（电力系统及其自动化专业论文）材料自动检测系统中的图像拼接方法.pdf

i m a g es t i t c h i n gm e t h o d s o fm a t e r i a l a u t o - i n s p e c t i o ns y s t e m a b s t r a c t m s c a n d i d a t e ：r e nr e i - l i n ga d v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f x i aj i a n - g a n g i m a g es t i t c h i n gt e c h n o l o g yn o to n l ys t i t c ht h es e v e r a ls m a l lr a n g ei m a g e si n t o aw h o l e i m a g ea c c o r d i n gi m a g ea c c q u i s i t i o ns e q u e n c eb u ta l s oc a l lc o r r e c te r r o r , e l i m i n a t er e d u n d a n c yo f i n f o r m a t i o na n dc o m p r e s si n f o r m a t i o ni nt h es t o r e t h ei n s p e c t i o ns p e e da n dv e r a c i t yo ft h e i n s p e c t i o ns y s t e mf i n a l l yc a nb ei m p r o v e d t h er e s e a r c ho ni m a g ep r o c e s s i n ga p p l i c a t i o n si n r a d i a t es h i e l dm a t e r i a li n s p e c t i o nh a sb e e nm a d ei nt h et h e s i s w i t ht h ed e f i n i t er e s o l u t i o nr a t i o ， f i e l do f v i s i o no f c c dv i d i c o ni sl i m i t e dt h a ta f f e c tt h es p e e do f d e t e c t ，s oi m a g es t i t c h i n gi sp u t f o r w a r dt oi m p r o v er a t ea n dp r e c i s i o no f i n s p e c t i o ns y s t e m f i r s t l y ，t h es t a t u sa n dt h ed e v e l o p m e n t t r e n do ft h ei m a g ei n s p e c t i o nt e c h n o l o g ya n di m a g e m a t c h i n gt e c h n o l o g ya r eb r i e f l yi n t r o d u c e d ，e s p e c i a l l yt h eh a r d w a r ea n d s o f t w a r ec o n s t r u c t i o no f i n s p e c t i o n - s y s t e m ，i m a g ep r e p r o c e s s i n g a r ei n t r o d u c e di nd e t a i l s s e c o n d l y , a c c o r d i n g t ot h ef l o wc h a r to fi m a g es t i t c h i n g t h r e ek e yt e c h n o l o g i e sa r e e m p h a t i c a l l ye l a b o r a t e di n t h ep r o c e d u r eo fi m a g es t i t c h i n gw h i c hi n c l u d i n gi m a g ea c q u i s i t i o n ， g e o m e t r i cc o r r e c t i o n ，a n di m a g er e g i s t r a t i o n a n db l e n d i n g o ng e o m e t r i cc o r r e c t i o n 。