數字圖象處理技術的應用

摘要：數字圖象處理是一門新興的技術，本文對數字圖象處理中的基本概念、常用處理技術、系統的一般組成結構等方面進行了討論，較為詳細地闡述了幾種數字圖象處理技術的應用實例。

關鍵詞：數字圖象處理技術，檢測，特征提取，圖象分割

一、引言

數字圖象處理是一門新興的技術，它是五十年代數字計算機發展到相當水平后開拓出來的計算機應用新領域。它把圖象轉換成數據矩陣存放于計算機中，并對其進行濾波、增強、刪除等處理，包括圖象輸入輸出技術、圖象分析、變換與處理技術以及圖象識別與特征提取等方面。六十到七十年代，數字圖象處理技術的理論和方法更加完善，其精確性、靈活性和通用性逐步提高。數字圖象處理是針對性很強的技術，根據不同的應用、不同的要求采用不同的方法。采用的方法是綜合各學科較為先進的成果而成的，如數學、物理、心理學、醫學、計算機科學、通信理論、信號分析、控制論和系統工程等。各個學科互相補充、互相滲透才使數字圖象處理技術飛速發展。計算機圖象處理的主要問題是算法原理和專用硬件，他們都反映了上述技術的綜合性。

二、數字圖像處理系統

通常人眼所能觀察到的圖象稱為模擬圖象，它是連續的、可解析的，因而它具有可積分、存在可逆的傅立葉變換等特征。但是計算機無法接受模擬圖象，因而必須將它轉換成數字圖象才能進行處理，這種轉換稱為圖象的數字化。通常通過采樣和量化使模擬圖象在空間和數值上離散化，形成一個數字點陣，一般是進行等間距采樣和均勻量化。為了便于處理，數字圖象的行數、列數以及量化等級都取2的整數次冪，且每級只取整數值。這樣數字圖象就可以看到一個矩陣，其每個元素稱為圖象元素，簡稱象素。象素的值稱為灰度級，通常量化為256級，用0、1、2、…、255表示。圖象上每一點的灰度級與其亮度相對應。一般說來，灰度級越大，圖象越亮，顏色越淺，因此可以通過圖象處理技術，將模擬圖象顏色的深淺或亮度的大小轉化成相應的數字圖象灰度級大小。

數字圖象處理系統一般包括三個組成部分：圖象輸入與數字化設備，圖象處理設備以及圖象輸出與記錄設備，通用的圖象處理系統如圖1所示。

三、數字圖像處理技術的應用

1．檢測

隨著計算機技術的飛速發展，利用計算機來代替人力進行檢測已經成為歷史的必然。先進的自動化檢測技術已較普遍地應用于各個領域。

以木材加工為例，最近幾年，我國木材進口的數量逐年增加，其中木材檢測是必不可少的重要環節。板材是木材應用需求量最大的品種，板材表面缺陷是評定板材質量的重要指標之一。隨著木材加工業向機械化、自動化的大規模生產發展，人們對板材的加工質量，尤其是表面缺陷給予了越來越多的重視，因而表面缺陷檢測技術變得越來越重要，板材表面缺陷的在線檢測對木材加工過程中的質量控制及產品分級等均具有重要意義。

對板材缺陷進行檢測的方法很多，傳統的檢測大多是用人工的方法，憑借經驗，根據板材的顏色、紋理、色澤、板材的構造特性等來評價板材。但肉眼識別有一定的局限性，尤其是板材表面有多種缺陷，缺陷的尺寸和形狀變化很大，人工分類比較困難。所以這種檢測方法已不能滿足木材生產中快速檢測和持續檢測的需要。

近20年來，探測木材缺陷的非人工方法主要有：超聲波法、激光掃描法、X射線透視法和(射線檢測法等。

圖象的顯著特點是信息量大、頻帶寬，通過圖象處理可以初步檢測木材特征，其優點是處理精度高，處理內容豐富，可進行復雜的非線性處理，有靈活的變通能力；方法簡單且直觀性強，實時速度快，不破壞木材，節省材料資源。

基于數字圖象處理技術的板材表面缺陷檢測系統由照明光源、CCD攝像機、圖象采集卡、PC機以及輸出設備組成。與計算機相連的CCD攝像機攝取木材表面圖象，將木材表面特征轉換為視頻信號。根據像素分布和亮度等信息，通過圖象采集卡送入計算機，然后計算機利用專門的處理軟件對所采集到的圖象進行存儲和處理。通過參數計算對板材圖片提取特征以檢測表面缺陷信息，然后進行分類定等級。檢測原理見圖2。

在檢測過程中，通常需要對木材圖象進行預處理。預處理一般包括三步：首先進行邊緣增強，一般選用拉普拉斯算子對木材圖象進行邊緣增強，這是因為拉普拉斯算子具有各向同性，能對任何走向的界線和線條進行銳化，無方向性。然后進行平滑處理，平滑處理的目的是減弱圖象中的噪聲，一般選用中值濾波方法。中值濾波在一定的條件下，可以克服線性濾波器所帶來的細節模糊，而且對濾波脈沖干擾的圖象掃描噪聲最為有效。最后進行圖象的背景和邊緣二值化，便于研究邊緣所在的位置。將處理后圖象的特征送入分類器進行缺陷分類，即可實現對板材的檢測和分級。

將數字圖象處理技術應用于木材缺陷檢測中，具有處理精度高、處理速度快、處理內容豐富、不破壞木材、可進行復雜的非線性處理、方法簡單且直觀性強等特點。用圖象處理法檢測木材缺陷的理論研究將為智能型板材缺陷識別機的開發提供基礎理論指導，解決木材缺陷人工識別判定誤差大、難以實現雙面識別的問題，給木材工業帶來巨大的經濟效益。

