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[導(dǎo)讀]基于Windows Mobile嵌入式系統(tǒng)的類圓管材識(shí)別與計(jì)數(shù)系統(tǒng)研究

0  引言

近年來,隨著基于嵌入式微處理器和嵌入式操作系統(tǒng)的智能手機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于Windows Mobile系統(tǒng)的嵌入式智能手機(jī)圖像采集處理技術(shù)也正處于方興未艾的階段,這就使得以嵌入式技術(shù)為核心的圖像處理系統(tǒng)能夠廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)、監(jiān)護(hù)、防盜系統(tǒng),機(jī)器人視覺等系統(tǒng)中。

本文通過智能手機(jī)來采集鋼管橫截面圖像,并運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)管材進(jìn)行自動(dòng)化計(jì)數(shù),同時(shí)采用計(jì)算機(jī)圖像處理方法給出了一種對(duì)管材進(jìn)行計(jì)數(shù)的嵌入式系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)方法,其中包括圖像的采集、預(yù)處理、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理、橢圓識(shí)別與計(jì)數(shù)等。該系統(tǒng)可提高鋼鐵行業(yè)以及其他相關(guān)行業(yè)的管材計(jì)數(shù)效率,大大減輕工人的勞動(dòng)強(qiáng)度,具有良好的市場前景和經(jīng)濟(jì)效益。

1  Windows Mobile平臺(tái)

本系統(tǒng)是在Windows Mobile平臺(tái)下開發(fā)的,Windows Mobile是由微軟公司提供的先進(jìn)型移動(dòng)設(shè)備操作系統(tǒng),同時(shí)也是最優(yōu)秀的行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)之一?;赪indows Mobile的Pocket PC PhoneEdition和Smartphone不僅可為消費(fèi)者提供熟悉且可自定義的用戶體驗(yàn),同時(shí)也為企業(yè)用戶提供了一個(gè)可擴(kuò)展的平臺(tái),使他們可以開發(fā)和投入使用創(chuàng)新的移動(dòng)解決方案,從而增加新的銷售收入并帶動(dòng)業(yè)務(wù)增長。

2  工作原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

2.1  管材圖像檢測計(jì)數(shù)的工作原理

管材圖像檢測計(jì)數(shù)系統(tǒng)的基本工作原理是:首先用智能手機(jī)的攝像頭采集管材的橫截面圖像.然后依靠智能手機(jī)強(qiáng)大的嵌入式處理器來對(duì)源數(shù)字圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和顏色信息處理,并獲取管材橫截面的灰度圖像:然后再利用圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)圖像的雜質(zhì)進(jìn)行去噪,并選用合適的閾值進(jìn)行圖像二值化分割,將管材橫截面特征從背景圖像中分離;之后,再采用哈夫變換法(HoughTransform)對(duì)二值圖像進(jìn)行橢圓檢測,最后用區(qū)域標(biāo)記法對(duì)圖中連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記,以統(tǒng)計(jì)出管材的數(shù)目。

2.2  系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

圖1給出了本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架。系統(tǒng)工作時(shí),首先由智能手機(jī)的攝像頭采集到格式為JPG的源數(shù)字圖像,然后對(duì)其進(jìn)行圖像格式轉(zhuǎn)換,之后再進(jìn)行圖像的顏色處理、圖像的增強(qiáng)、圖像的分割、圖像的邊緣檢測、數(shù)量的統(tǒng)計(jì)以及信息的顯示等工作。

3  系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與相關(guān)算法

3.1  圖像格式的轉(zhuǎn)換

由于一般采集到的圖像輸出都是JPG格式,這種格式的圖像數(shù)據(jù)是壓縮的,占用的空間比較小,便于存儲(chǔ)和傳輸,但是不便處理。因而需要將JPG格式的圖像轉(zhuǎn)換為BMP格式的圖像,此時(shí),圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)和圖像數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng),以便于對(duì)圖像進(jìn)行處理。

3.2  圖像顏色的處理

采集后的源圖像被轉(zhuǎn)換成BMP格式后,通常是24位真彩色圖像,圖2所示是其256階灰度圖。彩色圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)的值有R、G、B三個(gè)分量,每個(gè)分量占8位和256階色。因此,彩色圖像所含的信息量過大,所以,一般采用灰度圖來進(jìn)行圖像處理。

