通信092蒋伟俊吴道武贺济.docx
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通信092蒋伟俊吴道武贺济
数字图像处理课程实验
标题：
基于数字图像处理二值化及自动搜索的鸡蛋面积测试
组长：
蒋伟俊3090401100
成员：
贺济旸3090401098吴道武3090401113
单位：
通信092班
指导教师：
王一刚
完成日期：
2011年12月27日
摘要
随着计算机技术的发展，数字图像处理技术也受到了越来越广泛的关注，其本身有着不可估量的优势和前景。
数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
通过图像处理可以改善图片的质量，提高人的视觉效果，也可以运用于生产等方面，改善人的生活。
本文主要阐述基于图像二值化、目标自动搜索和像素统计的鸡蛋表面积的测量方法及实现图像均衡化的效果。
通过读取具有已知面积参照物和鸡蛋的图片，进行分析处理后统计两者对应像素个数，运用比例换算来计算出鸡蛋面积。
均衡化则是通过对原图像进行相应的点运算实现图片增强效果。
Abstract
Withthedevelopmentofcomputertechnology,digitalimageprocessingtechnologywasalsomoreandmoreextensiveattention,itsitselfofimmeasurableadvantagesandprospect.Thedigitalimageprocessingisandthevariousaspectsofsocietycloselylinked,inseparable.Digitalimageprocessingandcalledcomputerimageprocessing,itistopointtowillimagesignalconvertedintodigitalsignalsandusethecomputertothetreatmentoftheprocess.Throughtheimageprocessingcanimprovepicturequality,improvevisualeffect,alsocanbeusedinproductionandsoon,toimprovepeople'slife.Thispapermainlyexpoundsthebasedonbinaryimage,goals,tobeautomaticsearchandthepixelofthesurfaceoftheeggsstatisticsmeasuringmethod,andtherealizationoftheimageequalizationeffect.Byreadingwithknownareaofreferencesandeggspictures,analyzedwithcorrespondingpixelnumberafterbothstatistics,usingtheproportiontocalculatetheeggsareaofconversion.Equalizationisthroughtotheoriginalimageforthecorrespondingpointmultiplicationcalculationimageenhancementeffect.
目录
摘要..........................................................................................................................2
Abstract......................................................................................................................2
第1章前言...........................................................................................................3
1.1背景与意义.................................................................................................3
1.2本文工作.....................................................................................................3
第2章国内外研究现状...........................................................................................3
2.1二值化.......................................................................................................4
2.2直方图均衡化...........................................................................................4
第3章具体题目的理论方法...................................................................................5
3.1参照物.......................................................................................................5
3.2灰度化.......................................................................................................6
3.3二值化.......................................................................................................6
3.3.1固定阈值....................................................................................6
3.3.2自适应阈值（大律法）.................................................................7
3.4方块搜索及求鸡蛋面积...........................................................................7
3.4.1前期：
采用将方块部分另存为后计算的方法.............................7
3.4.2中期：
采用局部自动搜索的方法（鸡蛋外切矩形外）.............8
3.4.3后期：
采用全局自动搜索的方法.................................................9
3.5直方图均衡化...........................................................................................9
第4章系统具体实现和实验结果分析.................................................................10
4.1系统流程图.............................................................................................10
4.2系统具体实现.........................................................................................10