2．特征提取

基于圖像的特征提取是數字圖像處理技術的應用領域之一，在許多應用中，為了對某一物體進行分析研究，首先需要獲取該物體的相關特征。

以農作物生長狀況分析為例，由于根是植物適應陸上生活在進化中逐漸形成的器官，它具有吸收、固著、輸導、合成、儲藏和繁殖等功能，土壤內的水和礦物質通過根進人植株的各個部分，根的頂端能無限地向下生長，根的內部能生出側向的支根，形成龐大的根系，有利于植物體的固著和吸收，使植物體的地上部分能完善地生長，達到枝葉繁茂，花果累累。由此可見，根的正常生長對植物的健康起著關鍵的作用。為了對植物生長狀態進行分析，可以通過運用數字圖象處理技術以及處理算法，對植物生長過程中根系圖象進行識別與分析，得到植物生長是否異常的描述與特征信息的提取。然后，根據根系的特征信息與計算機專家系統作模式匹配比較，得到植物生長狀況的相關性數據，達到研究根系的目的。

根系圖象的獲取可通過兩種方式：第一種方法是將植物根系從土壤中拔出，然后將其洗凈，最后進行測量。這種方法因為簡單直接所以得到了廣泛的應用，但其對根系的損傷特別大，據統計有30%的根系在洗的過程中脫落，這樣就降低了測量的精度，而且在每次測量時都必須將根系拔出，既損傷了植物又給研究帶來很多不便。第二種方法是對根系圖象進行處理，圖象的采集可采用X攝像技術和CCD攝像系統。這種方法可直接無接觸地對植物根系進行采樣，無需將植物從土壤中拔出，這種利用數字圖象處理技術來測量根系的方法要比前者精確度高的多，其灰度圖采集過程如圖3。

在圖象獲取過程中，攝像系統質量、膠片曝光度、給光條件以及錄入裝置等因素會在一定程度上增加圖象噪聲，使圖象變得模糊、對比度低、灰度分布不均勻等。因而，一般還需要對根系圖象進行灰度級修正、平滑、銳化等預處理，以使圖象清晰、突出目標、改善圖象質量，從而保證后期圖象分割的效果。此外，柱面圖象成像在平面的CCD傳感器上存在原理性的象差，為了保證結果的精確度，可利用一些數學方法和圖象處理技術來消除象差。

3．圖象分割

在很多實際應用中，圖像分割是必不可少的步驟之一。以工業領域為例，工業生產中經常使用物位測量裝置來監視生產狀況、計算原料和產品的數量及控制生產過程。常用的物位測量裝置有浮標式液面計、吹氣式液面計、靜壓力式液面計、電容式物位計、超聲波式物位計、電觸式物位計、探針式物位計和放射性同位素物位計等。由于物位測量容易受到被測介質物理性質、化學性質的影響，所以與其它參數的測量儀器相比，物位計在選擇上受到很大的限制。例如液面計僅適用于液體和礦漿的測量，電容式物位計不能應用于塊狀物料和有粘附傾向的物料，超聲波式物位計對溫度變化十分敏感，電觸式物位計僅適用于導電介質，探針式物位計適用于塊狀物料和松散物料。而基于數字圖象處理技術的物位測量已經在實際中證實具有良好控制效果和精度。

物位測控系統由CCD攝像頭、計算機、伺服電機及控制器組成。其工作過程如下：由CCD攝像頭實時拍攝下容器內物料表面圖象后輸入計算機，計算機對該數字圖象信號進行分析和處理，根據分析和處理結果計算出物位，然后執行控制程序，通過伺服系統調節進料閥門，從而實現流量控制。

由于物位測控是以物料表面面積為測量參數的，因此系統的測量精度主要取決于對物料表面的圖象處理。具體包括兩方面內容：圖象分割和面積估算。

所謂圖象分割是指將圖象中的目標和背景分離的過程。最簡單的圖象分割方法是規定一個閾值，分別將象素灰度大于和小于閾值映射成兩個相差較大的灰度值上，這樣將一個多灰度值圖象轉變為二值圖象。這方法稱為簡單閾值法。簡單閾值法較為容易，在實際中應用的也較多，但在物位測量中并不適用。因為在不同物位高度下，物料表面圖象灰度值差別很大，這將導致計算出的物位高度與實際情況有較大的誤差。所以這個方法就不太合適了，對此，可以對圖象分割做以下的改變，將圖象分成若干個分塊，各分塊之間有50％的重疊，每個分塊的大小為64×64。對每個分塊作出直方圖，如果存在明顯的雙峰特征，則使用簡單閾值法確定閾值，對于無法直接應用簡單閾值法分割的單峰或多峰的分塊，則由周圍可確定閾值的分塊插值獲得，這樣確定出所有64×64分塊的分割閾值。接著進行二次插值，確定32×32分塊的分割閾值，如此進行，一直插值到每一個象素都有各自的分割閾值，根據象素的灰度和分割閾值就可以將圖象分割成二值圖象。這樣就基本消除了不同高度下光線對物位測量結果的影響。

圖象分割后，物料表面圖象中只包含有代表容器表面的黑色背景和代表物料的白色目標，此時就可以通過統計二值圖象中灰度為“1”的象素個數來估算物料表面面積。由于容器截面面積是已知的，所以通過公式就可以計算出物位高度。

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(作者單位:浙江理工大學信息電子學院)