图像测量实验讲义
8-2图像测试技术课件

3. 图像坐标变换
图像坐标变换是计算机绘图的基础,也是数字图像测试中控制输 出图像的形状、大小、位置以及使图像旋转、平移、分割等的基础, 主要通过矩阵变换来实现。
旋转反射棱镜:旋转反射棱镜的反射镜面绕镜鼓中心轴线旋转,转 摆动平面镜:摆动平面镜在一定范围内周期性地摆动,它既可用 旋转平面镜:旋转平面镜可绕三个正交轴中任一轴旋转,以达 旋转折射棱镜:多面折射棱镜绕通过其质心的轴线旋转,构成旋转折 旋转折射光楔:旋转折射光楔扫描一般用在平行光束中,因为在会聚 动连续而平稳,可以实现高速扫描,扫描效率较高(与面数有关), 做平行光束扫描器,又可用做会聚光束扫描器。平面镜的摆动速 到不同的扫描要求。扫描器结构简单,扫描视场宽,但扫描效 射棱镜扫描器。旋转折射棱镜只用做会聚光束扫描器,焦点有轴向位 光束中会产生严重的像差。它是一种非常灵活的光机扫描器,通过改 率低,图像质量一股。 在会聚光束中会产生严重的像散,主要用于平行光束扫描。它的扫 度不能太高,而且在高速摆动的情况下,视场边缘变得不稳定, 变两个光楔的旋转方向和转速可得到许多不同的扫描图形。 移,产生明显的各种像差,对光学系统消像差要求较高。但它的运动 描视场宽,图像质量一般 。 并且要求电机的驱动功率大,不能实现高速扫描。它的扫描效率 平稳而连续,扫描视场宽,尺寸小,可提高扫描速度。 一般,扫描视场窄,图像质量不好。 常用扫描器件
新型成像技术
激光雷达:主动图像信息获取设备,通过探测激光回波实现目标图 像获取,可以给出目标的三维信息。是面阵成像光学系统和测距激 光雷达相结合的产物。
新型成像技术
波前编码:通过在光瞳面 上添加一块非旋转对称相 位掩模板,实现对入射光 波的波前调制,使系统的 光学传递函数(OTF)和 点扩散函数(PSF)在不同 离焦位置性质趋于一致, 在不用离焦位置均成一模 糊的编码像,通过图像复 原方法对编码图像进行解 码,得到较大离焦范围内 清的一种新算 法,目的是获取景 物的四维光场,最 简单做法是在探测 器前添加微透镜阵 列,捕捉四维光场, 经光场重构后,可 获得任意深度的清 晰图像。
最新图像检测与处理技术第7章图像检测系统的标定和误差分析PPT课件

一步先忽略镜头的误差,利用中间变量将标定方程简化成为
线性方程组并求解出摄像系统的外部参数;第二步根据已求
得的外部参数,再来求解系统的内部参数。
19
第7 章 图像检测系统的标定和误差分 析
① 求解系统的外部参数T和R。
忽略镜头误差后,标定方程(7.1.13)可改写成如下用中间
变量形式描述的线性方程组:
(7.1.13)
式(7.1.13)将物点、光心、光轴、实际像点和镜头误差系
数都联系起来了。在物点和像点位置已确定的条件下,上述
方程还包括了光心位置3个未知量、光轴方向矩阵9个未知量、
图像中心2个未知量、方向等效焦距2个未知量、镜头畸变误
差系数2个未知量,至少共有12个未知量。具体求解上述方程,
需要一定技巧。Tsai提出了应用中间参数的二步求解法: 第
图像检测与处理技术第7章图像 检测系统的标定和误差分析
第7 章 图像检测系统的标定和误差分 析
7.1 标定
7.1.1 基本概念 当对图像检测系统进行高精度标定时,会涉及到各种坐标
系。摄影测量常用的坐标系一般采用右手准则来定义,图7-1 表示了三个不同层次的坐标系统: 世界坐标系、摄像机坐标 系和图像坐标系。
标,矩阵R中各项为
r11 cos cos
r12
sin
cos
cos
sin
sin
r13 r21 r22
sin sin cos sin cos sin cos cos cos sin sin sin
r23
cos
sin
sin
sin
cos
r31 sin
③ 薄棱镜畸变。
xs1(Xd2Yd2)o[(Xd,Yd)4]
《图像测量系统》课件

随着科技的不断进步,图像测量系统将更加智能化、自动化,并融合更多先进的计算机视觉 技术。
结束语
谢谢您的聆听,希望本课件能让您对图像测量系统有更深入的了解。
电子设备测试
在电子设备制造过程中,图像测 量系统可用于检测电路板和元器 件的尺寸、排列和质量等。
医学影像测量
医学影像测量是图像测量系统应 用的重要领域之一,可用于辅助 医生对肿瘤、骨骼和血管等进行 测量和分析。
总结
系统优势与不足
图像测量系统具有高精度、快速和非接触的优势,但在复杂背景和光照条件下,仍存在一定 的测量误差。
3 光学成像原理
光学成像原理是图像测量的关键,涉及光学 透镜的成像和投影原理。
4 影像测量原理
影像测量原理包括图像坐标定标、三维重建 和形状测量等,用于实现对图像中物体的尺 寸、形状和位置等参数的测量。
系统实现
1
硬件配置及选型
系统的硬件配置包括选择合适的摄像头、传Leabharlann 器和光源,并搭配适当的计算机配 置。
2
软件开发技术
软件开发技术涉及图像处理算法的编写、界面设计和用户交互的实现,常用的编 程语言包括C++、Python和MATLAB。
3
系统集成与调试