c u r r e n t a l g o r i t h m s o fc o o r d i n a t e st r a n s f o r ma n dp r o d u c t sm o d e lm e t h o d s i r ea n a l y z e d o ni m a g e r e g i s t r a t i o n ，a r e a - b a s e dt e m p l a t em a t c h i n gm e t h o d sb r ei m p r o v e da f t e ra n a l y z i n gt h ep r i n c i p l e a n da l g o r i t h mo ft e m p l a t em a t c h i n gm e t h o d o ni m a g eb l e n d i n g ，a r e re x p l a i n i n go r i g i no ft h e e d g eo fi m a g eb l e n d i n ga n dd e n o i s i n g t h ee d g e ，b a s e do nt h em e t h o d si n c l u d i n gi m a g eg e o m e t r i c c o r r e c t i o n ，t e m p l a t em a t c h i n g a n d i m a g eb l e n d i n g , t h ei m a g es t i t c h i n gs y s t e m m o d e la r e p r e s e n t e dw i t hv i s u a lc + + p r o g r a m m e a tl a s t i n t e r f a c ed e s i g n ，s o f t w a r ef u n c t i o n sa n dt e s tr e s u l t sa r ei n t r o d u c e d t h ei n s p e c t i o n s y s t e mh a sb e e na p p l i e di na c t u r a li n s p e c t i o n w i t hg o o dr e s u l t sa n dl o wc o s t ，i tp r o m o t e st h e a u t o m a t i o n ，i n t e l l g e n c ea n d m e a s u r e m e n ts t a n d a r dn o r m a l i z a t i o no f p r o d u c t si n s p e c t i o n ， k e yw o r d s ：a u t o - i n s p e c t i o ns y s t e m i m a g es t i t c h i n gt e m p l a t em a t c h i n g i m a g eb l e n d i n g 四川大学倾士学位论文 i 引言 数字图像处理技术是集光学、微电子学、计算机科学、应用数学等学科于 一体的综合性边缘学科。它是在第三代计算机问世后，随着计算机应用的广泛 深入而逐渐兴起的一i 7 学科。目前，数字图像处理技术发展迅速，已成为工程 学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会 科学等领域各学科之间学习和研究的对像，另外，随着科技的进步以及人类需 求的多样化发展，使得多学科的交叉、融合成为现化科学发展的突出特色和重 要途径。因此，数字图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透，并为其他 学科所利用，而检测自动化中的数字图像拼接与图像处理便是数字图像处理技 术在检测自动化中的应用。 1 1 图像检测技术与图像拼接的应用现状 数字图像检测技术是数字图像处理运用在检测技术领域的一个重要分支， 足将计算机图像处理技术应用于工业检测问题的一门交叉学科。利用这一技术 可以解决许多工业检测环节的问题，取代落后的人工手动检测。如自动装配线 中检测零件的质量、几何尺寸测量及自动检测【2 】；弹性力学照片的应力分析： 流体力学图片的阻力和升力分析以及在显微医学图像f 3 ”、红外成像检测等。 很多研究部门也开发出了针对不同情况下的图像检测软件，如哈尔滨工程 大学的基于数字图像处理的颗粒细度检测系绀目；南京师范大学的基于数字图 像处理的椭圆型孑l 径自动检测系统等【6 】，这些图像检测软件都是在图像处理与 检测的基础上完成的，这些软件的出现推动了数字图像与检测的发展，同时也 使更多的领域可以使用图像检i 9 1 | | 的方法来代替传统的方法。 11 1图像检测技术的特点及应用 随着现代科技的飞速发展，在工业企业生产中，对产品质量和生产效率的要 求越来越高，尤其对产品质量的在线自动检测要求更为强烈。利用计算机图像 检测技术进行产品检测具有许多独特的特点，概括起来有以下几个方面1 7 j ： 1 利用计算机图像检测技术所进行的产品指标检测( 或检验) ，是远距离 检测，不接触待检测产品，所以不会对产品造成人为的损害。 叫川大学硕士学位论文 2 利用计算机所进行的产品图像检测具有直观性强的特点。 3 通过调整所采集产品图像的分辨率，可以在很大范围内控制检测精度， 而且可达到很高的检测精度。 