提取連通分量算法在棒材自動計數(shù)中的應(yīng)用*

周文歡，鄭力新

（1.華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 廈門 361000；2.華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,福建 泉州 362021）

目前國內(nèi)的很多鋼材生產(chǎn)企業(yè)對棒材的計數(shù)主要通過人工來完成。人工計數(shù)不僅耗費(fèi)工人大量的時間，而且容易引起人眼的疲勞，會產(chǎn)生較大誤差，給企業(yè)造成一定的經(jīng)濟(jì)損失，因此企業(yè)急需開發(fā)出一種準(zhǔn)確率高、適應(yīng)性強(qiáng)的棒材自動計數(shù)系統(tǒng)。但是工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的環(huán)境惡劣，如捆扎棒材的堆放較近以及現(xiàn)場的一些光線等問題，使采集的圖片質(zhì)量較差，端面粘連比較嚴(yán)重，給棒材的計數(shù)增添了很大麻煩。針對這些問題，提出了一種基于提取連通分量的方法來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)棒材區(qū)域的自動定位分割，標(biāo)注區(qū)域的連通分量，并通過區(qū)域周長校正方法,很好地解決了上述問題。

1 棒材自動計數(shù)系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

棒材自動計數(shù)系統(tǒng)流程框圖如圖1所示，其主要分為采集、預(yù)處理與計數(shù)三個階段。其中,圖像采集屬于采集階段；圖像平滑去噪、圖像二值化、區(qū)域定位分割、形態(tài)學(xué)處理為預(yù)處理階段；而標(biāo)注連通分量、利用區(qū)域周長法進(jìn)行校正實(shí)現(xiàn)對棒材的準(zhǔn)確計數(shù)為計數(shù)階段。

圖1 棒材自動計數(shù)系統(tǒng)的流程框圖

1.1 圖像的采集階段

利用攝像頭對棒材端面進(jìn)行拍攝，獲取工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的棒材端面圖片。但由于工業(yè)現(xiàn)場的噪聲、光照以及其他的一些反光物體的影響，拍攝的圖像質(zhì)量很差，這給后續(xù)的圖像處理與棒材的計數(shù)帶來了很大難度。因此，應(yīng)該在采集圖像階段盡可能地獲得質(zhì)量較好的圖片，要求拍攝時應(yīng)與棒材橫截面的光照平行，有均勻、恒定和較高的照度，以減弱現(xiàn)場光照與其他反光物體等對采集圖片質(zhì)量的影響。圖2、圖3所示為不同采集環(huán)境下采集的圖片。

1.2 圖像的預(yù)處理階段

1.2.1 圖像的平滑

圖像平滑是一種可以減少和抑制圖像噪聲的實(shí)用數(shù)字圖像處理技術(shù)。由于工業(yè)現(xiàn)場的隨機(jī)噪聲較大，在此采用一種改進(jìn)的中值濾波方法對采集的棒材端面圖像進(jìn)行平滑去噪。

改進(jìn)的中值濾波算法的思想是：逐行掃描圖像，當(dāng)處理每一個像素時，判斷該像素是否是濾波窗口覆蓋下領(lǐng)域像素的極大或者極小值，如果是，則采用正常的中值濾波處理該像素；如果不是，則不予處理。

在實(shí)踐中該方法能夠非常有效地去除突發(fā)噪聲點(diǎn)，尤其是椒鹽噪聲，而且?guī)缀醪挥绊戇吘墶?/p>

1.2.2 圖像的二值化

圖像的二值化即選擇一個閾值，將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，令整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。在本文中，鑒于平滑后的棒材端面圖像目標(biāo)與背景像素的比例相差不大，可對圖像進(jìn)行二值化，能得到比較理想的效果。對圖2和圖3進(jìn)行二值化的結(jié)果分別如圖 4、圖5所示。

提取連通分量[2-3,9-10]是針對二值圖像而言的，因此提取連通分量是提取相應(yīng)二值圖像的連通分量。算法實(shí)現(xiàn)的步驟如下：

①確定一個對應(yīng)于4連通和8連通[9]的3×3的模板結(jié)構(gòu)元素，并初始化連通分量的標(biāo)號為1。

②備份要標(biāo)注連通分量的原圖像，將圖像的四周邊界置為黑色（算法不處理邊界上的點(diǎn)），分配與原圖像大小相同的目標(biāo)圖像空間，并初始化為全0（黑色為背景色，白色為前景色）。

③找到一個前景點(diǎn) (即像素值為255)，初始化目標(biāo)圖像為只有連通區(qū)中的一點(diǎn)，從這一個點(diǎn)開始用3×3模板結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行膨脹，計算和原圖像的交集，限制膨脹不會超出區(qū)域。不斷執(zhí)行上述過程，直到與上一次膨脹后的結(jié)果相同，說明該連通區(qū)域已經(jīng)提取完畢。

