基于鏈碼的二值圖像輪廓跟蹤技術的研究與實現(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 系。 近年來，隨著電子技術與計算機技術的迅猛發展，目前即使家用電腦也可以配置性能相當好的 圖像 輸入，輸出及存儲設備了。這對于計算機 圖像 應用的普及與推廣提供了堅實的條件。 4 圖 11 圖像 處理系統框圖 數字 圖像 處理的 研究背景 數字 圖像 處理技術是 20 世紀 60 年代隨著計算機技術和 VLSI（ Very LargeScale Integration）的發展而產生，發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域，它在理論上和實際應用中都取得了巨大的成就。 在實際應用中，系統獲取的原始圖像一般不是完美的，由于噪聲，光照，拍攝角度不正等原因，圖像的質量不高，所以需要進行圖像處理，以有利于提取感興趣的信息。所謂圖像處理，就是對圖像信息進行加工以滿足人的視覺心理或應用需求的行為。數字圖像處理的英文名稱是 “ digital image processing” 。通常所說的數字圖像處理是指用計算機進行的處理。因此也稱為計算機圖像處理。 對于一個圖像處理系統來 說，可以將流程分為三個階段：首先是圖像處理階段，第二是圖像分析階段，第三是圖像理解階段。圖像處理階段主要是在像素級上進行處理，進行圖像的幾何校正，圖像的灰度變換處理，圖像噪聲濾除的平滑處理，目標物體邊界的銳化處理等，這些工作尤為重要，如果這階段處理不好，后面的工作根本無法展開。圖像分析階段主要對圖像里感興趣的目標進行檢測，分割，特征提取和測量，分析的結果能為用戶提供描述圖像目標特點和性質的數據，把原來以像素描述的圖像轉變為比較簡潔的非圖像方式的描述。圖像理解階段主要通過對圖像里各目標的性質和它們之間相互關系 的研究，對描述抽象出來的符號進行運算，了解把握圖像內容并解釋原來的客觀場景，提供客觀世界的信息，指導和規劃行為，其處理過程和方法與人類的思維推理可以有許多類似之處。 圖像處理就是用一系列的特定操作來改變圖像的像素，以達到特定的目標，比如使圖像更清晰，或從圖像中提取某些特定的信息等。對含有噪聲的圖像，要出去噪聲，濾去干擾，提 高 信噪比；對信息微弱的圖像要進行灰度變換等增強處理；對已經退化的模糊圖像要進行各種復原的處理；對失真的圖像要進行幾何校正等變換。除此之外，圖像的合成，圖像的編碼與傳送等技術也屬于圖像處理的 內容。由此可見，圖像處理就是為了達到改善SCSI 卡， USB 接口 顯示卡 彩色顯示器 USB 接口 并口， USB接口 打印機 圖像采集卡 串口，其他接口 繪圖儀 接口 VGA— TV接口 電視機 接口 顯示適配器 投影儀 磁盤 U 盤 硬盤 光盤刻路 機 掃描儀 數碼相機 電視攝象機 數字攝像機 其他輸入設備 計 算 機 磁帶機 5 圖像的質量，將圖像變換成便于人們觀察，適于機器識別的目的。數字圖像處理是現代圖像處理的主要方法，也可以在頻域內實現。 在 圖像 處理中，輪廓不僅僅是指物體邊界的線，還應該包括能夠描繪 圖像 特征的線要素，這些線要素就相當于素描畫中的線條。當然，除了線條以外，顏色以及亮度也是 圖像的重要因素，但是日常所見到的說明圖 、 圖表 、 插圖 、 肖像畫 、 連環畫等，很多是通過描繪物體的邊緣線來表現的，盡管有些單調，我們還是能夠非常清楚地明白 圖像 的內容。 