系统集成和调试是确保图像测量系统稳定运行的重要环节,包括硬件连接、软件 调试和功能测试。
应用案例
工业自动化
图像测量系统广泛应用于工业自 动化领域,用于实时监测和控制 生产线上的产品质量和尺寸。
《图像测量系统》PPT课 件
欢迎来到本次《图像测量系统》PPT课件。在本课件中,我们将深入探讨图像 测量系统的概述、原理、实现以及应用案例,为您全面介绍这一领域的知识。
《摄影测量与遥感》课件第3章第4节

误差方程式
vx
x X S
dX S
x YS
dYS
x ZS
dZS
x
d
x
d
x
d
x
x
vy
y X S
dX S
y YS
dYS
y ZS
dZS
y
d
y
d
y
d
y
y
vx a11dX S a12dYS a13dZS a14d a15d a16d lx vy a21dX S a22dYS a23dZS a24d a25d a26d ly
点坐标x,y。
课题4 立体像对解析
(3)确定未知数的初始值
S1
课题4 立体像对解析
竖直投影情况下,角元素的 初始值为0:
Z
1
4
Y
YS
D
XS
0 0 0 0
线元素的初始值:
2
3
X
1
XS0 4
Xi
YS 0
1 4
Yi
ZS0 m f H
课题4 立体像对解析 (4)计算旋转矩阵R:利用角元素的近似值计算
N2
AA
虽然这两个点是同名点,但它位于不同的像片上,所以他们的点投影系数也不一样
X A X S1 N1u1 X S 2 N2u2 YA YS1 N1v1 YS 2 N2v2 Z A ZS1 N1w1 ZS 2 N2w2
N1u1 N1v1
A(X,Y,Z) Y
z2
y2
S2 a2(x2,y2)
x2
同名光线对对相交
B • (S1a1 S2a2 ) 0
X
连续法解析相对定向原理
w2
图像测量专题试验

图像测量专题试验实验目的:1.熟悉ZM-VS1200机器视觉教学创新实验平台的使用,并结合配套的及其视觉组态软件Xavis软件,学习和掌握机器视觉预处理、尺寸测量、缺陷检测、图像融合、视觉跟踪、模式识别、三维重构的方法。
2.利用Matlab软件,深入掌握相关图像处理操作,例如图像基本处理操作、图像变换、图像增强,以及相关的图像函数编程实现。
3.了解有一定应用背景的图像处理算法,例如3D图像恢复、图像融合等等内容。
实验一一、实验内容:图像基本处理操作(图像显示、读写、像素统计处理、图像文件I/O等)实验程序:I=imread('Lena.bmp');imshow(I)S=size(I)imwrite(I,'img1.png','png')[I1,map]=imread('img1.png');imfinfo('img1.png')figure, imshow(I1)mean2(I)std2(I)实验结果:S = 200 200 3ans = Filename: 'img1.png'FileModDate: '30-Oct-2009 13:39:17'FileSize: 68313Format: 'png'FormatVersion: []Width: 200Height: 200BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: []XResolution: []YResolution: []ResolutionUnit: []XOffset: []YOffset: [][键入文字] 06054054王碧皓[键入文字]OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '30 Oct 2009 05:39:17 +0000'Title: []Author: []Description: []Copyright: []CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []ans =128.2479ans =58.7742实验二一、实验内容:图像分割(边缘检测edge、阈值分割graythresh)边缘检测edge实验程序:I=imread('coins.png');imshow(I);BW2=edge(I,'sobel');figure,imshow(BW2);实验结果:2.由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
数字图像处理_图像测量和形状分析

• 中心矩M是00以质心为原点f 进x行, 计y 算dxdy
j
k
jk x x y y f x, y dxdy
x M10 , y M 01
M 00
M 00
3 纹理分析
• 根据基元间的空间联系,纹理可以分为弱纹理或强纹理。进一步细分, 可以根据基元的空间共生频率来划分,也可以根据单位面积内的边缘 数来区别。基元也可以定义为灰度行程。
– 频谱分析方法
• 是根据傅立叶频谱,根据峰值所占的能量比例将图像分类。包括计算 峰值处的面积、峰值处的相位、峰值与原点的距离平方、两个峰值间 的相角差等手段。
......
