基于Blob算法的机器视觉图像识别方法的研究

位置 ,值 1表示空白像素点 ,值为 0表示图像经过的像素点 ,通
过灰度值判别是否为像素点 。对于每个像素点利用八邻域的
方法进行跟踪 ,判断其是否为边缘点 ,从而求取周长 P。
根据以上相关的算法 , 我们很容易得到一个图形边缘的
像素点代表图形的周长和整体部分像素点的个数总和 , 代表
图形的面积 ,根据它们像素点的比值 , 结合不变矩识别方法可
xf ( x, y)
(2)
xy
∑∑ M 01 =
yf ( x, y)
(3)
xy
由于用式 ( 1) 描述区域的形状对区域的平移 、旋转 、尺度
变换不具有不变特性 ,因此需要对该矩进行变化处理 。首先将
坐标点移到区域的形心 ,重新计算区域的中心矩 ,即 :
∑∑ μ ij
=
( x - x) i ( y - y) j
文章编号 : 1671 - 1041 (2008) 04 - 0002 - 03
基于网络技术的太阳能光伏发电系统的研究
李德骏 , 刘 杰 , 田裕康
(武汉科技学院 电子信息工程学院 ,武汉 430073)
摘要 : 网络监控技术随着微电子技术 、现代通信和网络技术发展而不 断改进 ,采用网络技术对光伏设备进行监控有利于设备的操作和管理 。 本系统利用以太网的技术 ,构建一个以 DSP为核心的嵌入式 W eb2Sev2 er,加载了 lwip协议栈的 ,能与 Internet互连 ,实现用户对光伏设备进行 自动化监控和对电能进行计量与控制等功能 。
当图像为二值图像时 , 可用矩来描述图像中一些区域的
形状特征 ,则区域 R的 ( i, j) 阶为
∑∑ M ij =
xi yj
(1)
x∈R y∈R
式中参加运算的点 ( x, y) 都是区域 R的内点或边界点 。因
此 ,区域的 M00 即是区域的像素点数 。x方向和 y方向的一阶矩 分别为
∑∑ M 10 =
以很容易的确定其为哪种形状的图形 。
处理过程中 , B lob并不是分析单个的像素 , 而是对图像的
行进行操作 , 图像的每一行都用游程长度编码 (RLC) 来表示
相邻的目标范围 。所谓游程长度编码 ( RLC) 就是根据黑白像
素的长度进行编码 , 其方法是按不同长度段发生的概率而分
配不同长度的码段 。这种方法与基于像素的算法相比 , 算法简
Ab s tra c t: The s tudy o f ro bo t2vis io n im a ge ide n tify m e tho d ba se d o n B lo b a rithm e tic is in tro duce d, a nd b ring fo rw a rd a m e tho d o f ide n tify re gu la r o b je c t, a nd re gu la r o b je c t is ide n tifie d by inva ria b ility a nd ra tio o f a re a a nd g irth.
j
+
1
(7)
由上式可求出一组归一化的中心矩 , 同样将中心归一化
进行组合 ,可获得如下 6个不变的矩组合
φ 1
=
η 20
+η02
(8)
φ 2
பைடு நூலகம்
= (η20
-
η 02
)
2
+ 4η211
(9)
φ 3
= (η30
-
3η12 ) 2
+ ( 3η21
+η03 ) 2
( 10)
φ 4
= (η30
+η12 ) 2
+ (η21
图像被采集进来时进行二值化处理 , 再用 B lob算法将目 标和背景进行分离 ,同时进行特征提取 , 特征包括图形的不变 矩 、面积和周长 ,最后进行分类识别 。
本文涉及的物体图像都为规则几何图形 。此图形的边缘 轮廓几乎包含了该物体几何形状的所有信息 。因为这里考虑
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( College of Electron ics & Informa tion Eng ineer ing, W uhan Un iversity of Sc ience and Eng ineer ing, W uhan, 430073, Ch ina ) Ab s tra c t : W ith the de ve lopm e n t o f m ic ro e le c tro n ica l te chno lo gy、 m o de rn comm un ica tio n、 ne two rk te chno lo gy, ne two rk S u rve illa nce
[ 3 ]刘 禾. 数 字 图 像 处 理 及 应 用 [ M ]. 北 京 : 中 国 电 力 出 版 社. 2006.
