像畫質(zhì)的影響,對于后續(xù)的圖像分析和圖形邊界的識別顯得尤為重要.

        比較常用的濾波方式有中值濾波和均值濾波兩種.均值濾波是對圖像中的所有像素進行均值處理,圖像的邊界會變得模糊,對具有極大值和極小值的椒鹽噪聲來說,均值濾波不能起到很好的去噪效果.中值濾波較均值濾波的去除噪音效果更明顯,在灰度變化較小的情況下有較好的平滑效果,同時也降低了邊界的模糊程度.為了更好地提取圖像邊界信息,本文選擇中值濾波[7-8].

        中值濾波是通過鄰域內(nèi)像素值的中位數(shù)來作為輸出圖像的像素值,MATLAB中圖形處理工具箱里有專門的中值濾波函數(shù)medfilt2,其調(diào)用格式為:

        B= medfilt2(A,[M,N])

        式中,B是輸出圖像,A作為輸入圖像,[M,N]為濾波窗口的大小.

        利用5x5的中值濾波對J進行濾波,在MATLAB的命令窗口輸入以下代碼:

        k= medfilt2(J,[5,5]);imshow(k);

        濾波效果如圖3所示.

        圖3 中值濾波效果

        1.4 邊緣檢測

        經(jīng)典的邊緣檢測算子(Roberts、Sobel、Prewitt、Canny)檢測的圖像邊界都有各自的特點:運用Roberts交叉微分算子運算可以提取出圖像的細節(jié)輪廓;Sobel微分算子是一種奇數(shù)大小(3×3)的模板下的全方向微分算子;Prewitt微分算子的思路與Sobel微分算子的思路類似,是在一個奇數(shù)大小的模板中定義其微分運算;Canny算子是一個線性線性算子,可以在抵抗噪聲與邊緣檢測之間獲得一個最佳的折中,就是高斯函數(shù)的一階導數(shù)[9].針對不同的環(huán)境和要求,應選擇合適的算子來對圖像進行邊緣檢測.本文對螺紋圖像用四種算子均作了處理,螺紋圖像邊緣檢測的MATLAB實現(xiàn)程序:

        a=edge(k,'canny');

        b=edge(k,'Roberts');

        c=edge(k,'sobel');

        d=edge(k,'prewitt');

        subplot(2,2,1),imshow(a);

        subplot(2,2,2),imshow(b);

        subplot(2,2,3),imshow(c);

        subplot(2,2,4),imshow(d);

        從圖4中可以看以,Sobel和Prewitt兩種算子對螺紋圖像邊緣檢測的結(jié)果較好,可任選其一作為螺紋圖像邊緣檢測的算子,不妨選Sobel算子.

        Canny算子

        Roberts算子

        Sobel算子

        Prewitt算子圖4 各種算子邊緣檢測

        Sobel邊緣檢測算子是以函數(shù)f (x,y)為中心的 3×3 鄰域上計算 x 和 y 方向的偏導數(shù).原理是對圖像 f (x,y)的每個像素,考察其上、下、左、右鄰域灰度的加權(quán)差,把各方向(0°、45°、90°、135°方向)的灰度加權(quán)差之和作為輸出,達到提取出圖像邊緣的效果[10].Sobel 邊緣檢測算子的算法由下式給出:

        Sobel算子兩個方向(即一個垂直方向,一個水平方向)上的卷積模板(圖5).通過比較這兩個模板算子的最大值作為中心點的輸出值,最終的運算結(jié)果即是圖像的邊緣.

        圖5 Sobel 算子卷積模板

        1.5 提取圖像邊界點的像素坐標

        由于邊界點的像素坐標與x、y坐標具有垂直相反的關系,因此先要把矩陣I做上下翻轉(zhuǎn)處理.利用如下命令:

        a=edge(flipud(c),'canny');

        [x,y]=ind2sub(size(c),find(c(:)==1));

        plot(x,y)

        可以得到物體的輪廓線(圖6),輪廓線是物體邊緣所有像素點的集合,知道了圖像邊界點像素值的坐標就可以進行邊界長度及面積的計算等等.

        通過MATLAB編寫程序?qū)崿F(xiàn)了本文所述的邊界提取方法,圖像邊界點像素值顯示(圖6),得到邊界點的像素值就可以進行邊界曲線擬合、距離的測量以及圖形面積的計算等.由圖可見,邊界輪廓線的特征都已經(jīng)被提取出來,且定位基本準確.

        橫坐標圖6 圖像邊界輪廓線

        2結(jié)論

        本文對圖像邊界的提取過程進行了較為詳細的論述,圖片處理結(jié)果表明,本文所提出的圖像邊界提取方法具有較好的輪廓特征提取和邊界特征點檢測能力,且運算量少,定位準確.

        參考文獻:

        [1]李紅俊,韓冀皖.數(shù)字圖像處理技術(shù)及其應用[J].計算機測量與應用,2002(10):620-622.

        [2]劉中合,王瑞雪,王鋒德,等.數(shù)字圖像處理技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J].計算機時代,2009(5):6-8.

        [3]宋志剛.利用數(shù)字圖像處理技術(shù)檢測錐螺紋[D].長春:吉林大學,2004.

        [4]張宏,譚躍剛,呂紅梅.邊緣檢測在計算機視覺幾何測量中的應用[J].武漢科技學院學報,2006,19(10):15-18.

        [5]張小虎,李由,李立春等.一種基于梯度方向直方圖線輪廓提取新方法[J].光學技術(shù),2006,32(6):824-826.

        [6]張勇,陳大健,孫志軍.兩種改進型中值濾波算法比較[J].光電技術(shù)應用,2010,25(1):67-70.

        [7]趙芳,欒曉明,孫越.數(shù)字圖像幾種邊緣檢測算子檢測比較分析[J].自動化技術(shù)與應用,2009,28(3):68,72.

        [8]王振興.基于圖像處理的精密測量技術(shù)研究[D].陜西:西安電子科技大學,2009.

        A Kind of Image Boundary Extraction Algorithm based on MATLAB

        ZHENG Yong-yong1,LIU Xiao-min2,LIU Hong-bo1,ZHAO Yun-wei2

        (1.School of Mechanica Engineering,Beihua University,Jilin City132021,China;2.Engineering Training Center,Beihua University,Jilin City 132021,China)

        Abstract:The edge is one of the basic characteristics of the image.The other features are mostly from these basic features of the edge region of the deduced from the image.Therefore,how to get an edge graphics precision is particularly important.In this paper,a method of using MATLAB to extract the boundary feature is proposed and several important steps in the process are introduced.The results show that the new method has better capability of boundary feature extraction.

        Key words:MATLAB;boundary feature extraction;pixel

        通信作者:*鐘梓楠,E-mail:290101130@qq.com

        文章編號:1007-2853(2015)11-0073-04 1007-2853(2015)11-0045-05

        作者簡介:張立東(1977-),男,吉林九臺人,吉林化工學院講師,碩士,主要從事水處理技術(shù)及水資源利用及環(huán)境污染治理等方面的研究. 王月(1984-),女,吉林省吉林市人,北華大學助教,碩士.主要從事機械設計及理論機械制造等方面的研究.

        收稿日期:2015-08-16 2015-08-18

        中圖分類號:TH 138.5

        文獻標志碼:B DOI:10.16039/j.cnki.cn22-1249.2015.11.011

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