4 利用计算机图像检测技术进行产品图像检测，可以避免个人的精神、疲 劳、视力、体质等自身主客观条件及许多假想因素的干扰，检测效率高。 5 检测标准客观，容易傲到检测标准的统一。 6 利用该项技术还可以对整个生产过程中的产品质量、不合格品数量、废 品率、生产效率等企业管理信息做精确统计，以便于现代化企业的管理。 鉴于以上图像检测的诸多优点，促使人们对图像检测技术在工业领域的应 用进行了深入细致的研究，并已经在一些工业领域得到了成功的应用或已取得 町喜的实验研究结果。 计算机图像检测技术就其检测性质和应用范围可分为定量检测和定性检测 两大类。 ( 1 ) 定量检测主要用于工件外表或内部的重要尺寸测量、机器磨损测量。 例如：深孔表面缺陷形态自动检测与识别技术研究、工件尺寸的自动测量： ( 2 ) 定性检测的应用范围较广，在识别、分类、质量控制和安全控制方面 都有应用实例。 - 在识别方面可用于标签、条形码的识别，工程图纸处理系统： 在分类方面可用于原材料分类、成品分类和零部件分类；比如：基于数字 图像处理的颗粒细度检测系统。 质量控制中有杂质检测、成品外观或功能检测、体积容积检测及生产装配 前对零部件的质量检测：i ：t 女u ：织物表面疵点的计算机自动检测与识别、番茄、 苹果、桃等的表面缺陷自动检测与分类【踟、食品包装出厂前的质量检查，浮法玻 璃生产线上对玻璃质量的监控和筛选。 安全控制中应用于机械手运动范围检测和机器人运动路线检测。这方面有 自动射线焊缝检测系统的研制一j 等。 尽管对计算机图像检测技术的研究己取得可喜的进展，并已在某些工业领 域有了成功的应用，但目前该项技术并不可说是完美无缺的。数字图像检测技 术在工业检测中的应用相对于在其它领域的发展较慢，主要原因有以下几个方 面： 2 ! s t l i l 大学硕士学位论文 ( 1 ) 可用于工业检测的图像分析的理论和方法还不完善，缺乏实用而有 效的算法。过去对数字图像处理技术的研究，主要集中在对欠佳图片的处理上， 即将一幅图像变为另一幅经过修改或改进的图像，其处理目的是便于人眼的判 断与识别，而不是针对机器的自动判断与识别，而工业检测又对可靠性要求极 高，要求误判率较低。 ( 2 ) 缺乏合适的硬件设备。将检测自动化技术在工业生产中推向实际应 用，在一定程度上有赖于硬件殴各性能的提高。图像检测往往要面对大量数据 和复杂的算法，而工业检测肘速度要求较高，若用通用微机，则须用高档机， 从而造成设备成本较高，这是工业界所普遍无法接受的；工业现场的条件往往 比较恶习劣，一般的通用微机无法适应，即使是工业控制机，其磁盘系统也总 是个薄弱环节。 ( 3 ) 该项技术是集多领域、多学科的高新技术，仅通过生产厂家难以单 独完成检测系统的研究。 随着个人计算机性能的迅速提高，使得数字图像处理技术在工业自动检测 的应用范围和规模不断扩大。很多与图像处理有关的工作本来必须使用专用设 备进行处理或是需要大量人工劳动来完成，现在都被考虑使用计算机来完成。 以前的数字图像检测系统在工业检测上的应用主要集中在农副产品、煤炭 等体积较小的物体上，所以检测时，成像系统的视野不受限；然而随着数字图 像检测系统在工业检测方面的应用越来越深入，范围也越来越广。自动图像检 测丌始应用于一些大型产品或材料上。对这些大型构件的检测，在保证分辨率 的前提下，成像系统的视野往往很小，对一个产品的检测往往需要重复多次， 从而使在线检测速度受到限制：如果在图像检测系统中融入图像拼接技术，将 几幅或系列成像视野小的图像拼接成一幅大的产品图像，再进行后续处理， 这样既保证了分辨率又提高了检测速度，满足工业检测对实时性的要求。 1 】2图像拼接的发展与应用 图像拼接是指对于给定的图像序列，根据相邻图像重叠区域内像素点的信 息进行图像的配准定位，随后进行图像的拼接，生成一幅逼真大型场景图像的 过程与技术。它是机器人视觉定位、导弹图像制导、基于图像的虚拟现实建模、 视频压缩和视频检索等方面一个研究分支，具有很高的理论和实践价值。 叫川i 大学硕 学位论立 早在计算机诞生之前对图像的配准和拼接就已在实践中应用了。1 8 3 9 年发 明照相术以后不久，人们便开始利用照片来校对和制作地图1 0 】。随着卫星技术 和遥感技术的发展，当人们开始获得人造卫星传回地球的图片时，也常常需要 采用图像拼接的办法来获得大视野的全景图。同时在军事、医学、工业、环境 保护等领域都有需要使用显微镜、望远镜、照相机、摄像机等成像设备来观察 和记录研究对象的情况，但是由于成像设备都有一定的视野限制，所以也经常 依赖图像拼接来获得研究对象的全景图像。另外随着计算机技术和虚拟现实技 术的发展，人们希望能够用摄像机对景物拍摄完毕后，自动获得所拍摄环境或 物体的二维增强表示成三维模型。这些也是需要在图像拼接技术的基础之上来 完成的【“i 。 目前图像拼接已经成为图像处理领域的一个重要研究方向i 】”。提高图像的 分辨率和获得更大视野是进行图像拼接的两个直接的和主要的目的f l2 j 。关于 图像拼接的原理和方法国内外已有不少的论文发表，但是现在还没有通用的拼 接软件使人们可以很方便地捕获和拼接图像。 国内图像拼接处理技术相对起步较晚【1 4 ”“，但近几年来，在我国的一些 科研院所和高等院校，有不少科研人员在从事这方面的研究。 