二值图像中多目标区域的标号和几何特征提取

目标区域标号处理的基本思想是 : 对二值图像中任 一灰度值等于目标值的像素点 ( i, j) , 检测其左、 上两邻 域像素点, 若这两点的值都为背景值 , 则该像素点 ( i, j)
尹立苹等 : 二值图像中多目标区域的标号和几何特征提取
新区域的起点, 故赋予它一个新的标号 : L = L + 1, L ( i , j ) = L 。 若当前点的两直接邻点都已赋标号, 但标号不同 , 即 f ( i - 1, j ) = f ( i , j - 1) = 1 , 但 L ( i - 1, j ) L ( i, j 1) , 则令当前点的标号等于其中较小的那个标号 , 并且记 下这一事实 : 点 ( i - 1, j ) 的标号 L ( i - 1, j ) 必须等于( i , j - 1) 的标号 L ( i , j - 1) 采用上述算法处理后得到的结果实际上是一个和原 图像一一对应的二维数组 , 若以图像形式存储就得到相 应的标号图像, 此时背景应赋值为 0, 标号值从 1 开始递 增。标号值存放在一个一维数组中 , 数组的大小即为图 像中目标区域的个数。 2 目标区域的几何形状特征参数的提取 如图 3 所示, 首先对读入的待处理图像进行图像增 强、 噪声消除等预处理; 然后采用合适的二值化方法对图 像进行分割 处理, 得到背景 为 0、 目标为 1 的二值化 图 像; 再采用上述区域标号方法对目标区域进行标号处理 , 得到一个和原始图像一一对应的二维数组 ; 最后就可以 根据各目标区域的标号值提取几何形状特征参数了。
可以实现目标的分类识别。 4 结束语 为了提取多目标区域的几何形状特征参数 , 本文提 出了先采用区域标号法对目标区域进行标号处理 , 然后 再基于标号图象提取各目标区域的几何形状特征参数。 实验表明, 该方法是行之有效的。
参考文献 [ 1] P K Saloo S Soltani A Survey of thresholding techniques. CVGIP. 1988, 41: 233- 260. [ 2] 井上诚喜 , 八木伸行 , 林正树等著 , 白玉林译 . C 语言实 用数字图象 处理 科学出版社 , 2003. 9: 80- 82. [ 3] 韩婉贞 计算机视觉玻壳缺陷检测方 法的研究 天津科技大 学研 究生学位论文 , 2002. 3: 39- 40. 作者简介 : 尹立苹 , 女 , 硕士研究生。工作单位 : 天津科技大学。通讯 地址 : 300222 天津市天津科技大学 63# 信箱。 于德敏 , 王永强 , 许增朴 , 天津科技大学 ( 天津 300222) 。 收稿时间 : 2005- 12- 09
n- 1 i= 0
2
yi
( 3)
源自文库
( 5) 伸长度 T W L ( 4) A 其中, A 是目标的面积, W 、 L 分别是包围目标的最 T= 小矩形的宽度和长度 , 用这一参数可以把细长目标和近 似圆形的目标区分开来。 通过对以上几何形状特征参数的分析得知 , 参数提
图 3 形状特征参数的提取流程图
号处理后的图像, 可以这样定义边界点: 对四邻域的情况 来说 , 如果 这个点本身是目标区域内的点 , 且与背景相 邻 , 即它的四邻域中至少有一个点的像素值是 - 1( 这里 背景赋为- 1) , 那么这个点就是边界点。同属于一个区 域的边界点的总和就是该区域的周长。计算周长的公式 与计算面积的公式类似, 只是多了一个是否为边界点的 判断条件。 ( 3) 形状因子 C 目标面积 A 和其周长平方 P 之比称为目标的形状 因子。 4 A ( 2) P2 它能够描述目标形状与圆接近的程度, 越接近圆形 C= C 值越大。 ( 4) 目标重心 目标重心可由目标区域像素的位置 ( x j , y i ) , ( i = 0 , , n - 1) 平均值求出, 公式如下 1 n- 1 1 x , n j= 0 j n