④用標(biāo)號標(biāo)注剛剛找到的連通區(qū) (即將唯一的標(biāo)號賦給該連通區(qū)內(nèi)的所有像素),記錄當(dāng)前連通區(qū)所有點(diǎn)的坐標(biāo)，并將連通區(qū)標(biāo)號加1以標(biāo)注下一個連通區(qū)。

⑤循環(huán)執(zhí)行步驟④～步驟⑤，直到找到所有的連通區(qū)域。

(2)棒材計數(shù)區(qū)域的自動定位分割算法

算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

①對經(jīng)過預(yù)處理與二值化的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，由于閉運(yùn)算對目標(biāo)圖像的整體邊界影響不大，在此對二值圖像進(jìn)行兩次閉運(yùn)算處理。

②用提取連通分量的算法來標(biāo)注通過閉運(yùn)算處理后的圖像中的每一個連通區(qū)域，并計算每一個連通區(qū)域的像素數(shù)，即連通區(qū)域的面積。在實(shí)際應(yīng)用中，要檢測的目標(biāo)區(qū)域的面積應(yīng)該是圖像連通區(qū)域的面積中最大的，可以利用這一點(diǎn)，對區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。圖像中連通面積最大外接矩形即為要處理的目標(biāo)區(qū)域,如圖6所示。

1.2.3 區(qū)域的自動定位分割

從平滑、二值化后的圖片可以發(fā)現(xiàn)，由于工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜，不是所有的圖片進(jìn)行預(yù)處理后都能得到比較理想的效果，如捆扎棒材堆放較近，或者周圍有什么反光物體，都會給計數(shù)帶來很大的麻煩。如圖5所示，即使通過形態(tài)學(xué)處理，要直接對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的計數(shù)也是不可能的。對于這樣的目標(biāo)區(qū)域，以往都采用手動分割，這給棒材的自動計數(shù)帶來了不必要的麻煩。本文提出了一種基于提取連通分量算法的自動定位分割算法，能準(zhǔn)確地提取出目標(biāo)圖像矩形區(qū)域。具體方法如下：

(1)提取連通分量算法

③矩形區(qū)域的確定。通過提取連通分量算法找到連通區(qū)域面積最大的區(qū)域(即找到連通區(qū)域標(biāo)號相同像素數(shù)目最多的區(qū)域)，計算最大連通區(qū)域中像素點(diǎn)坐標(biāo)的水平方向與豎直方向的最小值、最大值以確定相應(yīng)的輪廓最小矩形區(qū)域，并通過這個最小矩形區(qū)域從原始圖像分割出目標(biāo)區(qū)域，如圖7所示。

1.2.4 目標(biāo)圖像的形態(tài)學(xué)處理

對定位分割出的目標(biāo)圖像進(jìn)行二值化，雖然經(jīng)過了濾波處理，但噪聲、區(qū)域粘連比較嚴(yán)重，要對其進(jìn)行準(zhǔn)確計數(shù)，應(yīng)先對圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹、開與閉運(yùn)算等相應(yīng)處理，以填充小的空洞,去除粘連與噪聲。

本文選擇3×3的矩形結(jié)構(gòu)元素與十字形結(jié)構(gòu)元素結(jié)合,對自動定位的目標(biāo)圖像進(jìn)行相應(yīng)的形態(tài)學(xué)處理,處理結(jié)果如圖8、圖9所示。

1.3 計數(shù)階段

1.3.1 標(biāo)注連通分量

在此用的標(biāo)注連通分量算法與前文提取連通分量算法類似，但這里是用其來實(shí)現(xiàn)輪廓的標(biāo)注，以方便后面的棒材的計數(shù)與校正。

1.3.2 計數(shù)與區(qū)域周長校正

對棒材實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的計數(shù)，在這里給出兩種方式，即形態(tài)學(xué)處理后的有粘連的棒材計數(shù)以及形態(tài)學(xué)處理后無粘連棒材的計數(shù)。若通過形態(tài)學(xué)處理后的二值圖像的輪廓區(qū)域沒有粘連，則實(shí)際的棒材的根數(shù)即為提取的連通區(qū)域的個數(shù)。但在實(shí)際應(yīng)用中，有些圖像不論是進(jìn)行怎樣的形態(tài)學(xué)處理，要對粘連區(qū)域進(jìn)行理想分割是很難實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)然可以采用參考文獻(xiàn)[4]提出的區(qū)域面積法來實(shí)現(xiàn)棒材計數(shù)的校正，但是當(dāng)區(qū)域腐蝕到一定程度時，區(qū)域變成扁平的形狀時，區(qū)域面積變得越來越小，區(qū)域面積校正法變得越來越不準(zhǔn)確。但是區(qū)域的周長變化并不是很大，因此提出了一種基于區(qū)域周長校正的方法對棒材計數(shù)校正，對其能有很大程度改善，并有極高的準(zhǔn)確率。

區(qū)域周長校正的具體步驟如下：

①計算所有提取外輪廓的周長，輪廓周長的計算采用Freeman鏈碼表[5-6]跟蹤輪廓邊界的方式來實(shí)現(xiàn),其計算的公式為:

其中，Noven為輪廓邊緣的鏈碼為偶數(shù)的個數(shù)，Nodd為輪廓邊緣鏈碼為奇數(shù)的個數(shù),Perimeter為輪廓的周長。

②設(shè)定平均每個區(qū)域周長為meanperimeter，其計算公式為：

其中，參數(shù)Perimeter(i)為第i個區(qū)域的周長，N為提取的區(qū)域連通分量的個數(shù)。

③根據(jù)大量的實(shí)驗統(tǒng)計分析，制定校正規(guī)則如下：

(a)當(dāng) 1.4×meanperimeter＜Perimeter(i)＜2.5×meanperimeter時,校正系數(shù)為 1，即棒材總數(shù)加 1；

(b)當(dāng) 2.5×meanperimeter＜Perimeter(i)＜3.5×meanperimeter時,校正系數(shù)為 2，即棒材總數(shù)加 2；

(c)當(dāng) 3.5×meanperimeter＜Perimeter(i)＜4.5×meanperimeter,校正系數(shù)為3，即棒材總數(shù)加3；

(d)當(dāng) Perimeter(i)＞4.5×meanperimeter 時,說 明 粘 連太嚴(yán)重，提示圖像處理不夠理想，請重新處理。

2 實(shí)驗結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

在VS 2008+Opencv 2.1平臺下編寫棒材自動計數(shù)的MFC界面程序進(jìn)行實(shí)驗,實(shí)驗圖片為某鋼廠現(xiàn)場采集的8幅不同棒材端面圖像，并與參考文獻(xiàn)[4]采用的面積法進(jìn)行比較，測試結(jié)果如表1所示。

表1 不同捆扎棒材的測試結(jié)果

對其中的兩幅圖像進(jìn)行分析，如圖10和圖11所示，圖10棒材的實(shí)際根數(shù)是140，檢測值為140根，輪廓數(shù)是130，周長校正系數(shù)為 10；圖 11實(shí)際根數(shù)是 120，檢測值為119，其中輪廓數(shù)是106，校正系數(shù)為13。其原因是圖像采集與預(yù)處理不夠理想，導(dǎo)致形態(tài)學(xué)處理之后實(shí)際的根數(shù)少了1根。針對這一情況，筆者猜想通過一種選擇性腐蝕算法來進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，應(yīng)該能得到比較理想的結(jié)果。

從實(shí)驗數(shù)據(jù)分析可知，本文提出的方法不僅對經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理效果較理想的圖片準(zhǔn)確率高達(dá)100%，而且對處理效果不是很理想的圖片亦有極高的準(zhǔn)確率。

盡管由于現(xiàn)場環(huán)境惡劣等原因，采集的圖片質(zhì)量較差，致使棒材計數(shù)變得困難，但本文提出了一種基于提取連通分量的方法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)棒材計數(shù)區(qū)域的準(zhǔn)確定位，使得不必再通過手工去確定目標(biāo)棒材計數(shù)區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)棒材計數(shù)真正的自動化。本文提出了一種區(qū)域輪廓周長的校正方法，能很好地實(shí)現(xiàn)粘連棒材的準(zhǔn)確計數(shù)，測試結(jié)果說明了該方法的有效性、可行性與準(zhǔn)確性，且對類似場合的粘連計數(shù)具有一定的通用性。

[1]0TSU N.A threshold selection method from gray 1evel histograms[J].IEEE Transactions on System Man and Cybernetic,1979,9(1);62-66.

[2]SKOURIKHINE A N.Dilated contour extraction and component labeling algorithm for object vector respresentation.Mathematical methods in pattern and image analysis:Proceedings of SPIE,2005,5916:1.

[3]Yan Shiju,Wang Chengtao.Application of a fast connected components labeling algorithm in processing landmark images[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2007,12(3):383-387.

[4]丁大弓朋,黃歡,羅山.基于圖像處理技術(shù)的棒材自動計數(shù)方法[J].山西電子技術(shù),2008(3):41-42.

[5]宋凱,紀(jì)建偉.鏈碼表和線段表在計算機(jī)圖像處理中的應(yīng)用[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報,2007(02):257-259.

[6]吳元敏.基于Freeman鏈碼的圖像中多個區(qū)域面積的計算方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2008(15):199-201.

[7]成鵬飛 ,楊帆,言立強(qiáng),等.基于機(jī)器視覺的鋼棒自動計數(shù)系統(tǒng)[J].冶金自動化,2008,32(1):22-26.

[8]鄧凱.針對鋼筋計數(shù)系統(tǒng)的圖像處理方法研究[D].南京:東南大學(xué),2006.

[9]張錚,王艷平,薛桂香.數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺[M].北京：人民郵電出版社,2010.

[10]GONZALEZ R C,WOODS R E,EDDINS S L.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦，譯.北京：電子工業(yè)出版社,2005.