1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上基于數(shù)字圖像的角度提取Andrew Fratpietro M. John D. HayesDepartment of Mechanical & Aerospace Engineering, Carleton University1125 Colonel By Drive, Ottawa, ON, Canada, K1S 5B61.引言人在提取圖像信息的過(guò)程中僅僅只用幾毫秒。人的頭腦是條件反射或者忽略基于旁邊相關(guān)的任務(wù)的圖像信息。計(jì)算圖像行數(shù)的任務(wù)不需要圖像每行的顏色信息。確定圖像中直線方向的任務(wù)不需要知道每行的長(zhǎng)度。這是一個(gè)人的直覺(jué)的例子。當(dāng)計(jì)算機(jī)是為仿效這種

2、直覺(jué)為目的而實(shí)施時(shí)，從圖像中提取信息的過(guò)程必須被分解成一組可以針對(duì)手頭任務(wù)的算法。對(duì)提取的數(shù)字圖像信息處理是指對(duì)圖像的處理。在處理中使用到的相關(guān)算法來(lái)自圖像處理工具的庫(kù)，這個(gè)數(shù)字圖像處理工具箱的某些算法可以選擇，并且可以用來(lái)提取數(shù)字圖像的具體信息。這個(gè)項(xiàng)目的長(zhǎng)期目標(biāo)是在這個(gè)文件中概述設(shè)計(jì)和數(shù)字圖像處理庫(kù)的工具箱的應(yīng)用，這個(gè)工具箱用于特定機(jī)器人校準(zhǔn)處理。該校準(zhǔn)過(guò)程需要從包含多個(gè)直線的數(shù)字圖像中提取線性方程組。開(kāi)發(fā)這個(gè)庫(kù)的一個(gè)短期副產(chǎn)品，這個(gè)庫(kù)是關(guān)于數(shù)字圖像處理的角度測(cè)量系統(tǒng)的幾個(gè)算法應(yīng)用。利用這種低成本的解決方案，行與行之間獨(dú)立于真實(shí)大小的被測(cè)線段的相對(duì)方向。作為一個(gè)實(shí)際的例子，這個(gè)系統(tǒng)是應(yīng)用于

3、一個(gè)渦輪葉片的Z型部分的角度測(cè)量。2.設(shè)備和設(shè)定角度測(cè)量系統(tǒng)使用352x288像素分辨率的相機(jī)來(lái)產(chǎn)生數(shù)字圖像。該相機(jī)可以在100美元以下購(gòu)買。被拍攝的物體放在一個(gè)平面上，閃爍的使用標(biāo)準(zhǔn)為60瓦，家居燈放在距離物體1-2英尺處。該相機(jī)可以放在距離物體6英寸上面，目的是線性化任何角度測(cè)量的差積向量。某些三維物體可能面向這樣一個(gè)有差積的測(cè)量角度，并且差積不在垂直方向的。一組示例圖像可以在圖1中看到。這些圖像包含一系列由系統(tǒng)測(cè)量的行集：一對(duì)正交，一對(duì)任意角度。正交線對(duì)用來(lái)測(cè)試圖像，以確定該錯(cuò)誤來(lái)自數(shù)字圖像處理的角度提取。這個(gè)圖像表示了對(duì)大圖進(jìn)行裁減的部分，因此352x288像素的分辨率是不夠用的。所有

4、圖像都在matlab6.5軟件上處理的。 圖一：數(shù)字圖像來(lái)自正交和任意角度線段的網(wǎng)站。3.角度提取算法該算法的第一步是讀取一個(gè)圖像到MATLAB中(見(jiàn)圖1)。所有圖片都保存為JPEG格式，文件類型與MATLAB軟件套件兼容。這些文件尺寸小，由于壓縮技術(shù)能消除人眼檢測(cè)不到的圖像細(xì)節(jié)。使用文件較小的圖像有利于處理，它能減少圖像處理時(shí)間，但同也會(huì)時(shí)影響精度。該算法是用來(lái)處理灰階色彩類型的圖片。這些圖像允許相鄰像素之間直接比較?；叶葓D像也受到了反演過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程亮的像素設(shè)置為暗色調(diào)，暗的像素設(shè)置為亮色調(diào)。鄰近像素比較時(shí)略為簡(jiǎn)化，更重要的是給像素的灰度值較大的強(qiáng)度。門限技術(shù)的實(shí)施，以消除一些不太重要的

5、像素，關(guān)注在測(cè)量過(guò)程中使用的像素。該技術(shù)涉及計(jì)算圖像包含的像素強(qiáng)度的總范圍，然后設(shè)定所有像素的強(qiáng)度值低于暗色調(diào)范圍的一個(gè)確定比例。（灰度值=0）。值在60-75之間，通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定提供了最大數(shù)量的信息。該算法的下一步是使用line-walking算法，該算法類似于概述1中提取重要像素的目的。該算法要求行有一種傾向，無(wú)論是橫向或縱向比較，都可以適應(yīng)任意方向。每個(gè)像素的重要性是用來(lái)計(jì)算兩個(gè)方向的二階矩相對(duì)于該位置的中心點(diǎn)。在每個(gè)試圖找到一個(gè)像素點(diǎn)的時(shí)刻計(jì)算，用線性回歸算法讓子像素精度關(guān)于該行的真正被測(cè)量的位置。線性回歸技術(shù)求解兩個(gè)線性方程組。這些線性方程的斜坡被用來(lái)產(chǎn)生線之間的角度。4.實(shí)驗(yàn)分析產(chǎn)生

6、三種結(jié)果，在此摘要文件中顯示。圖2顯示了一個(gè)用計(jì)算機(jī)圖形程序生成的圖片，然后打印到一張白紙上。該圖像是一組指定垂直線的設(shè)置。覆蓋到這個(gè)圖片上的是兩行，該行由在圖像中代表行的角度測(cè)量系統(tǒng)估計(jì)。輸出包括在它們之間的行和角度的方程組。圖2：正交線之間的角度該系統(tǒng)產(chǎn)生一個(gè)89.9807度的測(cè)量。這種測(cè)量方法有0.02的誤差。對(duì)計(jì)算中重要的數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析，將產(chǎn)生一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的誤差值。圖3顯示在任意方向線的傾斜角度測(cè)量。圖3：任意方向線該系統(tǒng)采用了圖4中渦輪葉片的Z型部分的角度測(cè)量。圖4：渦輪葉片Z型部分測(cè)量結(jié)果可以在圖5中看到。角落里確實(shí)有一個(gè)75.6927角度值。這兩條線用來(lái)確定此角度值，可以在圖5中

7、看到。圖5：Z型部分測(cè)量5。結(jié)論與后續(xù)工作從這些結(jié)果中我們得出結(jié)論，該算法能夠提取兩條線之間的角度。該算法適用于多種不同方向和分離角，并且測(cè)量結(jié)果是可行。一個(gè)系統(tǒng)中的應(yīng)用可能是用于工業(yè)領(lǐng)域的快速角測(cè)量。這個(gè)項(xiàng)目今后的工作將涉及對(duì)采用線性回歸的數(shù)據(jù)的置信區(qū)間的評(píng)價(jià)。所有的計(jì)算工作都是通過(guò)兩個(gè)小數(shù)位開(kāi)展，但角度測(cè)量的實(shí)際有效數(shù)尚未確定。此外，該系統(tǒng)的分析利用奇異值分解執(zhí)行。參考1 Ofner, R., O.Leary, P., Leitner, M., 2000, .ACollection of Algorithms for the Determination of Construction Points in the Measu