研究目的和意義 視覺是人類最重要的感知手 段， 圖像 又是視覺的基礎。早期 圖像 處理的目的是改善 圖像 質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。 圖像 處理中輸入的是質量低的 圖像 ，輸出的是改善質量后的 圖像 。 圖像技術在廣義上是各種與圖像有關的技術的總稱。目前人們主要研究的是數字圖像，主要應用的是計算機圖像技術。這包括計算機和其他電子設備進行和完成的一系列工作，例如圖像的采集 、 獲取 、 編碼 、 存儲和傳輸 、 圖像的分割 、 目標的檢測 、 表達和描述 、 特征的提取和測量 、 序列圖像的校正 、 3D 景物的重建復原 、 圖像數據庫的建立 、 索引和抽取 、 圖像的分類 、 表示和識別 、 圖像模型的建立和 匹配 、 圖像和場景的解釋和理解，以及基于它們的判斷決策和行為規劃等等。另外，圖像技術還可包括為完成上述功能二進行的硬件涉及 以及 制作等方面的技術。 下面簡要的介紹一下數字圖像和圖像處理在各個領域的應用情況： 圖像處理在軍事上的應用 主要是偵察照片的判讀，雷達圖像的處理，軍用地圖的存儲與自動檢索，小型圖像地面接收站的裝備和飛機，坦克，軍艦等的模擬訓練等。成像雷達的成像部分使用信號處理方法把掃描得來的數據重新構成圖像，并顯示出來，然后進行目標分析，目標識別和運動目標的自動跟蹤。把軍用地圖存入計 算機，然后將有關目標進行存儲，分類，歸檔，以便自動檢索。這樣免去了參謀人員大量的標圖作業。裝備了小型圖像地面接收站的移動式戰術偵察系統，把傳感器傳來的圖像記錄下來并進行目標分析和歸檔轉發等，可將前線的情況及時傳送到指揮部。訓練模擬裝置可提供接近實戰條件的訓練環境。 在公安方面主要應用于圖片的判讀分析（如指紋鑒別；罪犯臉型的合成；手跡，印章的鑒定識別； 不完整圖片的復原），跟蹤，監視，交通監控與事故的分析等。如指紋鑒別系統將指紋經過預處理后提取特征，用聚類分析方法進行分類。再將指紋數據做無失真的壓縮，然后存儲在 光盤上。這樣可以實現幾百萬人的大城市中居民指紋的存儲和檢索。電子警察已成功地應用于交通管理中。 由于數字圖像的信息量大，可作遠距離，非接觸測量，在不破壞被測物體情況下也可檢測物體的內部，而且處理方法靈活，便于自動化。圖像處理也廣泛地應用于工業生產中。 如彈性力學照片的應力分析；流體力學圖片的阻力和升力分析 ；金相照片的結構和成 6 分的分析；流水線上機械零件的自動檢測，分類；信件，包裹的自動分揀；高爐火焰的分析；軋鋼廠中軋制中的鋼坯位置的確定和尺寸的測量；工件內部結構的分析或裂縫的檢測（工業 CT）等。 除了以上這些，數字圖像處理還可以在一下領域中應用，生物醫學中的顯微圖像處理，DNA 顯示分析，生物進化的圖像分析，專家系統如手術規劃，內臟大小形狀活動及異常檢出分析等；遙感航天中的天文太空星體的探測及分析 、 軍事偵察 、 定位指揮 、 地質地形地圖的普查及繪制 、 地下 礦藏 的勘察 、 環境污染的檢測等。此外在圖像的遠程通信 、 服裝試穿顯示，現場視頻管理等方面也有廣泛的應用 。 國內外研究現狀 關于數字圖像處理方法的興趣是起源于兩種主要應用范圍 ：為了改善人類做判斷用的圖像信息，和為了處理自動裝置感受的景物數據。在第 一類范圍內，圖像處理技術首先應用之一就是改善在倫敦和紐約之間經海底電纜發送的數字化報紙的圖片。