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灰度圖是只含亮度信息而不含色彩信息的圖像,它把亮度值量化為0到255共256級(jí),其中0最暗(全黑),255最亮(全白)。R、G、B分量的值是相等的,且稱之為灰度值,即:

經(jīng)實(shí)驗(yàn)與理論推導(dǎo)證明,當(dāng)ωR=0.30,ωG=0.59,ωB=0.11時(shí),能獲取到最合理最適合圖像處理的灰度圖像。

3.3  圖像的增強(qiáng)

在管材橫截面圖像處理的過程中,實(shí)際獲得的圖像一般都因灰塵、光照等某種干擾而含有噪聲,因而會(huì)影響圖像質(zhì)量。為了改善圖像質(zhì)量,降低或消除噪音影響,還需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。為了保護(hù)圖像中目標(biāo)區(qū)域的邊緣特征,并且能夠平滑噪聲,本系統(tǒng)主要采用圖像增強(qiáng)中的圖像平滑方法,也就是中值濾波法,并通過修改像素灰度值的方法來減少和消除圖像中的高頻噪音,改善圖像對(duì)比度,提高管材識(shí)別與計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率。

中值濾波法屬于空域處理中的非線性圖像平滑方法,它一般是在二維坐標(biāo)(x,y)內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)大小為(2m+1)×(2m+1)滑動(dòng)窗口,并對(duì)窗口內(nèi)的各像素灰度值進(jìn)行排序,再用排序后的中值來替代滑動(dòng)窗口的原中心像素。其排序后的中值為(i,j):

圖3為中值濾波平滑后的圖像。相對(duì)來說,中值濾波法可以克服線性濾波所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊等現(xiàn)象,能夠比較好的保護(hù)源圖像邊緣,而且對(duì)濾除脈沖干擾及顆粒噪聲最為有效。

3.4  圖像的分割

圖像分割是依據(jù)圖像的灰度、顏色或幾何性質(zhì)將圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分開。為了將管材的橫截面特征從背景中提取分離出來,我們選用二值化方法來使圖像只具有兩個(gè)灰度級(jí),即0和255,也就是黑和白。為了將目標(biāo)從圖像中分割出來,可將其灰度值設(shè)為255,將背景的灰度值設(shè)為0。

實(shí)現(xiàn)圖像二值化有直方圖統(tǒng)計(jì)法、閾值分割法等??紤]到系統(tǒng)的性能需求,這里采用閾值分割法進(jìn)行圖像的二值化。設(shè)輸入圖像為F(i,j),輸出圖像為G(i,j),以(i,j)代表任一點(diǎn)像素,f(i,j)代表輸入圖像該點(diǎn)的灰度值,g(i,j)代表輸出圖像該點(diǎn)的灰度值,那么,閾值分割可用公式表示。

若圖像分為目標(biāo)與背景,所選閾值為T,則有:

這樣,采用T就可將圖像分為背景和目標(biāo),所得的圖像稱為二值圖像。[!--empirenews.page--]

在圖像的灰度直方圖上,背景和目標(biāo)物的灰度值有明顯差別,它們各自形成波峰,在雙峰之間的最低谷就是圖像的分割閾值。圖4所示就是圖像的灰度直方圖。但是,對(duì)于灰度直方圖中波峰不明顯或波谷比較平坦的圖像,該方法的閾值分割效果并不是很好。圖5所示為閾值分割處理之后的圖像。


4 Hough變換與橢圓的計(jì)數(shù)

4.1 Hough變換

Hough變換在圖像處理中經(jīng)常被用于圖像增強(qiáng)和分割后提取目標(biāo)的邊緣信息。其基本思想是將圖像從空間域變換到參數(shù)空間,再用大多數(shù)邊界點(diǎn)滿足的某種參數(shù)形式來描述圖像中的曲線。假設(shè)在x-y平面檢測并確定了一個(gè)圓的參數(shù),圖像中待檢測圓點(diǎn)的集合為{(xi,yi),i=1,2,3,…,n),其中(x,y)為該集合中的一點(diǎn),那么,它在參數(shù)坐標(biāo)系(a,b,r)中的解析式為:


該解析式對(duì)應(yīng)的曲面為三維錐面。圖像中任意確定的一點(diǎn)均有參數(shù)空間的一個(gè)三維錐面與之對(duì)應(yīng)。對(duì)于圓周上的任一點(diǎn){(xi,yi)1,2,3,…,n},這些三維錐面將構(gòu)成圓錐面簇,具體如圖6所示。

