中北大学信息商务学院2013届毕业论文
对图像进行预处理，然后采用对比度线性变化法进行图像增强，再用迭代法的边缘检测对图像进行边缘检测，之后在数学形态学的基础上对图像进行细化处理等。
CCD获取图像数据 输入 图像预处理 边缘检测 特征数值提取 输出 图4.1 检测系统图像处理流程
（1）图像预处理：图像预处理的主要目的就是改善图像数据抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。预处理是指在处于最低抽象层次的图像上进行的操作，这时输入和输出都是亮度图像。这些图像是与传感器抓取的原始数据同类，通常是用图像函数值的矩阵表示亮度图像。
（2）边缘检测：边缘检测方法的主要理论就是基于不同区域之间的边缘上像素灰度值的变化往往比较剧烈。它的基本思想就是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。
（3）特征数值提取：通过上述方法取得有用实验数据后进行计算。主要为：（a）提取轮廓线进行细化处理；（b）：计算检测物体的长度和宽度；（c）缺陷识别。 4.2.2 线性CCD信号的特点及实验结果的初步分析
CCD是一种电荷耦合器件，它的突出特点是以电荷作为信号载体，而不同于其它大多数器件是以电流或者电压为信号载体。
线性CCD就其幅值来讲是以模拟信号的形式出现，其幅值可以反映出每个像素单元受光后感生电荷的多少，因此应该是模拟量，而且同时在信号输出和检测过程的非线性以及信号转移过程中的电荷损失，都说明了CCD器件输出信号具有模拟信号的特点，但是，在时间上，信号又受到时钟的控制，并在时钟脉冲的作用下移位输出，类似于数字移位寄存器，每个像素中光生电荷的有无才是重要的，而不是电荷量的多少，因此综合这两方面的情况，说明CCD信号具有模拟和数字两方面的特性。
在CCD传感器输出的图像信号中会出现反映被测件尺寸的信息，图4.2为在CCD传感器信号输出端所采集的信号。
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图4.2（a） 未放置被测件时 (b)放置被测件后
图4.3为在完成硬件平台设计后，由上位机所采集的实验图像数据。CCD每采集一次数据先存储到RAM中，待RAM存储满后，再由单片机发送命令通过USB上传至上位机。其中CCD每采集一次的频率为500Hz，占用1×1024个像素，在图像上反映为一条直线，如此反复多次形成如图4.3所示的一幅图像。现选取两次的实验数据作为对比分析：
图4.3 （a）实验数据1 图4.3 （b）实验数据2 从上述实验数据我们可以看出图像抖动很大，通过多次实验后我们得出图像的抖动是由于传送带的速率影响所致。 实验图像的特点及初步分析：
（1）背景图像是起伏变化的，与背景光强度有关；
（2）背景中有少量噪音(杂散点) ，而且这些噪音都是随机出现的。为克服这些噪声的出现，在设计上尽量减少自然光的影响，如创造无光环境，提高光照强度。
（3）目标的边缘是曲线形状，且相当明显，与实际要测管状柱体的外部形态明显不符，通过分析可知是由外部机械结构造成，对于这一部分它并不改变图像的数据值，只是由于机械抖动造成，因此我们完全可以通过算法进行平移变换，减小误差。
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因此通过多次实验选取较为理想的图像作为图像处理的原始图像。我们在这里选取图4.3(a)作为所处理的图像。 4.3 图像分析及图像预处理
初步对图像大小统计可得：其为一幅528x1024像素大小的图像。对实验图像按照灰
度化，直方图均衡化，中值滤波，边缘检测，特征提取的顺序来进行分析检测及图像处理。
4.3.1 几何变换
几何变换技术是应用于消除图像获取时所出现的几何变形[40]。分析所得的实验图像，发现与实际被测物相比，图像发生明显的移位，因此在图像预处理环节，要预先矫正原来发生移位的图像。这种位移是由于CCD按行扫描中存在的非线性和非间隔采样引起的。
几何变换由两个基本步骤组成：第一步是像素坐标变换，将输入的图像像素映射到输出图像。输出点的坐标应该按照连续数值来计算（实数），这是因为在变换后其坐标位置未必对应于数字栅格。第二步是找到与变换后的点匹配的数字光栅中的点，并确定其亮度数值。该亮度通常是用领域中的几个点的亮度插值计算的[41]。
几何变换是一个矢量函数T，将一个像素（x,y）映射到一个新的位置（错误！未找到引用源。）,T定义为两个分量公式： 错（4-1）
错（4-2）
通常用多项式表示为：
错误！未找到引用源。 （4-3）
错误！未找到引用源。 （4-4）
其中对于系数错误！未找到引用源。来说是线性的。分析实验图像可知，所涉及到的为基本的图像平移变换，因此可以用仿射变换来进行分析，即至少需三对对应点来解出变
误
！
未
找
到
引
用
源
误
！
未
找
到
引
用
源
。
。
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换系数：
错误！未找到引用源。 （4-5） 错误！未找到引用源。 （4-6）
所需注意的是，几何变换的作用在整个图像上时可能会改变坐标系，雅可比（Jacobian）提供了坐标系的变化信息。对于仿射变换而言雅可比是：J?a1b2?a2b1 仿射变换可以用如下矩阵形式表示：
错误！未找到引用源。 （4-7）
该变换可以完成缩放、旋转、平移或者剪切一些点等，具体取决于T的元素取值。对于
?1?T??0??x?平移而言仿射矩阵
x????x,y?Z??y。
01?y0??0?1?? ，坐标方程为错误！未找到引用源。
值得注意的是（x,y）(错误！未找到引用源。)分别属于不同的坐标系。
图4.4 像素平移示意图
在完成给出的平面变换后，得出新的坐标点（错误！未找到引用源。）。新点的位置一般不符合输出图像的离散光栅，变换后的点集给出了非整数坐标的输出图像。需要得到数字栅格上得数值，输出的图像光栅上每个像素的数值可以用一些相邻的非整点采样点的亮度插值来获得。值得注意的是，亮度插值影响图像品质，插值越简单，在几何和光度测量方面的精度损失就越大，但考虑到计算负担，插值的邻域一般都相当小。
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4.3.2 生成并绘制图像的直方图
图像增强是按特定的需要选择性地突出图像中的某些信息，它的目的主要是为了改善图像的视觉效果，以便于后续处理。在本小节中，利用图像直方图进行图像初步分析，统计其灰度级数量。
直方图：统计每个灰度级在整个图像中的数量，然后每个灰度的数量在对应的坐标上显示出来，X坐标表示灰度级，Y坐标表示该灰度级的数量。
一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数： 错误！未找到引用源。 （4-8） 其中：错误！未找到引用源。是区间[0,G]内第k级亮度，错误！未找到引用源。是灰度级为错误！未找到引用源。的图像中的像素级。对于uint 8类图像而言，G的值为255。
图4.5（a）原图像 图4.5（b）图像的直方图
图4.5（c）灰度均衡化后的图像 图4.5（d）灰度均衡后的直方图
从实验结果可以看到，直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度，调整前，灰度主要集中与中间部分，调整后，各灰度等级比例更加平衡。但是由于直方图
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