早在本 世紀 二十年代，曾引入巴特蘭（ Bartlane）電纜圖片傳輸系統，把橫跨大西洋傳送一幅圖片所需的時間從一個多星期減少到小于三個小時。為了用電纜傳輸圖片，首先要進行編碼，然后在接收端由專用打印設備進行圖片重建。 早先的巴特蘭系統，能夠按五個亮度等級對圖像進行編碼。這種能力到 1929 年就增加到十五個等級。在這段時期，復原的過程也有明顯的改善，這是由于引入一個用編碼的圖片紙帶來調制光束從而使底板感光的系統。 雖然，對 傳送的數字圖片在處理方法上的改善一直延續到以后的三十五年，但直到大型數字計算機和空間規劃出現后，人們才把注意力集中于圖像處理的潛力上。采用計算機技術改善圖像的工作，是從 1964 年在噴射推進實驗室（ ）中進行的太空檢測工作開始的。當時用計算機來處理測距器 7 號發回的月球圖片，以校正飛船上的電視攝像機中各種不同形式的，固有的圖像畸變。這些技術同樣是改善圖像增強和復原的方法的基礎。這些圖像來自眾所周知的空間計劃，例如從進行登月飛行的“探索者”到“水手號”的一系列靠近火星的分型以及阿波羅載人登月飛行。 從 1964 年，圖像處理領域一直在蓬勃發展。今天，數字圖像處理技術除了應用于空間計劃以外，也在其他各種問題中得到應用。雖然，這些不同的應用往往是互相無關的，但它們都需要增強圖像信息的方法，以便使人們能理解并分析這些圖像信息所含內容。例如，在醫學上，醫生們借助于計算機的程序可增強對比度，或把亮度電平編碼成為彩色，使得對于 X 光或其他生物醫學的圖像更易于理解。同樣的或類似的技術由地理學家用于研究從空中或地球衛星得到的圖像中的污穢圖樣。圖像增強和復原的方法已經用來處理那些不能再恢復的物體或模糊的實驗結果的圖像。 這樣的圖像處 理概念的成功的應用實例可以在天文學，生物學，核子醫學，法律實施，防御和工業應用等方面 找到。這些例子都有共同的特點，就是處理是為了便于人們的理解，方便人們的工作。數字圖像處理的第二個主要應用方面是研究機器的理解問題。在這種情況下，我們的興趣集中在按照適合于計算機處理的方式從圖像信息中提取信息的方法。一般來說，這種信息和人們理解一幅圖像內容 7 的視覺特征有很大的不同。例如用于機器理解的信息形式為統計矩，傅立葉變換系數和多維距離測量等。 根據以上介紹， 數字圖像最早出現于圖像處理，遙感圖像的處理和生物，醫學圖像的分析是 圖像處理最重要的應用領域，它們也是圖像處理賴以發展的出發點。 20 世紀 60—— 70 年代，在遙感圖像處理和生物醫學圖像分析兩項技術取得成功的基礎上逐漸形成了圖像處理這門學科。在隨后的半個世紀里數字圖像處理技術得到了巨大的發展。近年來，數字圖像應用的擴大則應歸功于圖形用戶界面（如 PC 機上的 Windows）的出現和多媒體技術的發展。圖像用戶界面簡單，直觀，極大地簡化了用戶使用計算機的操作，這加快了計算機普及的進程。由于計算機中圖形與圖像采用相同的顯示原理，因此，近年來計算機圖像也得到了迅速的普及。 盡管計算機圖像技 術的歷史可追溯到 1946 年世界上第一臺電子計算機的誕生（借助打印設備進行數字圖像處理甚至可追溯到 20 年代【 Gonzalez 1992】） ，但在 50 年代計算機主要還是用于數值計算，滿足不了處理大數據量圖像的要求。