2 形状分析
• 2.4 形状描述子
– 微分链码
• 微分链码反映了边b界的曲率,峰值处显示了凹凸性
c
a
2
0
0
ef
d
g
6 4 2
a b c def g
• 通过傅立叶展3开的2三次1 谐波与四次谐波幅边值界链比码区分三角形和四边形。
4
0
56 7
a b c d ef g 微分链码
2 形状分析
数字图像处理
图像测量和形状分析
物体测量和形状分析
• 一、尺寸测量 • 二、形状分析 • 三、纹理分析 • 四、曲线和表面拟合 • 要点总结
1 尺寸测量
– 目的
• 当分割出物体后,进一步测量物体的尺寸和几何特征,以进行图像识 别和分类。
– 主要物体的尺寸属性
• 面积 • 周长 • 长度和宽度 • 物体的综合光密度
3 纹理分析
• 设有以下图像,求其共生矩阵。
摄影测量学课件ppt

36
返回目录
单独法相对定向系统
37
第五章 双像解析摄影测量
相对定向元素为: 1 , 1 , 2 , 2 , 2 显然, 在 S1 XYZ 中,
X S1 YS1 Z S1 0
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§5-4 解析相对定向及模型坐标计算
摄影测量学
1
目
第一章
1-1 1-2 1-3
录
绪论
摄影测量的定义和任务 影像信息科学的形成与内涵 影像信息科学的组成
第二章
2-1 2-2 2-3 2-4 2-5
摄影的基本知识与影像误差处理
摄影原理与摄影机 黑白感光材料 摄影处理与像片晒印 航空摄影及摄影测量对摄影的基本要求 像片影像的误差及其处理
2
目
第三章 单张航摄像片解析
3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 3-7 中心投影的基本知识 摄影测量常用坐标系 像片的内外方位元素 像点在不同坐标系中的变换 中心投影的构像方程(共线方程) 像点位移 单像空间后方交会
录
3
目
第四章 立体观察和立体量测
4-1 4-2 4-3 4-4 人眼的立体视觉 人造立体视觉 像对的立体观察 像对的立体量测
34
第五章 双像解析摄影测量
为什么BX不是相对定向元素?
返回目录
§5-4 解析相对定向及模型坐标计算
B 'Y BX
'
Z
Y
s2
a '2 BX
'
s2
B Z a2
'
s1
BZ X BY
a1
Am
35
A
工像对的立体观察和量测与标准式立体像对教学课件PPT程摄影测量学

角膜 虹膜
瞳孔 虹膜
水晶体 韧带
轴视 玻璃体
视网膜
盲斑
脉络膜
视神经
网膜窝 巩膜
1、视差理论
单眼观察
人眼视角: 左右 1600 上下 1200
清晰视角: 左右 1.50
利用单眼观察去决定 物体的远近是比较困 难的。
人眼视轴活动范围: 左右 ±450 上下 +300 ,-500
10
1、视差理论
双眼观察
S2
f
x
0 2
o2
X y2
x2
A h
x1 x2
左右视差:
fB Z
同名像点的横坐标之差,计作p
p x1 x2
p0
x
0 1
x
0 2
fB
fB
ZH
p0 f B H
H
f p0
B
31
3、标准式像对的几何关系
f H p0 B
Z H H1
Z Y
S1
B
f
y1
o1 x10 a1
x1 a2
h H1 H
fB fB
h H1 h
p10
X
A
A0
h Y
A0
可用于计算高差
34
本
•标准式像对的定义 •标准式像对的外方位元素
•标准式像对的几何关系
讲
•视差理论
小
•像对立体观察的条件
•像对立体观察的效果
•像对立体观察的工具
结 •分像方法
•测标
35
作 1、天然立体观察产生立体感觉的原因 是什么?像对立体观察产生立体感觉
业 的原因是什么?