东南大学工程力学系的康新、何小元等以及中南大学的朱远平、夏利民等 在图像匹配和拼接方面的研究挣】主要是利用模板匹配的方法进行搜索来确定 重叠区边界或最佳匹配位置，从而获得拼接图像。该方法的优点是原理比较直 观，相对来说容易实现，缺点是计算量大、容易发生误匹配。 中国科学院力学研究所的赵唯、李端义和湖南大学的刘政权等对基于小波 变换的图像拼接方法进行了研究【2 02 ”，小波变换的方法有匹配准确率高和拼接 效果好等优点，但也有计算量大和受噪声干扰影响大的缺点。 北京航空航天大学的侯在克、西安电子科技大学的刘金根、吴志鹏等则对 基于轮廓特征的图像拼接算法进行了研究2 2 2 3 1 ，基于特征的方法在一般情况下 具有速度快、精度高的优点，但是由于受到特征量的选择、特征提取、几何变 形校正等因素的影响，使这种方法的使用受到限制，主要应用于纯粹的图像配 准应用中2 ”。 4 旧ij 人学硕士学位论文 1 2 课题意义 本课题来源于对某种放射性屏蔽材料进行在线自动检测。以前对这种放射 性屏蔽材料的检测主要依赖于人工。生产成本高，检测效率低，并且检测标准 不统一。由于人工目测不可避免会受到个人的视力、情绪、疲劳、光线等因素 的影响，带有很大的个人主观性，往往难以保证检测质量。 为了克服上述种种人工检测的弊端，保证产品检测的科学性、准确性，急 需研制出一套针对某种放射性屏蔽材料的自动图像检测系统，来代替人工手动 检测，以实现产品技术指标检测的自动化。 课题的重点在于实现一个有应用价值的图像检测系统的同时，对图像拼接 的相关技术进行了研究和改进。将图像拼接融合在一个自动检测系统中，是本 系统的一大偿试，尤其是将图像拼接技术运用于本工业检测系统，较之单独采 用数码相机或摄像机完成一幅全景图像的拼接或显微成像的拼接，具有很多特 殊性。所以针对于本课题的特殊性，一方面利用图像拼接增加图像检测系统检 测精度和提高检测速度；另一方面使得图像拼接中计算量大和误配率高的问题 在定程度上得到解决，为进一步开发类似软件或相关的应用( 如：基于图像 的虚拟现实建模、全景图像浏览等) 提供理论和技术准各。 1 3 课题研究的主要内容 1 3 1本文的研究内容及任务 本文的研究课题是开发一个针对某种放射性屏蔽材料的图像检测系统，着 重是图像拼接技术。先结合本材料的特殊性，设计出检测系统的系统结构。然 后从理论和实用两方面探讨并解决材料自动检测中图像拼接所遇到的一些共性 总题。主要内容包括图像检测系统的正确采集、预处理和图像拼接等。 所做的研究工作如下所列： 根据项目要求，构造图像检测系统的系统结构，包括硬件和软件两部分。 选择视频采集卡，完成材料数字图像的采集与存储。 为剔除数字图像形成与采集过程中混入的噪声，需考虑和研究合适的滤波 方法达到既能消除典型噪声的影响，又不会丢失有用信息的目的。 将预处理后的图像拼接成完整的材料图像，这也是本研究课题的重点。要 达到实际检测所要求的标准，就需要对各种图像拼接的算法进行评估和筛选， 州川i 大学硕士学位论立 并对可行的算法根据实际需要加以改进，本课题一方面对几种典型的拼接算法 进行了研究和比较，另一方面，为了提高准确率，解决生产中的实际问题并结 合该拼接是检测系统中的一个模块这一环境选择方法，然后使用现场典型样本 对这些算法的参数和结构进行了优化、调节，完成图像拼接，便于后续处理。 1 3 2本文结构 本文按照先原理与方法后算法与实现的顺序，依照图像检测系统的的开发 过程，分六章阐述本研究课题的研究工作情况。 第一章引言 阐述数字图像处理与数字图像检测的概念、发展与应用，介绍了本课题的 选题背景、研究的主要内容、及本文的结构： 第二章材料实时图像检测系统设计 提出检测系统的硬件结构和软件结构的设计。对硬件结构的各个组成及相 应性能，软件模块的各个功能结合课题提出了设计要求， 第= 三章图像预处理 本章对图像拼接中所涉及到的图像处理技术进行介绍。在图像进行拼接以 前，要对采集到的图像进行去除噪声，加强有用的信息，对由成像系统所造成 的误差进行必要的复原等预处理。 第四章图像拼接技术 本章对图像拼接技术的相关技术进行了深入研究，它包括三个关键技术： 图像几何校正，图像匹配和图像合并。并结合本课题的特殊性，选择了合适的 图像拼接技术，给出了图像匹配中基于模板匹配的一般算法及改进措施。 第五章基于v c + + 的面向对象图像拼接编程 在v i s u a lc + + 6 0 集成开发环境下，运用面向对象的c + + 高级语言编写出图 像拼接的应用程序，并介绍本检测系统的相关界面及图像拼接测试结果。 第六章结论 本章对本课题的研究进行简短的总结，并分析指出今后有必要开展的相关 研究工作。 6 必川大学硕士学位论史 2 材料实时图像检测系统设计 数字图像检测系统的基础是数字图像采集和数字图像处理部分，随着光学 镜头，c c d 器件，c m o s 图像传感器等的发展，以及数字图像处理系统中各种 算法的改进与完善，使得基于数字图像检测的技术应用越来越广，在很多领域， 数字图像检测的应用极大的改进了检测系统的准确性与可靠性，提高了检测的 速度，减少了检测的不确定率。 2 1 数字图像处理检测系统的构成 数字图像检测系统一般包含两个方面，硬件部分与软件部分，通常情况下， 硬件部分指的是数字图像采集部分，当然包含了很多如数码相机、图像采集卡、 数码摄像机等数字图像采集工具，在软件部分，有很多公司都因为不同的图像 处理功能开发出不同的图像检测软件。 