若集合中的點(diǎn)均在同一個(gè)圓周上,則這些圓錐面簇相交于參數(shù)空間上的某一點(diǎn),該點(diǎn)恰好對(duì)應(yīng)于圖像平面的圓心坐標(biāo)及圓的半徑。Hough變換在計(jì)算上可將參數(shù)空間進(jìn)一步分割為累加器單元A(i,j,k),并先使累加器單元置零,然后根據(jù)式(4)對(duì)參數(shù)作相應(yīng)循環(huán)。如果一個(gè)α(i)值得到相應(yīng)的b(j),r(k),則令A(yù)(i,j,k)=A(i,j,k)+1。最后對(duì)每個(gè)累加器進(jìn)行比較,找到最大值累加器,那么,該累加器所對(duì)應(yīng)的參數(shù)值(a,b,r),就是在平面上所要檢測的圓的圓心及半徑。

4.2  橢圓計(jì)數(shù)

一般的,若二次曲線:

且b2-ac<0。則此二次曲線為橢圓。在處理復(fù)雜圖像時(shí),由于橢圓需要5個(gè)參數(shù)才能被檢測出來,而這會(huì)引入大量的無效采樣,導(dǎo)致無效參數(shù)計(jì)算,并對(duì)無效參數(shù)分配單元進(jìn)行累積,從而導(dǎo)致系統(tǒng)資源的浪費(fèi)。故此選用RHT(隨機(jī)Hough變換)并采用多到一的映射,這樣可避免傳統(tǒng)Hough變換一到多映射的巨大計(jì)算量。

源圖像有N個(gè)大小為q點(diǎn)的圓,還有n個(gè)由于噪聲或高頻細(xì)節(jié)產(chǎn)生的非圓上點(diǎn),因此,隨機(jī)采樣所得的三點(diǎn)落在同一個(gè)圓上的概率為:

如果沒有噪聲等噪點(diǎn)存在(即n=0),則式(7)可以簡化為:

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根據(jù)三點(diǎn)確定橢圓法,可由采樣所得的三個(gè)參數(shù)確定出橢圓,設(shè)點(diǎn)P1的坐標(biāo)為(x1,y1),點(diǎn)P2的坐標(biāo)為(x2,y2)切線l1和l2的法線方向分別為N1=(p1,q1)和N2=(p2,q2),一般情況下,假設(shè):

故此可以推導(dǎo)出以l1、l2為切線,P1和P2為切點(diǎn)的二次曲線簇方程為:

檢測出橢圓后,再將橢圓的參數(shù)信息保存到結(jié)構(gòu)體程序中:

最后,再按照橢圓參數(shù)重新繪制出橢圓圖像。經(jīng)過Hough變換進(jìn)行邊緣檢測后的圖像如圖7所示。

5  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

結(jié)合應(yīng)用需求,以Visual Studio 2005為開發(fā)平臺(tái),并用其中的智能手機(jī)開發(fā)模塊進(jìn)行系統(tǒng)的模擬開發(fā)與仿真,可使得圖像識(shí)別計(jì)數(shù)系統(tǒng)的開發(fā)效率大大提高,從而在Window Mobile嵌入式操作系統(tǒng)基礎(chǔ)上,用MFC實(shí)現(xiàn)一個(gè)管材識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)的原型。圖8所示是該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)界面。

6結(jié)束語

本文介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)在類圓管材識(shí)別計(jì)數(shù)系統(tǒng)中的應(yīng)用方法,同時(shí)介紹了該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)與相關(guān)算法,并利用VS 2005編寫了類圓管材識(shí)別計(jì)數(shù)軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)在相關(guān)行業(yè)具有較強(qiáng)的應(yīng)用前景。

本文使用的關(guān)鍵技術(shù)和算法相對(duì)比較成熟,圖像處理速度較快。但是,對(duì)有干擾的源圖像,則可能會(huì)引起系統(tǒng)識(shí)別計(jì)數(shù)錯(cuò)誤,影響計(jì)數(shù)結(jié)果精度。后續(xù)可以圍繞該問題做進(jìn)一步的深入研究,并提高系統(tǒng)的處理速度,改進(jìn)系統(tǒng)的適應(yīng)性與實(shí)用性。
 

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