Z Y
Z Y
摄影测量课件演示文稿

第11页,共183页。
2、量测用胶片航摄仪的特性:
(1)光学特性
物镜成像分解力高
物镜成像畸变差小
物镜透光率高
光学影像反差大
焦面照度均匀
(2)焦面上设置有框标
(3)有胶片压平系统
(4)像距为定值(主距)
(5)有减震装置
(6) 有影像位移补偿装置
(7) 抗温差、抗过载
三、航摄影像的分辩率
静态分辨率——物镜或胶片
动态分辨率——底片(反映摄影系统的质量)
物镜的分辨率R——物镜分辨微小细部的能力。(线对/毫米)
在整个像幅内R不同,一般R中心>R边缘。
航摄仪有效使用面积内镜头分辨率的要求为每毫米内不少于25线对
2d’
R
2d
1
1
m
2d 2d
2d
m
地面分辨率(Rg)——地面上所能分辨的最小地物宽
照相机就是根据凸透镜的成像的原理,用一个摄影物镜代替凸透镜,在像
面出放置感光材料,物体的投射光线经摄影物镜后聚焦于感光材料上,感光材料
受成像光线的光化学作用后生成潜像,再经过摄影处理得到光学影像。
第6页,共183页。
一、量测用框幅式光学(胶片)航摄仪
主要工作平台为飞机。框幅式指每次摄影只能取得一帧影像。
(8)有系列焦距和滤光片
第12页,共183页。
像场:物镜焦面上中央成像清晰的
范围
像场角2β :像场直径对物镜后节
点的夹角
第13页,共183页。
3、胶片航摄仪的感光特性
感光度:感光材料对光的敏感程度
反差系数:景物反差与影像反差的比值
宽容度:能按比例记录景物亮度的曝光量最大范围
摄影测量学课件—双像立体测图基础与立体测图

人眼观察目标时,会本能地转动眼球,使 视轴交会于该物体上,同时眼睛的水晶体 自动调焦得到清晰的影像,这种本能称为 人眼的凝视。
交会角
接口设备:电子计算机与立体坐标量测仪及数控 绘图桌连接与信息沟通。
包括
编码器:进行模/数转换(A/D),使仪器的 机械位移量转化为计算机能接受的数字量。
伺服系统:进行数/模转换(D/A),将计算 机给出的数字信息转化成仪器的机械位移量,驱 动部件至应有的位置。
像点坐标量测
在摄影测量中,一个立体像对的同 名像点在各自的像平面坐标系的 x,y坐标之差分别称为左右视差p及 上下视差q,即
是指利用一个立体像对重建地面立体几 何模型,并对该几何模型进行量测,直接 给出符合规定比例尺的地形图,获取地理 基础信息。
4.1 人眼的立体视觉原理
一、人眼的基本结构
视网膜上大约有108个杆状细胞,直径2μm; 6.5×106个锥状细胞,直径2~8μm
二、人眼光学感觉过程
一个物理、生理、心理共同作用的过程。
叠的地物 。(考虑:两张相对重叠100%行不行?) 2、每只眼睛只能观察像对中的一张像片,这一
条件称之为分像条件。 3、两像片上相同景物(同名像点)的连线与眼
基线应大致平行,并且两同名点的距离与眼 基线尽量相等。 4、两像片的比例尺相近,不能差别太大(差别 <15%)
五、立体效应
1、正立体效应 2、反立体效应
三、双像立体测图概述
立体像对上对应的同名像点、摄影基线、同名射线与地面 点存在固定的几何关系,如果能够恢复像片对的内外方位元素, 就能恢复他们之间固有的几何关系,重建立体模型。
图像测量第五章三维图像测量2

组合特征(将几何和属性特征组合起来使用) 像素的邻域灰度分布等
基于双眼视差的测量方法
常用的(空间域)匹配特征
角点 直线
灰度分段
边缘点
结构
窗口 曲线
基于双眼视差的测量方法
常用的(空间域)匹配特征
基于双眼视差的测量方法
基于边缘特征的立体匹配算法描述
算法步骤:
(1) 初始化操作:将d(i,j)清零,并置: il=1,ir=1,jl=1和jr=1。 (2) 匹配运算: (2-1)从左边缘图像的第il 行当前列开始,寻找下一个待匹配 的边缘点Pil。这里,Pil的列指标由jl指示; (2-2)在右边缘图像的第ir=il 行上,寻找Pil的对应点Pir。方法 如下:比较候补边缘点和Pil 的幅值和方向,看是否一致。 如果需要的话,可引入顺序约束以进一步减少匹配运算。 上述过程不断进行直到在右图像上找到具有最大一致性 的边缘点为止,并将其定为Pil的对应点Pir。这里,Pir的 列指标由jr指示。然后,根据jl和jr的值计算待匹配的边 缘点Pil处对应的视差。即置d(il,jl)=jl-jr。
基于双眼视差的测量方法
匹配常用约束
P 外极平面 p 外极线 le Pir Pir,3 O b
视线
P1 P3 P2 投影线
Pir
Pil
l
r
O
成像几何约束 如果一个物点P在观测图像平面上的 投影为Pi,则Pi在图像平面上的位臵由透视投影的关 系式唯一确定。
基于双眼视差的测量方法
匹配常用约束
相容性约束 如果左图像平面上的一个像点 及其邻域具有某种不变的特性,则与该像点 对应的右图像上的像点及其邻域也具有同一 种不变特性。 只有彼此相容的特征之间才可以匹配。
摄影测量学ppt课件

二、线特征提取算子
边缘检测
边缘:表现为灰度变化的不连续
算子
影像局部区域特征不相同的那些区域间的
分界线。
线: 具有很小宽度的起中间区域具有相同的影
像特征的边缘对。距离很小的一对边缘构成一 条线。
线特征----边缘
14
15
二、线特征提取算子
提取边缘的途径:
1、对图像进行区域分割,由区域的边界构成
主要目的:用于配准一些特殊的点、线或面。 步骤:
首先用某种特征提取算子提取影像中的特征 (点、线、面);
然后对提取的特征进行参数描述; 以特征参数为依据进行同名特征的搜索,继 而获得同名点。
4
基于特征的影像匹配---Feature Based Matching
点特征
1.特征提取
特征匹配
ห้องสมุดไป่ตู้
线特征 2.特征的参数描述
30
31
32
功能
•11、正射影像镶嵌与修补
1、影像数字化 2、影像处理 3、量测 4、影像定向
•12、数字测图 •13、制作影像地图 •14、制作透视图、景观图 •15、制作立体匹配片
5、自动空中三角测 量
7、构成核线影像
7、影像匹配
8、DEM 建立与编辑
9、等高线绘制
k 1
V1 (gc+i,r gci1,r ) ik
k 1
V2
( gc+i,r+i g ) ci1,ri1
ik
k 1
V1 (gc,r+i gc,ri1)
ik
r
k 1
V1 (gc+i,r-1 g ) ci1,r i1
8第八章图像检测技术教程

机械工程学院 机械装备及控制系
21
数字图像处理的发展历程
改善视觉效果:
增强人类分析判断时采用的图像信息
生物视觉系统仿生:
计算机技术、人工智能技术 处理自动装置感受的景物数据(计算机视 觉、模式识别(Pattern Recognition) 等)
机械工程学院 机械装备及控制系22改善视觉效果用15种色调的设备,从伦敦到纽约,用电缆进行传 送的Perihing 和Fozh两将军未经修饰的图片
2
1.按照图像的存在形式分
(1)“物理图像” (physical images)
物质或能量的实际分布
“可见的图像”(visible image)
“图片” (picture),包括“照片” (photograph)、“图” (drawings指用线条画成的)和“画” (paintings), “图片” 等价于“图像”,也就是说“picture”经常和“image”一词混 用; “光图像” (optical images),即用透镜、光栅和全息术产 生的图像,如荧幕、屏幕上出现的影像。光(学)图像是光 强度的空间分布。
机械工程学院 机械装备及控制系
8
图像信息——(1)符号信息
一般是用文字、符号、图形等表示的具体的 或抽象的事物。
电路图、机械图、打印的文件等,一般用二值图 像表示。 地图中也包含大量符号,但需要关注颜色信息, 因为它们都有确定的物理含义,如蓝色一般表示 湿地。
机械工程学院 机械装备及控制系
9
图像信息——(2)景物信息
15
数字图像处理的几个基本术语
数字化(digitizing)
“采样”与“量化” 采样(sampling) :在一幅图像的每个像素位置上测量 灰度值。
弹性变形的图像测量教案

弹性变形的图像测量教案引言弹性变形是实际生活中常见的物理现象。
无论在工业、医学或其他领域,都需要通过图像测量方法对物体的弹性变形进行定量测量。
开展弹性变形的图像测量教学,对学生的实际能力提升及未来职业能力的提升具有重要的意义。
本文将从教学目标、教学内容、教学方法及教学效果等方面对弹性变形的图像测量教案进行探讨。