要对材料进行在线图像采集、检测及分析，就必须组建一套图像采集及检 测处理系统。 一般来讲，数字图像检测系统主要由图像采集系统、计算机图像处理系统 和图像输出设备三部分构成。如图2 1 所示： 竺噬噩圆竺 图2 1图像处理系统框图 要进行数字图像处理，首先要有待处理的对象，即数字图像，所以必须有 一套图像采集系统来获得数字图像。图像采集系统是数字图像处理系统中最重 要的一部分，直接决定了图像处理系统的性能。 图像采集系统主要包括三个基本单元： l 、图像传感器：用于检测射线强度，将自然景物转换为模拟图像。 2 、扫描驱动硬件：完成对景物信息进行扫描检测时的驱动功能。 3 、模数转换器：将连续的模拟图像信号进行量化处理。 7 叫川i 大学碳士学位论文 要进行数字图像的处理，还必须有相应的图像处理软件，计算机是图像处 理软件的载体，主要负责对数字图像的各种处理工作，最后是处理后图像的输 出。根据实际应用的不同，图像处理系统的组成也会有所不同。 2 2 材料实时图像检测系统工作原理 针对某放射性屏蔽材料实时图像在线检测开发的具体情况【9 _ 2 6 1 ，我们设计了 一个图像检测系统，如图2 - 2 所示。 步进电机 x 射线机h 被检测1 ：件h 图像增强器h 工业c c d w 望i 堡n d 墨o w 叁s 竺驾里鏊竺卜h r 互巫 图像采集处理软件h 一计算机软件 堕亘型 n 磊面i 卜一r 丽 图像采集卡 计算机 c d 刻录机 图2 2 材料图像自动检测系统原理图 当射线透过被测物体时，有缺陷的部位( 如气孔、非金属夹杂物、孔径等) 与无缺陷部位对射线吸收能力不同( 以金属物体为例，缺陷部位所含空气或非 金属夹杂物对射线的吸收能力大大低于金属对射线的吸收能力) ，透过有缺陷部 位的射线强度高于无缺陷部位的射线强度，因此可通过检测透过工件后射线强 度的差异对工件缺陷进行分析。 材料图像自动检测系统的基本工作原理，可用两个“转换”来概述：x 射线 穿透金属材料后被图像增强器所接收，图像增强器把不可见的x 射线检测信号 转换为含有工件结构、状态及内部孔径分布、大小等信息的光学图像，称为“光 电转换”：用工业c c d 摄取光学图像，输入计算机进行a i d 转换，转换为数字 图像，经计算机处理后，还原在显示器屏幕上显示出材料内部的孔径性质、大 小、位置等信息，按照有关标准对孔径进行检测，从而达到检测的目的。 8 叫川人学硕1 学位论文 一_ _ _ _ - _ _ - 一 23 材料实时图像检测系统硬件组成 材料图像检测系统硬件部分主要由x 射线机、图像增强器、工业c c d 、计算 机、图像采集卡、图像储存单元、步进电机及检测工装等设备出i z 组成。 图2 - 3 材料自动图像检测系统硬件结构图 现对该系统的各主要组成部分的作用进行详细说明。 ( 1 ) x 射线机 x 射线因其穿透性被广泛用于工业探伤、电子器件检验、海关、机场、车 站等检验和医学检测。本检测系统所用x 射线机与常规射线机有所不同。采用 的是恒电位、小焦点、强制循环冷却x 射线机。本x 射线机具有以下特点： 1 ) x 射线管为金属陶瓷管，坚固耐用。 2 ) 射线管小焦点 如果射线机的焦点较大，随着放大倍数的增大。几何不清晰度也将增大， 这将导致图像不清晰度的增大，影响图像的质量。因此，在图像放大的前提下， 为了降低几何不清晰度，射线机必须选用小焦点。 3 ) 恒电压 射线枧实时成像采集的图像是静止图像，1 2 5 秒采集一幅，要求多幅连续 采集、且重复性要好，普通的半波整流x 射线机适应不了这些要求，因此x 射 蹦川人学硕 学位论空 线实时成像要求采用直流、恒电压、恒功率的x 射线机。也可以采用变频x 射 线机。如当电流频率达到3 0 0 h z $ 时，输出波型近似方波，其作用与恒电压x 射线基本相同。 4 ) 强制冷却 直流恒压式x 射线机具有强制水循环冷却功能，可连续曝光8 小时不停机。 对于不用连续长时间检测的工件，普通气冷x 射线机也可以适用。 ( 2 ) 图像增强器和工业c c d 图像增强器的作用是将隐含的x 射线检测信号转换为可见的模拟图像，模 拟图像被工业c c d 摄取，输入计算机进行模拟量数字量转换，形成数字化图 像。图像增强器输入屏直径对检测图像的质量有一定的影响，直径较大，则分 辨率较低：直径较小，虽一次检测长度较小，但分辨率较高，通常输入屏直径 以1 5 0 m m 为宜。 图像增强器输出屏端配有工业c c d 摄像机。摄像机实现经图像增强并输出 在增强器输出屏上的图像转变为视频信号，它包括两部分；光学系统和c c d 光 电器件。光学系统包括物镜系统和c c d 摄像机镜头。物镜系统是一组同轴透镜 用于矫_ e 输出屏的不平整性和图像校直。在本系统中，为了减少图像拼接时的 运算量，需要采用合适的光学系统和适当调整镜头孔径大小可有效地改善成像 质量。 在c c d 光电器件中，由于存在着几种噪声：电荷注入噪声、电荷转移过程 中，电荷量的变化引起的噪声和检测时引起的噪声，这些噪声将随被测物体图 像一同显示在显示器上，形成有规则的或随机的条纹或斑点，这对后续的孔径 检测是十分不利的。c c d 除了对成像的质量有影响外，还对系统的分辨力有着直 接的影响。c c d 象元间距越小，单位面积上象元个数越多，所成图像越细腻，效 果越好，因此在选择c c d 时，应选择系统稳定，暗电流小，象元间距小，成像 面积大的c c d 摄像机。但不是面积越大，间2 巨越小越好，这是因为系统分辨率 还与射线源、增强器等有关，只有搭配得当才是最经济的。 ( 3 ) 图像采集卡 图像采集是指工业c c d 感受到图像增强器的光学图像转换为视频信号，传 送至图像采集卡进行数字化，形成数字图像数据，供计算机进行处理和保存的 过程。 1 0 心川i 大学硕士学位沦文 本检测系统采用北京嘉恒中自图像技术有限公司生产的o k m 3 0 型图像采 集卡。o km 3 0 是基于p c i 总线的能采集标准和非标准视频信号的l o b i t 高速率 图像采集卡，实现了p c i 总线传输、存贮、处理和显示均可为真正的1 0 b i t s ，适 用于各种标准闩e 标准逐行、隔行的摄像机、及x 光机、b 超、c t 、核磁等医疗 没备。其主要技术特点与指标为： 高速1 0 b i t sa d 转换，采样主频率从4 m h z 一6 5 m h z 自动调节，具有细 调功能，保证在不同的行频和帧频下获得方形或任意比例的矩形采样点 阵。 o k m 3 0 具有独立d a 回放功能，显示灰度精度为1 1 0 2 4 。 传输速度最高可达1 3 2 m b s ，采集图像总线占用时间与c p u 可使用总 线时间之比为1 4 的分享总线技术；适用于图像实时处理。 采集点阵从4 8 0 x4 8 0 到2 0 4 8 1 0 2 0 可调，具有4 x 4 到2 0 4 8 1 0 2 0 和 1 2 8 0 1 0 2 0 的开窗功能。 可支持l o 位、8 位和2 4 位及3 2 位图像采集。 能采集单场、单帧、间隔几帧和连续帧图像，精确到场。 图像采集卡的以上这些主要性能指标，保证采集图像的点阵位置精度高， 数字视频信号误差小，为后续处理提供很好的先行条件，满足本系统的图像处 理需要。 由于图像卡可直接将图像传送到主机内存，使我们在实际使用中可连续采 集多帧图像，大大加快了采集和处理速度，在软件设计上，将l m b 以上的内存 空间用于图像存储，实现了单帧、实时，序列采集等多种采集方式，这在图像 的去噪处理中发挥了很大作用，同时，由于采用了以上技术，本系统可脱离监 视器运行，节省了硬件资源，简化了传统射线实时成像检测系统的复杂配置， 并便于操作人员进行监视和控制。 ( 4 ) 计算机 计算机硬件配置明显地影响着图像检测系统的速度和效率。目前高速c p u 的推出和大内存配置，已能较好地满足数字图像拼接、图像分析的要求。 本自动图像检测系统要达到所需分辨率，一次检测长度较小，因此需将每 次检测到的图像序列进行图像拼接，随后再进行数字处理，因此计算量大，所 需内存也大。要求计算机在w i n d o w s 9 8 中文平台的支持下，硬件的配置根据目 州大学颀土学位论文 1 _ 市场上计算机软、硬件的水平，兼顾性能价格比，尽可能的采用较高的配置。 t5 ) 机械系统设计 本检测系统是对一体积较大的材料进行在线检测，所以为了提高检测准确 率和检测速度融入了图像拼接技术。一方面为了减少拼接时的运算量，提高 拼接速度，确保前后两幅图像序列有一定的重叠区域，需要对被测工件的移动 进行精确控制，另一方面为了实现本检测系统对材料工件的实时自动检测， 需要获得连续检测图像，所以机械设计是必不可少的。只有通过精确控制机械 系统才可能实现对被测物的图像拼接与实时检测。 另外，在图像拼接过程中由于成像系统的误差会带来图像序列的几何畸变， 希望通过成像系统的各个组成元件的合理的参数选择和设计，使几何畸变得到 改善，从而减少运算量。 理想x 射线实时图像检测系统是通过主控机对机械系统的控制来实现对射 线源、被测物、图像增强器之间位置的自动调整，获得最佳成像位置，在其它 条件不变的情况下，得到理想的图像。但这种机械系统结构复杂，价格昂贵。 为此，我们根据实际情况，提出了将射线源和图像增强器相对固定，被测工件 在两者之i a j 由电机拖动作直线运动的机械系统。 首先被测工件是被固定在一个平台上，这个平台位于相对固定的射线源与 图像增强器之间，由一控制软件通过对步进电机的控制，准确控制工件的行程 和运动方向。该控制软件是采用计算机编程控制步进电机的运动方向、运动参 数及晌应时潮等。为了使用方便，我们将该控制程序做成一个模块，集成到整 个实时自动图像检测系统中，实现了对电机及机械装置的自动控制。 2 4 材料图像自动检测软件组成 材料自动图像检测系统软件主要包括：电机控制、图像采集、图像拼台、 图像处理、信息报表等几个功能模块。 ( 1 ) 电机控制 为了使拼接的图像精确度高，运算速度快，我们对整个检测系统的成像系 统进行软件和硬件两方面的控制。这里的电机控制模块即是从软件方面对工件 的移动进行精确的控制。可以从板地址、运动方向、运动参数以及响应时阃等 几令方面进行控制。位置和速度这两个参数选项，是指步进电机是按位置还是 叫川大学硕士学位论文 按速度推进检测工件，并以此选项初始化卡。 ( 2 ) 图像采集 当检测到产品进入图像采集区域时，系统随即执行产品图像的采集及预处 理程序。