[ 4 ]边肇琪. 模式识别 [M ]. 北京 :清华大学出版社. 2000. [ 5 ]陈书海 , 傅录祥. 实 用数字 图像处 理 [ M ]. 北 京 : 科学出 版
社. 2005.
Ke y wo rd s: ro bo t2vis io n; B lo b a rithm e tic; inva ria b ility; o b je c t ide n tify
1 引言
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断 。机器视 觉系统是指通过机器视觉产品 (即图像摄取装置 ,分为 CMOS 和 CCD两种 )将被摄取目标转换成图像信号 ,传送给专用的图 像处理系统 ,根据像素分布和亮度 、颜色等信息 ,转变成数字 化信号 ;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特 征 ,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作 。
+η03 ) 2
( 11)
φ 5
= (η30 - 3η12 ) (η21 +η30 ) [ (η30 +η12 ) 2 -
(η21 +η03 ) 2 ] +
( 3η12
-
η 03
)
(η21
+η23 ) [3 (η30
+η12 ) 2
-
(η21
+η03 ) 2 ]
(12)
φ 6
=
(η20
-
η 02
单而快速 , 可以检测出目标物的形态参数如区域面积 、质心 、
周长 、尺寸 、方位 、数量等 。
5 图像识别结果
利用 B lob算法对图像中的指定物体进行识别 , 结果如图 1、图 2所示 。
上图中带十字号的图形为要求识别的物体形状 。同时用
该十字号标出了被识别物体的中心坐标 , 以便给机械手的动
参考文献
[ 1 ]耿瑞芳 ,曹柳林 ,耿盛 ,林佩瑜. 机械手视觉系统设计与实现 [ J ]. 仪器仪表用户. 2007, (1) : 36 - 38.
[ 2 ]陆地. 基于图像处理的图形轮廓自动识别技术研究 [ J ]. 长安 大学学报 (建筑与环境科学版 ). 2004, (3) : 73 - 78.
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度 。 在现代自动化生产过程中 ,将机器视觉系统广泛地用于工况 监视 、成品检验和质量控制等领域 。
本文中的系统主要是利用 VC智能摄像机进行图像采集 , 并对采集到的图像进行处理 ,在几个不同形状的物体中识别 出要抓取的物体 ,并确定目标物的位置 ,然后将此信息传递给 机械手驱动器 ,由其控制机械手准确地抓取该目标物 。
BLOB算法 ,就是在一块区域内把出现 "灰度突变 "的范围 找出来 ,并确定其大小 、形状 、面积及准确位置等的算法 ;该算 法适用图像质量较高 ,能较好地进行像阈值分割的场合 ,具有 速度快 ,实时性好的特点 [1 ] 。
2 图像处理分析
图像处理指的是把图像变换成其它图像的操作 ,包括图 像的变换 、增强 、复原 、匹配 、滤波等技术 。它们都是对输入图 像的某种有效的改善 ,其输出仍然是一幅完整的图像 [2 ] 。
(4)
x∈R y∈R
其中 ( x, y) 为区域 R的形心 ,由下式求得
x = M 10
(5)
M 00
y = M 01
(6)
M 00
中心矩
μ ij
虽然对区域平移
具
有
不变性
,
但对
旋
转和
尺度
变化依然敏感
,
可通过对
μ ij
进行归一化得到尺度的不变
性
。归
一化中心矩定义为
η ij
μ
=
ij
μr
,
r
=
00
i
+ 2
The study of robot2v ision image iden tify m ethod ba sed on Blob ar ithm etic
M A Y ong2hua1, 2 , GENG Ru i2fang2 , ZHANG Gang2