一、教学目标1. 理解弹性变形的概念及其物理本质。
2. 理解图像测量方法的基本原理。
3. 掌握图像处理及测量软件的使用。
4. 掌握弹性变形的图像测量方法,并能够进行实际应用。
二、教学内容1. 弹性变形的概念及其物理本质① 弹性变形的概念弹性变形又称为弹性形变,是指物体在受到外力作用时,由于自身具有的弹性特性,而发生的形变现象。
一旦外力消失,物体会自行恢复到原来的状态。
② 弹性变形的物理本质物体发生弹性变形是由于受到了外力的作用,使得物体内部的分子结构发生了变化,从而导致形变。
当外力消失时,分子结构又会恢复到原来的状态,使物体恢复到原来的形态。
2. 图像测量方法的基本原理① 图像处理的基本原理图像处理是一种数学处理技术,通过对图像内的像素点进行分析和处理,进行图像增强、去噪、分析、识别等操作,以达到更准确更清晰的图像输出。
② 图像测量的基本原理图像测量是一种利用计算机对图像中的对象或特定区域进行测量的方法。
该方法包括计算图像内物体的大小、形状、位置、距离等测量参数。
3. 图像处理及测量软件的使用① 图像处理软件图像处理软件是一种用于对数字图像进行处理和编辑的软件。
该软件可以对图像进行去噪、锐化、增强、分割、融合、修复等一系列的处理操作。
② 测量软件测量软件是一种用于对特定区域或对象进行测量的软件。
该软件可以根据用户需求进行量角器、尺子、坐标、坐标轴、标记和比较等测量操作,同时能够实现三维重建、图像融合等功能。
4. 弹性变形的图像测量方法及应用① 弹性变形的图像测量方法弹性变形的图像测量方法一般通过细菌板法实现。
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中国科学技术大学高水平大学教学建设专项图象测量实验指导书杨明编中国科学技术大学自动化系智能信息处理实验室二零零二年五月实验课程概况及基本要求一、实验基本目的二、实验原理三、实验基本内容四、实验基本要求实验一、图像的采集和存储实验二、图像平滑和图像增强实验三、图像的边缘检测实验四、图像的二值化和细化实验五、图像测量应用实例——面积测量实验六、图像测量应用实例——区域边界抽出和周长计算实验七、摄像机校准的综合参数法附录、实验中可能用到的matlab函数介绍实验课程概况及基本要求一、实验基本目的通过《图像测量》实验,让学生熟练掌握用计算机、图像采集卡、摄像头搭建一个简单的图像测量系统的方法,并熟悉图像采集卡和摄像头的用法。
然后让学生用各种方法实现一些常见和常用的图像处理和图像测量的算法和过程,从而深刻理解图像处理和图像测量的原理和实现方法,并能为在今后的学习和工作中建立起实际运行的图像测量系统打下良好的基础。
二、实验原理图像测量是指从输入图像中检测出被测对象并确定出其相应的有关参数或者特性的过程。
由于各种原因,由实际的光学成像系统所生成的二维图像中可能包含有各种各样的随机噪声和畸变。
为了提高测量系统的性能,得到正确的测量结果,在进行具体测量之前需要对输入图像进行加工、处理。
去除输入图像中可能包含的噪声和畸变。
这种突出有用信息,抑制无用信息,从而提高输入图像整体质量的技术,被称为图像的预处理。
经过预处理,不仅可以改善输入图像的质量,而且也为从输入图像中正确地检测除被测对象,并提供后续测量所需要的有关信息打下基础。
在整个图像测量过程中,除了要对图像进行预处理之外,为了贯彻测量的意图,还经常需要从图像中抽取诸如边缘、直线段等特征信息;不仅如此,有时甚至需要对图像进行领域分割计算,所有这些处理都要用到相关地图像处理技术。
三、实验基本内容本《图像测量》实验一共安排了七个。
实验一是图像的采集和存储,主要学习的是使用摄像头和图像采集卡在计算机上采集彩色和灰度图像的方法,并采集一些后续实验将要用到的图像。
实验二即图像平滑和图像增强,主要是利用一些常用的图像平滑和增强的算法来实现对采集到的图像进行平滑和增强处理以去除噪声并增强图像的轮廓边缘等细节信息。
实验三即图像的边缘检测,就是从前面实验中采集并经过处理的图像中抽出线、检出图像边缘或抽出图像轮廓等操作,可以使用教材中介绍的一阶微分算子法、梯度算子法、二阶微分算子法、LOG算子法,也可以使用实验讲义中介绍的smoothed算子法。