图像采集位于图像检测系统的第二部分图像采集对要采集的图像进 行采集方式、存储方式以及显示方式的参数设置，为以后的图像拼接、图像处 理、图像分析等做准备。图像的预处理包括：二值化、傅立叶变换、中值滤波 等，从而将采集到的图像一是消除噪声，二是对原始图像进行必要的变换，以 加强有用信息，便于后续处理。 ( 3 ) 图像拼接 为了提高图像的分辨率，系统每次检测的长度就很小，图像拼接的功能就 是；把前面采集到的区域部分的图像，拼接成一幅坐标完整的图像，以便进行 图像处理和图像分析，达到最佳图像处理效果，提高检测正确率和检测速度。 ( 4 ) 图像处理 图像处理对图像拼合后的图像进行处理，这些处理主要包括：点运算、亮 度对比度调整、闽值分割、中值滤波、平滑、锐化、边缘增强、边缘检测，或 将图象文件进行最佳效果( b e s tf l t ) 及反色( i n v ) 等处理，使图像得到最佳 视角，方便观看，从而帮助用户更方便地完成测量工作，或剔除不必要的测量结 果，减小误差，使测量结果准确。 ( 5 ) 信息报表 根据图像分析结果，给出孔径大小，合格情况等报表，其中有无损检测质 量控制报告和两份材料射线检验报告单用户也可以自己创建报告分析文件。 1 3 川川人学磺i 学位论文 3 图像预处理 无论采用何种装置，采集到的图像往往存在着不令人满意之处。如在本系 统中，x 射线源、图像增强器、c c d 摄像机等部件都会对系统的成像质量产生影 响，c c d 摄像机摄取的原始图像噪声大，反差低，图像细节信息往往被噪声信号 所淹没，很难直接被应用于图像拼接和图像分析。因此，要扩大实时检测的应用 范围和进一步提高检测效率，就必须改善图像质量。这种突出有用信息、抑制 无用信息以改善图像质量的处理技术，通常称为图像的预处理。对图像进行预 处理以有利于提取我们感兴趣的信息，便于后续处理。 3 1 数字图像的预处理 图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化、图像复原，图像对比度的 增强、随机噪声的去除等内容。根据不同的图像质量与后续处理的实际需求， 预处理的内容可以千差万别。针对本课题中的要求，预处理主要完成两项任务： 一是消除噪声；二是对原始图像进行必要的变换。在图像传输、量化的各个环 节中，都可能使原始图像央杂不同程度的噪声。为了避免影响后续图像处理和 分析，应选择恰当的滤波方法，使之即能有效地去除噪声，又尽可能不丢失原 图像所含的有效信息。 3 1 1数字图像处理的主要方法 数字图像处理方法大致可分为两大类，即：空域法和变换域法。 1 变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到变换域 系数阵列，然后再进行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。 这种通过图像变换，实现在频率域对图像进行处理的方法，也称作频域处理法。 数字图像频谱表示法【“22 1 ，是将数字图像进行处理的二维离散信号，应用二 维离散傅立时变换，变换为二维频谱函数。设输入信号为图像的二维数据矩阵， ：二维离散傅立叶变换式及反变换式可表示为【”j ： 1 4 四川大学硕士学位论文 f ( u ，v ) = 厂( x ，y ) e x p - j 2 a - ( u x i m + v y l n ) g ，y ) = 丽1 篁u ：0 1 窆w o i f ( u , v ) e x p 2 石妇，m + 哕) 】 ( 3 1 ) ( 3 - 2 ) 式中，x ，y 为图像的坐标变量( x = 0 ，1 ，2 ，m l ：y = 0 ，1 ，2 ，n 一1 ) ：f ( u ，v ) 为 图像的二维频率函数；u ，v 为频率变量( u = 0 ，l ，2 m 一1 ：v = 0 ，1 ，2 ，n 1 ) 。 f f ( u ，1 定义为图像讹川的二维傅立叶变换频谱。频率平面的横轴为“， 纵轴为v ，分别对应于图像的z 方向和y 方向，描述了单位长度上简谐波状狄度 变化规律出现的次数。 从图像的频谱不能直接分析原图像中目标物的形态，但可籍以进行图像增 强处理、选择合适的滤波器、实施噪声平滑、锐化边缘等。此外，还可用于图 像复原、重建、编码、特征提取等。 2 空域法 这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维 函数进行相应的处理。这种直接在图像空间进行处理的方法则称作空间域处理 法，即空域法。本课程中为提高现场处理速度，不采用频率域处理法，而采用 空间域处理法。 空域处理法主要有点运算、邻域运算、串行运算和帧运算等基本运算。本 课题中也用到这几中数字图像处理的基本运算方法。 ( 1 ) 点运算 在对图像各像素进行处理时，只输入该像素本身灰度的运算方式称为点运 算。如图3 1 所示，输入图像f 上某像素的灰度为f ( i ，) ， 现采用点运算方式 作某种p 处理，得到输出图像g 上该像素的灰度则为 g ( f ，) = p ( i ( f ，朋 ( 3 - 3 ) 点运算主要用作灰度处理，面积、周长、体积、重心运算等等。本课题中 对图像作真彩色图像归一化为厌度图像的过程中，和图像拼接中的几何变换要 用到此运算。 