许多数字故障查找中 , 只经过一定顺序之后才出现需要 查找的状态, 而且所需要触发的信号不止一个, 为了成功 地对此进行触发, 顺序触发能建立起只在出现所需要的 顺序时才进行触发的多级程序。 以上说明了定时分析和状态分析的主要区别 , 定时 分析由内部时钟控制采样, 因此它是对被测系统异步采 样。而状态分析是从系统到采样时钟, 因此它对系统同 步采样。一般来说要检查总线上发生了 什么 用状态分 析 , 而要查看 什么时候 发生的用定时分析。因此状态 分析通常用例表方式显示数据 , 定时分析用波形图方式 来显示数据。
要 : 本文 论述了采用区域标号法对二值图像中感兴趣 目标区域进行标定的方法 , 给出了几种常 用几何形状特征参数的提取方法 , 并根据 几何特
征参数对目标区域进行分类识别。 关键词 : 目标区域 ; 标号法 ; 几何形状特征 ; 分类识别
在对待处理的原始图像采取图像增强、 噪声消除等 预处理后, 再采用合适的二值化分割算法对相应的图像 进行分割处理, 其结果可将图像中的目标区域和背景区 域分开 , 得到相应的二值图像。通常我们在缺陷检测和 目标识别中遇到的是多个目标的情况 , 如玻壳图像中的 气泡和划痕缺陷 , 这就不可避免地涉及到对多个目标区 域的选择标定问题。为了实现对多个目标区域的识别 , 采用区域标号算法实现对区域的划分 , 通过提取区域的 各种几何形状参数, 如周长、 面积、 区域重心、 形状因子、 伸长度、 最小外接矩形以及长宽比等 , 实现对目标区域的 识别和分类。 1 选定感兴趣目标区域 在待处理的图像中 , 如玻壳缺陷图像中所包含的目
计量与测试技术 2006 年第 33 卷第 3 期
二值图像中多目标区域的标号和几何特征提取
Extraction o f Geometrical Features of Labeled Object and Label Treatment in Binary Image 尹立苹
摘
于德敏
王永强
许增朴
( 天津科技大学机械工程学院 , 天津 300222)
height - 1width- 1
图 4( a) 二值图像
( b) 带重心标记的二值图像
A [ n] = n = 0, 1
i= 0
j=0
f( i, j) ( 1)
应用上述方法对标号区域进行几何形状特征参数的 提取, 其计算结果如表 1 所示 :
表1 目标 区域 0 1 2 3 面积 173 155 279 300 标号目标区域的几何形状特征参数 几何形状特征参数 周长 57 47 80 97 重心 387, 48 385, 369 429, 210 32, 476 ( 单位 : 像素 )
目标 区域 0 1 2 3 目标 区域 0 1 2 3 宽/ 长 0. 300 0. 700 0. 667 0. 654 形状因子 0. 6687 0. 8813 0. 5475 0. 4004
几何形状特征参数 最小外接矩形长 20 10 18 26 几何形状特征参数 伸长度 0. 6936 0. 4516 0. 7741 1. 6466 最小外接矩形宽 6 7 12 17
标较多 , 而我们需要对每个目标做几何形状参数的提取 与分析 , 因此需要在图像中选定目标区域 , 即实现对感兴 趣目标区域的标定, 一种切实可行的方法是对目标区域 进行标号处理。所谓标号处理, 就是对图像中相互连通 的所有像素( 连接成分 ) 赋予同样的标号 , 而对不同的连 接成分赋予不同的标号的处理过程。这样选定感兴趣的 目标区域, 只需选择该区域所对应的标号。如图 1 就是 经过标号处理后的图像 , 经过这种处理就能把各个连接 成分进行分离, 从而可以研究它们的形状特征。 ( 1) 算法开始, 令标号 L = 0; ( 2) 自左向右、 自上向下地扫描图像, 对于值为 1 的 点做下述操作: 以下这五种情况可参考图 2。 若 f ( i - 1, j ) = 0, f ( i , j - 1 ) = 1, 则令当前点 ( i , j ) 的标号与点 ( i , j - 1) 的标号相同, 即 : L ( i , j ) = L ( i , j - 1) 。 若 f ( i - 1, j ) = 1, f ( i , j - 1) = 0,