实验四即图像的二值化和细化,主要是利用图像的灰度直方图以确定相应的分割阈值,从而将图象划分为物体和背景两个部分,在本实验中主要是利用类判别分类法和S.Watanabe 方法选择阈值从而将图像二值化,并利用实验讲义介绍的方法对经过边缘检测并已经二值化的图像进行细化操作。
实验五即图像测量应用实例之一的面积测量,主要是利用标号法计算图像中的局部面积。
对不同图像进行标号操作的方法有很多,本实验中可以采用实验讲义中给出的扫描标号法和递归搜索法。
实验六即应用实例之一的区域边界抽出和周长计算,即利用实验讲义给出的算法对二值化图像进行边界抽出和边界周长的计算。
实验七即摄像机校准的综合参数法,由于这个实验要完全实现具体的校准过程比较复杂,所以只要求学生详细阐述在当前的实验环境下怎么样利用该方法对摄像机进行校准的方法和过程,可以不实现具体的校准过程。
四、实验基本要求掌握常用的图象采集卡和摄像头的使用方法,以及利用这些设备采集所需要的图像的方法;掌握图像处理及测量的常用算法,并熟悉利用一种语言编程实现这些算法的过程;掌握图像测量的构成,思想和工作原理,以及实际的图像测量系统的构建方法,在今后的学习和工作中具备建立起实际的图像测量系统的能力。
实验一图像的采集和存储一、实验仪器:摄像头GC-455P-E,图像采集卡:OK-C30/S。
GC-455P-E自动聚焦缩放彩色摄像头:1、特性:Built-In Optical Power X16 ZoomHigh Durability Built in Auto Focus and Auto Iris LensDigital Zoom X32Picture Control with Digital Signal Processing(Auto Iris, Auto White Balance)Remote Control Through RS 232C8 Position Zoom ,Focus PresetSeparate Y(Luminance),C(color)Output256 Camera ID Set2、名称与功能:1)TELE:菜单模式向上键/TELE缩放MENU:菜单选择WIDE:菜单模式向下键/WIDE缩放2)FOCUS+:菜单模式变量增加/调焦FOCUS-:菜单模式变量减少/调焦3)COM/LENS:外部镜头控制/通信连接口4)S-VHS:S-video输出连接口5)Video输出连接口6)+12VDC- 电源输入终端。
OK_C30/S图像采集卡:OK_C30/S是基于PCI总线,能采集彩色又能采集黑白图像的采集卡,适用于图像处理,工业监控和多媒体的压缩、处理等研究开发和工程应用领域。
OK_C30/S卡具有滤除奇偶场锯齿现象的功能,所以特别适合要求采集动态图像的场合,如车牌识别等。
该卡的识别码为2031。
技术特点:彩色和黑白图像采集●视频输入为标准PAL、NTSC或SECAM制信号●六路复合视频输入为选择或三路Y/C输入选择●亮度、对比度、色度、饱和度软件可调。
●图像采集分别率最大为768*576。
●具有开窗处理功能,窗口可为方形,也可利用点屏蔽做任意形状窗口处理●硬件完成输入图像比例缩小●具有硬件镜像反转功能●具有硬件线性虚拟地址映射能力●支持RGB32,RGB24,RGB16,RGB15,RGB8,YUV16,YUV12,YUV9,黑白图像GRAY8等图像格式●视频A/D为8bits。
●可采集单场,单帧,间隔几帧,连续相邻帧的图像,精确到场●一路监辅输出二、实验内容:掌握使用上述仪器采集彩色和灰度图像的方法,并采集几种背景比较简单,前景为几个简单几何图形的灰度图像。
三、实验步骤:1、将稳压电源线与摄像头电源输入终端连接,其中稳压电源线的白线接+12V端,黑线接GND端。
2、用数据线连接图像采集卡和摄像头,其中数据线接摄像头的VIDEO OUT连接口。
3、运行计算机上安装的OK DEMO程序,在设置中调整相关参数,并调整摄像头的位置和相关参数,采集需要的图像文件。
实验二图像平滑和图像增强一、实验原理:1、图像的平滑处理就是为了消除图像中存在的噪声而对图像施加的一种处理。
也称为图像的去噪声处理。
施行平滑化处理的方法大致分为两类:频域法;相应处理在频域进行。
其中主要的两种方法是空间邻域平均法和中值滤波法。
空域法:相应处理在空域进行主要有理想低通滤波器和巴特沃思低通滤波器。
还有一种多图像平均法。
(1)空间邻域平均法的一种简单实现:在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个3*3像素组成的图像块,如下图所示,设当前像素f(i,j)的灰度值为g(i,j)时,则:g(i,j)={f(i,j)+f(i-1,j-1)+ f(i,j-1)+f(i+1,j-1)+f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i-1,j+1),+f(i,j+1)+f(i+1,j+1)}/9(2)中值滤波法的一种实现:中值滤波是指在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个N*M(例如3*3)像素组成的图像块,如上图所示的那样,设当前像素f(i,j)的灰度值为g(i,j)时,则g(i,j)取N*N 个像素灰度值中的中值值。
中值(定义):将一些数排序之后,正中间的一个数(奇数个数字),或者中间两个数的平均数. 选做内容:最大(小)值滤波:最大(小)值滤波是指在图像中以当前像素f(i,j)为中心切出一个N*M(例如3*3)像素组成的图像块,设当前像素f(i,j)的灰度值为g(i,j)时,则g(i,j)取N*N 个诸像素灰度值中的最大(小)值.2、图像增强:图像增强也称为图像锐化,其目的是为了加强图像中的轮廓边缘等细节信息。
与图像平滑一样,也可分别在空域和频域进行图像增强。
在空域中进行图像锐化:将原图像与)(j i f ,2∆α相减可以得到经过锐化处理的图像g(i,j),即:g(i,j)= f(i,j)- )(j i f ,2∆α= f(i,j)-α[f(i+1,j)+ f(i-1,j)+ f(i,j+1)+ f(i,j-1)-4 f(i,j)]= f(i,j)+4α[f(i,j)-41∑∑),(j i f ]这里,α为可选择的用于控制锐化程度的因子,其中,1/4∑∑),(j i f 是被锐化处理点的周围4邻点之灰度的平均值。
原图像经过锐化处理后,灰度变化较平坦的区域,变化不大,而包括轮廓点在内的灰度变化较剧烈的区域,灰度差别加大,即图像细节得到增强。
也可以在频域进行图像的锐化处理。
实验内容:1, 图像平滑:利用空间邻域平均法和中值滤波法实现对采集的灰度图像进行平滑处理,最大值和最小值滤波方法为选做。
2, 利用空域中的图像锐化方法对图像进行锐化操作,注意选择合适的控制锐化程度的因子。
实验三 图像的边缘检测在灰度图像的情况下,所谓的边缘检测可以看成是基于图像像素灰度值在空间的不连续性对图像做出的一种分割。
边缘可以用方向和幅度两个特性来描述。
一般而言,沿边缘走向方向其幅度值变化较平缓,而沿垂直于边缘走向其幅度值变化较剧烈。
边缘检测主要有以下几种方法:1、 一阶微分算子法2、 梯度算子法3、 二阶微分算子法4、 LOG 算子法。
实验内容:对前次实验采集到的并经过图像平滑和增强的灰度图像进行边缘检测。
并在实验报告中给出经过边缘检测处理以后的图像。
可以使用上述的算子对图像进行边缘检测,也可以采用下面的smoothed 算子: Smoothed 算子是一个3*3算子,说明如下:101101101---=x D ,111000111---=y D 。
2122)(yx D D D +=或)()(y x D Abs D Abs D += )1,1()1,()1,1()1,1()1,()1,1(),(-+------++++++-=j i f j i f j i f j i f j i f j i f j i D x )1,1(),1()1,1(),(+-+-+--=j i f j i f j i f j i D y )1,1(),1()1,1(++-+--+-j i f j i f j i f .实验四 图像的二值化和细化图像二值化的目的是将图像一分为二,即将图像划分为物体和背景两个部分,利用图像的灰度直方图以确定相应的分割阈值是实现图像二值化的一个方法。