旧川大学碳士学位论文 p 处理 s ( i ，) f ( 1 ，) i 型：! ! l7 刨 输* i f f d 像f 输出图像g 图3 - i 点运算 ( 2 ) 邻域运算 在对图像各像素进行处理时，不仅输入该像素本身的灰度，还要输入以该像 素为中心的某局部区域( 即邻域) 中的一些像素的灰度进行运算的方式，称为 邻域运算。 邻域运算的概念可用图3 2 表示。将输入图像f 作邻域运算方式的q 处理， 得到输出图像g 。为了表达简便，将被处理的像素厂( f ) 写作 ，该像素的处 理结果写作g 。设像素z ，j ，以组成像素厶的邻域：q 处理为 g o = ( 一十 + t + ) 8 ， ( 3 - 4 ) 此时对输入图像各像素所进行的处理就是邻域运算。由于邻域运算能将像 素周围邻域内的诸像素状况反映在处理结果中，因而便于实现多种处理内容。 l 述运算即是邻域平均法滤波。其它邻域运算还包括：梯度运算( g r a d i e n t a i g o r i t h m ) ，拉普拉斯算子运算( l a p l a c i a no p e r a t o r ) ，平滑算子运算( s m o o t h i n g o p e r a t o r ) 和卷积运算( c o n v o l u t i o na l g o r i t h m ) 等 输入图像f 输出幽像g 图3 - 2 邻域运算之一 1 6 心川大学硕士学位论文 ( 3 ) 并行运算 并行运算指的是对图像上各像素同时进行相同处理的运算方式。这种运算 方式处理速度快，在较新的3 2 位程序运行时可以自动切入并行处理过程，提高 处理效率。但这只能用于处理结果与处理顺序无关的场合。 在点运算处理中，由于对各像素的处理与其它像素无关，因此可采用并行 运算方式。 在邻域运算的处理中，能否采用并行方式则视情况而定。对于图3 - 2 所示 的情况，尽管各像素的处理与邻域像素发生了关系，但是这种关系和处理顺序 无关，因此可以采用并行运算。 对于图3 3 所示的情况，图中厂，g 分别代表输入、输出图像的灰度。对 输入图像像素 进行邻域运算的d 处理，得到输出结果g o 。d 处理的特点是运 算中采用了领域中像素的灰度输出值，如图3 3 a 中的g ，、戡、9 3 、g 一( 顺向扫 描) 或图3 3 b 中的g j 、甑、g t 、昏( 逆向扫描) ，而不是原灰度z 、 、厶、 、六、丘、 、五。这与图3 - 2 中的情况大不相同，此处对各像素进行处理 是在邻域中的部分像素已经被处理的基础上进行的，不同的处理顺序将会得到 不同的处理结果。显然，这类邻域处理不能采用并行运算形式。 ( a ) 顺向扫描 图3 - 3 ( b ) 逆向扫描 邻域运算之二 ( 4 ) 串行运算 串行运算是相对于并行运算而言的，指的是在图像上按照规定的顺序逐个 对像素进行处理的运算形式。串行运算中的处理顺序除上述扫描顺序外还有其 它顺序，如轮廓跟踪等。 p u 川大学硕t z 学位论文 ( j ) 帧运算 前述各种运算都是在同一帧图像内进行的，不同帧图像的像素数据之间不 发生关系。在两帧或多帧图像数据之间进行运算产生一帧新图像的处理称之为 帧运算。帧运算可看成是一种图像数据的合成处理。运算时，将两帧或多帧图 像中的对应像素用逻辑运算或算术运算方法进行合成。常用的帧运算由算术加、 减、逻辑“或”、逻辑“与”、异或等。 3 1 2目标物表达的数据结构 数字图像所包含的目标物表达，可采用多种形式的数据结构。对不同目标 物进行鉴别与处理，应选择适合的数据结构，以便减少存储空间及提高处理的 速度。常用的形式有数组结构和分层结构两种。分层结构在本课题中不涉及， 这里主要讨论数组结构。 ( 1 )二维数组 二维数组，似删是表示数字图像的最基本、最直观的数据结构，见图3 4 a ( 2 )。维数组结构 一维数组结构即将m 行n 列图像按一定的顺序连接起来用一个一维数组 s ( m n ) 表示。如按一行接一行的扫描顺序连接起来，这时，图像中第f 行第_ ， 列图像的灰度用数组元素s 豫) 表示，其中| j = 一ux 0 ，如图3 4 b 所示。 1 ll 第1 行第2 行 第i 行第m 行 i1 ji i 2 j 卜 i r 3 i f ( i ，j ) 1 1 2 13 i i n l 2 1 3j n“i 23 | _ j n12 3 | i nj j _ _ _ - - - - g s ( 七) 图3 - 4 数组表达结构 另外还有金字塔( 见第4 章) 结构、链码结构等，在存储空间、适用图像 大小和处理的便捷性上各有特点。 8 p u 川火学硕i 一学位论义 32 数字图像噪声的消除 3 2 1 数宇图像中常见的噪声 任何一幅原始图像都存在着一定的噪声干扰，消除噪声的工作称为图像滤 波或图像平滑，滤波的目的是改善图像质量和便于特征提取。噪声并不限于人眼 所能看见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。通常， 数字图像中常见的噪声有以下几种： ( 1 ) 加性噪声 此类噪声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进