作者简介 : 刘新 , 女 , 助理工程师。工作单位 : 航天凯天科技责任有限 公司。 通讯地址 : 563317 贵州省遵义市凯山 305 信箱 12 分箱。 收稿时间 : 2005- 12- 05
通过表 1 我们可以看出不同形状的目标它们的形状 因子、 最小外接矩形的宽和长的比以及伸长度是不一样 的, 从最小外接矩形的宽长比看圆形目标比细长形目标 的大, 从形状因子看圆形的目标也比细长形的目标大, 而 细长形目标的伸长度要比圆形目标的大。检测时, 先通 过实验的方法分别选定这些形状参数的阈值, 然后我们 就可以用它们把类似圆形或细长形的目标区分开来, 即 ( 上接第 17 页 ) 研究特定的逻辑状态, 这些逻辑状态是总 线或其它数字线路上的有效数据状态 , 这类状态可能是 64 位数据、 16 位处理器 指令、 4 位控制命令或 任何其它 所感兴趣的字节的集合。 2 1 状态时钟 在定时分析中采样是沿着单一内部时钟方向进行 , 分析仪内部时基对显示进行控制, 数据采集并不与被测 系统同步, 然而对于状态分析则数据采集要与被测系统 同步, 逻辑分析仪从所要判别总线上的控制或状态信号 中得到取样指令 , 只要地址选从高电平过渡到低电平, 地 址和数据总线具有有效数据。在微处理器的多重数据 / 地址总线上, 可以更清楚地揭示状态分析功能。 2 2 顺序触发功能
图 1 标号处理后的图 图2 五种情况
则令 L ( i , j ) = L ( i - 1, j ) 。 若 f ( i - 1, j ) = 1, f ( i , j - 1 ) = 1, 且两点标号相 同 , 即 L ( i - 1, j ) = L ( i , j - 1) 。则令 L ( i , j ) = L ( i - 1 , j) 。 若 f ( i - 1, j ) = f ( i , j - 1) = 0, 则认为当前点为一
是新的目标区域的起点 , 赋予新标号 ; 若两点已有一点赋 了标号 , 则以该标号赋予点 ( i, j) ; 若这两点都已赋标号 , 但不相等 , 就以较小的标号赋予点 ( i, j) , 并令这两邻点 的标号相等。最后, 重新整理标号使同一目标区域的像 素具有相同的标号值 , 并使图像中目标区域的标号从 0 开始按递增 1 排列。具有算法如下 : 注意 : 输入图像是 0, 1 二值图像 ( 背 景为 0, 目标为 1) , 经过标号处理后 , 背景像素被赋值为 - 1, 区域标号从 0 开始按 1 递增, 以二维数组的形式输出。
num - 1;
这里 num 表示图像中目标区域的个数, A 表示存放 各目标区域面积的一维数组 , height 和 width 分别表示存 放标号图像的二维数组的行数和列数, f ( i , j ) 表示像素 的灰度值。 ( 2) 目标的周长 P 目标的周长用边界所占像素的点数来计算。针对标
计量与测试技术 2006 年第 33 卷第 3 期
取的关键是目标区域的标号处理。 3 实验结果 图 4( a) 是玻壳原始图像的二值图 , ( b) 是二值图像 经过标号处理后提取的区域重心在原二值图像上做标记 后的图像。
通常, 目标区域的几何形状特征参数主要有 : 周长、 面积、 形状因子、 最小外接矩形长宽比、 伸长度、 重心等。 ( 1) 目标的面积 A 目标的面积可以简单的定义为目标边界所包围的像 素点的数目 , 它和目标的大小有关, 而和目标各点的像素 灰度值无关。当图像进行标号处理后 , 面积参数可以很 方便的用统计方法计算出来。比如要提取标号值为 1 的 目标区域的面积 , 那么目标区域的面积, 就可以通过在二 维数组中统计灰度值为 1 的像素的个数求出。 公式如下: