基于機器視覺檢測的輪廓提取算法的研究

黨宇婷

摘 要：本文依據掃描線步長自適應優化、邊緣檢測、平面輪廓圖元識別圖像大小的機器視覺檢測系統的開發等問題進行了系統研究。然而，輪廓提取是機器視覺檢測最重要的一環，必須先提取圖像中重要物體的輪廓，讓這些重要物體的圖片能夠清晰的呈現出來，使計算機能夠更好地使用這些圖片信息進行識別，以方便工業或者制造業等的檢測。本文根據基于Windows 的Visual C++6.0軟件進行物體圖像的輪廓提取算法的編寫，將物體圖像輪廓展示在了計算機上，通過實驗，我們對本系統軟件的穩定性和精度進行了大量的測試，測試結果表明本系統能夠很好地完成工業要求的需要。

關鍵詞：機器視覺；圖像處理；輪廓提取

輪廓提取的目的：獲得圖像的外圍輪廓特征，為圖像分析做好準備。輪廓提取是根據被檢測物體邊界的連通性，按照邊界像素的分布順序，順次得到圖像重要區域輪廓像素的方法。

輪廓提取的原理：在于首先找到被提取圖像輪廓上任意一點作為起始點，并且從這個起始點出發，沿著一個方向，對該點領域進行搜索，不斷地找到被檢測圖像下一個輪廓邊界點，最終得到完整的輪廓區域。

輪廓提取算法設計具體步驟如下：（1） 找到被提取圖像【圖（1-1）】外圍輪廓上任意一點作為當前輪廓起始點（x，y）；（2） 以該起始點初始化位置關系值a；（3） 得到當前輪廓起始點坐標（x，y），并且將該坐標信息存入堆棧中，獲得前一輪廓點與當前輪廓起始點位置關系a=a‘，根據下一點與當前輪廓點可能的位置關系a-1，a，a+1，計算得到這三點的坐標值（x1，y1），（x2，y2），（x3，

由圖1-2可以看出：本文算法可以精確的得到被提取圖像的單連通閉合輪廓，此輪廓為單像素的，并不會出現輪廓掃描錯誤的現象。

總結：由于本課題采用的輪廓跟蹤的方法，只搜索輪廓附近的單像素點，而此單像素輪廓通常在圖中只占據非常小比例的像素，所以本算法避免了對圖片中其他大部分像素的多余計算，使得算法具有很高的計算效率，很好的適用于產業的各個方面。

參考文獻：

[1] 何斌，馬天宇，王運堅，Visual C++數字圖像處理[D] 2002：435～439

[2]胡小峰。一種精確檢測細胞真實邊緣的算法。光學技術。2003，29（5）：295～298