軟件工程畢業(yè)設(shè)計-基于imagej的圖像形狀與紋理處理(編輯修改稿)

　

【文章內(nèi)容簡介】 本文做了簡單的總結(jié)，并對后續(xù)工作做了展望。 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 4 第二章 ImageJ 簡介和開發(fā) ImageJ 的背景及發(fā)展 ImageJ 是一個由 NIH（美國衛(wèi)生研究所）開發(fā)的為 Macintosh 提供圖像處理的開源 Java 項目。它既可以以網(wǎng)頁 Applet 的形式運行也可以作為應(yīng)用軟件工具下載使用。適合多種平臺，包括 Windows, Mac OS, Mac OS X 以及 Linux。 ImageJ可以顯示，編輯，分析，處理，保存和打印 8 位， 16 位和 32 位圖像。它可以 打開 許多圖像格式，包括 TIFF 文件 ， GIF ， JPEG 格式， BMP 和 DICOM 以及 raw圖像格式 。它支持 “ 棧 ” ，一系列的 圖像 ，共享一個單獨的窗口。它是多 線程，因此 耗時的操作 如圖像文件的 打開 可以 并行處理 。它可以計算面積和像素值統(tǒng)計用戶定義的選項。它可以測量距離和角度。它可以創(chuàng)造密度直方圖和 譜線 輪廓 圖 。它支持標(biāo)準(zhǔn)的圖像處理功能，如 比較 ，銳化，平滑，邊緣檢測和中值濾波。 其它還有 幾何變換，如縮放，旋轉(zhuǎn)和跳躍 等 。 圖像 可縮放高達(dá) 32:1 ，下至 1:32 。該計劃將支持任意數(shù)量的 窗口 ， 但受到內(nèi)存的限制 。 具有 空間校準(zhǔn) 功能 ，以提供真實世界的三維測量單位，例如毫米。密度或灰度校正也已經(jīng)推出。 ImageJ 設(shè)計了一個開放式體系結(jié)構(gòu)， 通過 Java 插件 提供可擴(kuò)展性。定制采集，分析和處 理插件可利用 ImageJ 的內(nèi)置編輯器和 Java 編譯器 進(jìn)行開發(fā) 。用戶 編寫的 插件使人們有可能解決幾乎任何圖像處理或分析的問題。 ImageJ 是在 Mac OS X 操作系統(tǒng)中用其內(nèi)置的編輯器和 Java 編譯器開發(fā)的，額外用到了 BBEdit 和 Ant 構(gòu)建工具。程序源碼是公開的，作者 Wayne Rasband ()是 NIH 研究服務(wù)部門的員工。 ImageJ 在國外是一個流行的圖像處理工具，作者開放了一個社區(qū)可供所有使用者交流心得。同時各大高校（包括 MIT， UC 等）都有專門的部門為 ImageJ 提供插件。 ImageJ 的正式版本還在不斷更新中。隨著圖像處理技術(shù)的不斷深化和進(jìn)步，圖形處理計算機(jī)的不斷開發(fā)，操作系統(tǒng)的不斷升級， ImageJ 在 Windows 和Linux 操作系統(tǒng)上的應(yīng)用也更加廣泛。 ImageJ 社區(qū)在不斷的擴(kuò)大， ImageJ 的插件技術(shù)也相應(yīng)的流行。這里圖 21 是 ImageJ 的用戶界面。 圖 21 ImageJ 的用戶界面 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 5 ImageJ 的程序結(jié)構(gòu) ImageJ 是用 Java 語言開發(fā)的圖像處理工具，代碼支持任意的 Java 版本。首先看 ImageJ 的包結(jié)構(gòu) ，如圖 22 所示。 圖 22 ImageJ 包結(jié)構(gòu) ImageJ 總共包含 11 個包，每個包相應(yīng)完成不同的功能，提供相應(yīng)的類庫。下面就對 ImageJ 各個包的類庫做一個簡單介紹： ij 包：作為軟件的宏觀管理結(jié)構(gòu)，包含了 IJ， WindowManager， ImagePlus，ImageStack 和 ImageJ 等主要的類，為圖像窗口的管理，圖像格式的定義以及整個軟件搭好架構(gòu)。其中， ImageJApplet 是 ImageJ 的 Applet 類，提供了在瀏覽器中以Applet 的形式使用 ImageJ 的功能； ImageJ 是 ImageJ 應(yīng)用程序的主類，包含了程序入口點 main 方法以及程序窗口； Executer 類可以單獨創(chuàng)建一個線程來執(zhí)行菜單中選中的命令； IJ 類中包含了許多實用的方法； ImagePlus 表示了圖像在 ImageJ中的表示形式，它是基于 ImageProcessor 的（后面將介紹）； ImageStack 是一個可擴(kuò)展的圖像棧，用來存儲圖像； WindowManager 類用來管理當(dāng)前已經(jīng)打開的窗口。 包：作為軟件的圖形用戶界面，包含了 GUI, ROI, Toolbar, StackWindow和 PlotWindow 等類，主要定義了圖像的選取格式和一些用戶界面的裝飾等。