在 60 年代，第三代計算機的研制成功，以及快速傅立葉變換算法的發現和應用使得對圖像的某些計算得以世紀實現，人們從而逐步開始利用及三級對圖像進行加工利用。在 70 年代，圖像技術有了長足的進展，而且第一本重要的圖像處理專著【 Rosenfeld 1976】也得以出版。在 80 年代，各種硬件的發展使得人們不僅能處理 2— D 圖像的系統研制成功，圖像技術得到了廣泛的應用。進入 90 年代，圖像技術已逐步涉及人類生活和社會發展的各個方面。以近年得到廣為宣傳和應用的多媒體為例，圖像在其中占據了主要地位。廣義上來說，文本，圖形，視頻等都需要借助圖像技術才能充分利用。展望即將到來的 21 世紀，圖像技術必將得到進一步的發展和應用，從而改變人們的生活方式以及社會結構 。 圖像 輪廓的基本概念 在 圖像 處理，輪廓（ contour）不僅僅 是從物體 圖像 中得到目標物體的外形輪廓 ，還應該包括描繪 圖像 特征的線要素，這些線要素就相當于素描畫中的線條。當然 ，除了線條以外，顏色以及亮度也是 圖像 的重要因素，但是日常所見到的說明圖 、 圖表 、 插圖 、 肖像畫 、連環畫等，很多是通過描繪物體的輪廓線來表現的，盡管有些單調，我們還是能夠非常清楚地明白 圖像 的內容。這似乎有點不可思議，簡單的邊緣線就能讓人們理解所要表述的物體。對于 圖像 處理來說，輪廓跟蹤也是重要的基本操作之一。利用所提取的輪廓可以識別出特定的物體，測量物體的面積及周廠，求兩幅圖對應點等。所以輪廓跟蹤處理是復雜的圖像 識別， 圖像 理解 ， 圖像 的特性提取 的關鍵。 輪廓跟蹤的 研究目的及意義 目標物體的輪 廓對圖像識別和計 算機分析十分有用。輪廓能勾畫出目標物體，使觀察者 一目了然；輪廓包含了豐富的內在信息（如方向，階躍性質，形狀等），是圖像識別中抽取圖像特征的重要屬性。從本質上說，圖像輪廓是圖像局部特性不連續性（灰度突變， 8 顏色突變等）的反映，它表示著一個區域的終結和另一個區域的開始。輪廓 跟蹤是邊界分割中非常重要的一種處理，同時也是圖像處理的經典難題 輪廓跟蹤的目的就是獲得圖像的外部輪廓特征。 在模式識別領域， 圖像 的形狀特性是特征提取的重要指標，很多情況下，只有知道了 圖像 的形狀特征才能定量地對 圖像 做進一步分析。而邊界輪廓的確定又 是研究形狀特征的前提，也是計算機對 圖像 自動識別的前提，它對特征描述，識別和理解等高層次的處理有著重大的影響。 在工業生產過程中，計算機視覺測量系統在工業生產過程中應用越來越廣泛，而 圖像輪廓企圖通常是一個必要的環節。 由于二值 圖像 具有存儲效率高，適應面廣等特點，在激光切割加工，掃描工程圖及矢量漢字等方面，具有相當普遍的使用價值，而提取二值 圖像的輪廓矢量是 圖像 處理的一項基本內容， 它是保證測量精度的關鍵環節。 其過程一般為提取輪廓點陣，輪廓跟蹤和輪廓矢量逼近，其中輪廓跟蹤又可分為起始輪廓點的選擇，區域輪廓的自封閉跟蹤 以及記錄輪廓鏈碼等三個步驟 。 數字 圖像 的輪廓跟蹤是 圖像 分割，目標區域的識別，區域形狀提取等 圖像 分析領域十分中重要的基礎。 圖像 理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測和跟蹤，目前它以成為機器視覺研究領域最活躍的課題之一，在工程應用中占有十分重要的地位 。 論文主要工作 第一階段： 認真查閱圖像輪廓技術以及圖像處理方面的文獻和書籍， 對什么是圖像輪廓跟蹤，怎么實現圖像輪