( 1. Be ijing Un iversity of Technology, Be ijing 100022, Ch ina; 2. B iochem ica l Eng ineer ing College of Be ijing Un ion Un iversity, Be ijing 100023, Ch ina )
由于本文涉及的机械手系统有一个摄像机 ,而且做规则 物体的识别 ,所以最终只是图形的判别 。
3 图像特征提取
图像的几何特征在图像分析中起着十分重要的作用 ,在 许多图像系统应用中 ,经常使用区域的一些几何特征 ,如大 小 、位置和方向等来确定物体的位置并识别它们 [3 ] 。二值图 像能给出物体的轮廓信息 ,因此适合于图像几何特征的提取 。
E IC Vo .l 15 2008 No. 4 1
□研究报告 □
的是规则图形的识别 , 在规则图形中其周长与面积有固定的
比例关系 ,采用比例公式 C = P2 /S (其中为 P周长 , S 为图形
面积 ) , 并结合不变矩的图形识别算法 , 可判断出指定物体图
形的形状 。
最简单的面积计算方法是统计边界内部的像素的数目 ,
仪器仪表用户
文章编号 : 1671 - 1041 (2008) 04 - 0001 - 02
□研究报告 □
基于 Blob算法的机器视觉图像识别方法的研究
马永华 1, 2 , 耿瑞芳 2 , 张 罡 2
( 1. 北京工业大学 ,北京 100022; 2. 北京联合大学 生物化学工程学院 ,北京 100023)
关键词 : lwip; W eb Server; DSP;电能计量 ;网络监控 中图分类号 : TP432 2 文献标识码 : A
Research of solar photovolta ic surve illance system ba sed on network
L ID e2Jun, L IU J ie, T IAN Y u2kang
在这个定义下面积的计算非常简单 , 求出域边界内像素点的
总和即可 ,计算公式为
NM
∑∑ S =
f ( x, y)
( 14)
x =1 y =1
这里的 f ( x, y) 为二值图像 , 其取值 0时表示物体 , 取值 1
时表示背景 ,其面积就是统计 f ( x, y) = 0的个数 。
在算法中数值化的二值图像用坐标 ( x, y) 表示像素点的
作提供准确位置 。
仪器仪表用户
图
1 从 2个物体中识别出 正六棱柱体
图 2 从 3个物体中识别出 正三棱柱体识别结果图
6 结束语
图像的识别有很多种方法 :如统计模式识别 、结构模式识 别 、模糊模式识别 、神经网络识别 、支撑向量机识别等方法 ,本 文提出的基于 B lob算法的图像识别方法简便 、准确 ,但对于复 杂形状的物体无法识别 。 □
)
[
(η30
+η12 ) 2
-
(η12
+η03 ) 2 ] +
4η11 [η30 +η12 ) + (η21 +η03 ) ]
( 13)
当区域进行平移 、旋转 、尺度变换时 , 这些不变矩是不变
的 。不变矩具备了良好的形状特征 。
4 物体图像的识别
模式识别是指对一系列过程或事件的分类与描述 。对于 从一幅含有多个物体的数字图像中识别某一事物的过程 , 一 般需要 3 个阶段 :第一阶段为图像分割或分离阶段 ; 第二阶段 为特征提取 ;第三阶段为分类或决策 [4 ] 。
摘要 :本文介绍了 Blob算法实现机器视觉图像识别的方法 , 在此基础 上提出识别规则物体的方法 ,利用不变矩 、图形的面积和周长的比值来 识别物体的形状 ,从而识别出规定形状的物体 。
关键词 : 机器视觉 ; Blob算法 ; 不变矩 ; 物体识别 中图分类号 : TP301. 6 文献标识码 : A
作者简介 :马永华 (1977 - ) ,女 ,北京工业大学电控学院硕士研究生 , 主要研究方向 :模式识别与智能系统 ;耿瑞芳 ,女 ,副教授 ,北京联合大 学生物化学工程学院 ,主要研究方向 :检查仪表及过程控制 、计算机控 制等 ;张罡 ,男 ,讲师 ,北京联合大学生物化学工程学院 ,主要研究方向 : 生物医学工程 、计算机等 。 收稿日期 : 2007 - 12 - 21 ( 7833)