其中，ProgressBar 類是位于主窗口內(nèi)的一個進(jìn)度條，用來顯示當(dāng)前操作所完成的進(jìn)度百ImageJ ij 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 6 分比； GenericDialog 類是程序獲得用戶輸入的對話框原型，可以用于插件開發(fā)中獲得用戶輸入； HTMLDialog 類是顯示 HTML 文本的對話框 ； MessageDialog 類是顯示提示信息對話框； YesNoCancelDialog 類是定義了有 ―yes‖， ―no‖和 ―cancel‖按鈕的對話框； SaveChangesDialog 類是定義了有 ―Don‘t save‖， ―save‖和 ―cancel‖按鈕的對話框； NewImage 類可以為抓取的圖片部分創(chuàng)建一個新窗口； ROI 類支持用戶感興趣的區(qū)域選擇，用戶在插件中可以只對感興趣的區(qū)域操作； 包：提供讀寫和存儲圖像的功能，包含了 FileInfo, FileSaver, FileOpener, ImageReader 和 ImageWriter 等類，可以讀各種圖像格式并以不同形式保存，還可以編碼解碼用戶感興趣的區(qū)域。 包：對 ImageJ 的宏函數(shù)的定義，包含了 Functions, Interpreter, MacroRunner, Program, Symbol 和 Variable 等類，架構(gòu)了 ImageJ 的宏結(jié)構(gòu)。 包：對圖像分析的方法和對象的封裝，包括 Measurements, ResultTable 等類。 包：封裝了用戶開發(fā)插件時經(jīng)常用到的方法，包括直方圖、剪貼板、圖像頭的獲取、彩色模型、編譯器、傅立葉變換等一系列方法。包含了 Clipboard, Colors, Histogram, Compiler 等類。其中的 Plugin 是每個插件編寫必須要實現(xiàn)的接口； Coverter 類繼承了 ImagePlus 類，可以將一種類型的圖像轉(zhuǎn)化為其他類型。 包：對常用的圖像處理算法的封裝，包括二值化、高斯濾波、平滑、銳化、投影等常見算法的實現(xiàn)。包括 Binary, Filters, Rotator, Projector 等類。 包：為用戶開發(fā)插件提供統(tǒng)一的窗口框架接口，包含了 Editor, Fonts, PlugInFrame, ThresholdAdjuster 等類。 包：通過 ImageProcessor 抽象類定義了獲取圖像像素信息及簡單的處理和存儲這些像素的方法。包含 ImageProcessor, FloodFiller, LUT 等類。其中各種 數(shù) 據(jù) 類 型 的 處 理 器 （ BinaryProcessor ， ShortProcessor 等 ） 都 繼 承 于ImageProcessor。 ImageCoverter 類實現(xiàn)了圖像間的類型轉(zhuǎn)換； ImageProcessor 作為所有圖像處理類型的超類完成了圖像的底層處理工作； StackCoverter 實現(xiàn)了棧內(nèi)圖像的類型轉(zhuǎn)換； StackProcessor 是處理圖像棧的類。 和 包：作為輔助包，簡單規(guī)定了文本格式和排序方法。 下面圖 23 是 ImageJ 的核心處理包的設(shè)計類圖。 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 7 圖 23 ImageJ 的核心處理包的設(shè)計類圖 ImageJ 插件開發(fā) ImageJ 完成了圖像處理的基本功能，而更高階的處理則由其提供插件接口以便用戶開發(fā)使用。 ImageJ 在圖像分析方面缺乏現(xiàn)有的可行的插件。本文就是基于其在形狀和紋理特征分析功能方面的缺陷而開發(fā)了特征提取的插件。這里先介紹ImageJ 插件開發(fā)的方法。 ImageJ 為用戶提供了一個插件集成開發(fā)環(huán)境，在這個環(huán)境里用戶不僅可以編輯和查看代碼，還可以編譯和運行代碼。執(zhí)行 ―Plugin/New...‖命令將會彈出對話框，讓用戶選擇開發(fā)什么類型的插件（ PluginFilter 或者 PluginFrame ）。執(zhí)行―Plugin/Edit...‖命令將允許用戶編輯已有的 java 文件。 目前已有的插件類型分兩種：接受圖像參數(shù)的插件 PluginFilter 和不接受參數(shù)的 PluginFrame。 PluginFrame 將會生成自己的窗口用來顯示相關(guān)信息。 開發(fā) PluginFilter 插件（ PluginFrame 插 件 方 法 類 似 ）， 要 實 現(xiàn) 接口，其中提供了兩個方法： void run (ImageProcessor ip)和 int setup(String arg, ImagePlus imp)。在第一個方法中用戶可以書寫該插件想要實現(xiàn)的功能，在第二個方法中，用戶要返回一個整形的關(guān)鍵字，說明插件可以處理的圖像類型。 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 8 舉例說明，這是一個圖像反色的插件實例，在文件開始，要寫清本程序需要的類庫即引入包名： import ij.*。 import 。 import .*。 import .*。 接著在類名中實現(xiàn) PlugInFilter 接口： public class Inverter_ implements PlugInFilter { 然后在類中實現(xiàn) setup()方法： public int setup(String arg, ImagePlus imp) { if ((―about‖)) { showAbout()。 return DONE。 } return DOES_8G+DOES_STACKS+SUPPORTS_MASKING。 } 其中 DOES_8G, DOES_STACKS, SUPPORTS_MASKING 均為程序定義的關(guān)鍵字，表示本插件只能處理 8 位棧內(nèi)圖像，支持掩模操作。 接著 是 run()方法 的實現(xiàn)： public void run(ImageProcessor ip) { byte[] pixels = (byte[])()。 int width = ()。 Rectangle r = ()。 int offset, I。 for (int y=。 y(+)。 y++) { offset = y*width。 for (int x=。 x(+)。 x++) { I = offset + x。 pixels[i] = (byte)(255pixels[i])。 } } } 該方法首先獲取了圖像的像素值并用 byte數(shù)組存儲，接著獲取圖像的寬和高，然后遍歷整個數(shù)組，將每一個像素都與 255 做差，即實現(xiàn)了圖像的反色。 最后的 showAbout()方法靜態(tài)調(diào)用了 ()方法，顯示相關(guān)插件的天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 9 信息： void showAbout() { (―About Inverter_...‖, ―This sample plugin filter inverts 8bit images. Look\n‖ + ―at the ?‘ source file to see how easy it is\n‖ +‖in ImageJ to process nonrectangular ROIs, to process\n‖ +‖all the slices in a stack, and to display an About box.‖)。 } } 以上的代碼綜合起來就是一個完整的 ImageJ 插件，將其在 ImageJ 中編譯運行即可看到效果。而編譯好的 .class 文件或者可以制作成 jar 包，直接發(fā)布成一個功能插件，使用在其他安裝有 ImageJ 的機(jī)器中。 天津大學(xué) 2021屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 10 第三章 基于實體的圖像特征提取及描述 特征提取的基本原理 圖像特征是指圖像的原始特性或?qū)傩裕怯捎诰拔锏奈锢砼c幾何特性使圖像局部區(qū)域的灰度產(chǎn)生明顯變化而 形成的，在圖像中存在著一些特殊的信息，這些信息使該圖像有別于其它圖像，這些特殊信息就是圖像的特征。其中有些是視覺直接感受到的自然特征，如區(qū)域的亮度、邊緣的輪廓、紋理或色彩等；有些是需要通過變換或測量才能得到的人為特征，如變換頻譜、直方圖、矩等。圖像特征的提取，即從圖像中提取有用的信息和視覺特征。特征提取所要滿足的約束條件 [12]有： ：為了有效的分類，希望同類樣本之間的距離越小越好，而不同類樣本之間的距離越大越好。 ：提取出的特征應(yīng)滿足對特征的一般要求和特殊要求，并使分類錯 誤率達(dá)到給定的指標(biāo)。 ：通常的模式畸變主要有：噪聲、平移、放縮、旋轉(zhuǎn)和仿射等變化。圖像特征提取涉及的面很廣。從一幅圖像中提取出什么樣的特征，需要根據(jù)用戶所關(guān)心的問題來決定。 特征提取的基本方法 本文主要從紋理和形狀兩方面研究圖像的特征提取技術(shù)。 基于實物的紋理特征提取 談到紋理，人們很自然的想到水面的波紋，家俱的木紋，石板上的花紋。它們總體都反應(yīng)了物體表面顏色和灰度的某種變化，而這些變化又與物體本身的屬性相關(guān)。紋理在圖像處