4.2.1取参照物及图像拍摄...................................................................11
4.2.2读取和显示图片...........................................................................11
4.2.3转灰度图.......................................................................................11
4.2.4图像二值化...................................................................................11
4.2.5自动搜索及像素统计...................................................................12
4.2.6比例换算得到鸡蛋面积...............................................................12
4.3实验结果分析.........................................................................................13
4.4直方图均衡化的实现与结果分析.........................................................13
第5章结论.............................................................................................................15
第6章参考文献.....................................................................................................15
第7章附录.............................................................................................................16
第1章前言
1.1背景与意义
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
在图像背景与目标物体的色彩有一定差距但并不十分明显时，通过运用图像二值化技术可以清楚地找到目标物，再运用自动搜索及像素点统计换算的方法也可在一定程度上得到关于目标物的一些信息，同时也可先运用直方图均衡化来增强图像的整体对比度来实现更好的效果。
对于上述提到的数字图像处理技术也可以在尺寸和轮廓的测量及面积计算、工业生产中零件的检测、文化艺术的渲染、医学图像的增强等许多领域得到应用，在一定程度上起到提高工作效率的作用。
总之，数字图像处理技术的发展将在很大程度地上改变我们的生活，推动社会的进步。
1.2本文工作
本课题是通过运用数字图像处理的方法来检测和计算出鸡蛋的面积以及实现图像的均衡化效果。
其主要思想方案是首先选取鸡蛋（白色）及参照物（面积为1平方厘米的白色小方块）进行图片拍摄，得到具有良好效果的图片；之后运用计算机程序对图像进行读取；接着对读取的图片进行灰度化和黑白二值化得到两块白色区域；再通过对图片像素点的扫描来检测出鸡蛋和参照方块在图像中的实际位置；然后通过对两块白色区域的像素点进行个数统计和记录；最后通过对两块区域的白色像素点个数的大小比较来计算出鸡蛋面积。
直方图均衡化是对原图像进行相应的点运算，将原始图的直方图变换为均匀分布的形式，增强像素灰度的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
第2章国内外研究现状
2.1二值化
对图像进行二值化的核心就是找到合适的阈值把图像分成黑白两种像素。
现在国内外采用的方法主要有两种：
固定阈值和自适应阈值。
固定阈值：
代码很简单，但选取往往只能解决临时问题而很难做到工业以及实际应用。
自适应阈值：
方法有大律法和迭代法。
大律法：
通过测试发现，大津法选取出来的阈值非常理想，对各种情况的表现都较为良好。
虽然它在很多情况下都不是最佳的分割，但分割质量通常都有一定的保障，可以说是最稳定的分割。
但整体阈值方法一般只考虑到整体像素的平均灰度值，并未顾及到每个像素的不同之处，所以其二值化在总体执行速度上较快，且算法简单，易于理解，但因为其对输入图像量化噪音或不均匀光照等情况抵抗能力差，在一些有干扰的像素上会发生错误判断，使整幅图像的二值化效果达不到后续作业的要求，所以在应用上受到一定限制。
迭代法是基于逼近的思想，找到使得前景和背景的平均灰度值的平均值即为阈值。
迭代所得的阈值分割的图像效果良好。
基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在，但在图像的细微处还没有很好的区分度。
由于拍摄图片的想过较好，能够很简单的选定阈值，也为了实验的快速简便，我们选择了固定阈值的方法。
但为了有所比较，我们同样应用了大律法取自适应阈值的方法。
2.2直方图均衡化
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法，是图像增强的一种。
通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。
这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
现在国内外采用的方法主要有两种：
传统均衡化和分段均衡化。
传统均衡化：
其方法是一对一或者一对多的映射关系，即原图像的某一灰度级或某几个灰度级只能映射为均衡化图像的一个灰度级，因此不能实现理想的均衡化。
分段均衡化：
其方法是实现多对多的映射关系。
主要有四个步骤：
首先，进行领域测度。
领域算子定义为：
，k>0，是锐化系数。
其物理含义为当f（x,y）比它的8领域均值大时，变换后领域算子比f（x,y）大；相应的，当f（x,y）比它的8领域均值小时，变换后领域算子将比f（x,y）小。
因此，领域算子可以看作为一个锐化算子，k（锐化系数）的大小决定了锐化的强度。
接着，进行排序。
对领域测度空间的值进行由小到大的排序。
然后，按照原始图像的灰度级进行均匀分段。
最后，进行均衡化映射。
按照分段的先后顺序，每段中的数据分别赋值为0,1...,L-1（L为灰度级数）。
将每段中的每个数据根据在排序过程中保存的位置关系，映射回图像中，最终实现均衡化。
经过分析，我们认为分段均衡化存在一定难度。
因此，为了实验的简便，我们选择了传统的均衡化方法。
第3章具体题目的理论方法
3.1参照物
在选择参照物时的主要目的是为了方便实验的计算，使得鸡蛋的实际尺寸在对应到图像中时也有相应的参考标尺。
为了实验的简便，整体思路的清晰，我们选择了大小为1平方厘米的正方形纸片。
实验是通过利用鸡蛋与方块的比例关系来求出鸡蛋面积的。
计算鸡蛋面积的主要思想方法如下：
假设方块本身在图像中对应部分的像素点的个数为S1，而鸡蛋本身在图像中对应部分的像素点的个数为S2，鸡蛋的实际面积记为S。
因此，在已知方块面积的情况下，可以通过比例关系（实际方块面积大小与实际鸡蛋面积大小的比值等于图像中方块所对应部分的像素点个数与图像中鸡蛋所对应部分的像素点个数的比值，即
）求出鸡蛋面积。
由上述比例关系知，鸡蛋面积的计算表达式为：
平方厘米。
3.2灰度化
在拍摄图像时虽然选取了黑色背景和白色鸡蛋及白色方块，但由于光线的照射问题，实际拍摄效果并非完全是黑白两色，而是存在一定的色差。
再者，直接拍摄得到的图像为24比特真彩图。
由于不是理想效果的图片，图像中各个像素点的红、绿、蓝三个分量值会存在一定的偏差，因此在这里对图片进行转灰度图，目的是为了使图像中各个像素点的红、绿、蓝三个分量值相等。
进行灰度图转换的主要思想方法如下：
对图像整体的各个像素点进行扫描，将每个像素点的红、绿、蓝三个分量值相加求平均值后重新赋予给红、绿、蓝三个分量，使其三个分量的值相等。
若假设原图像像素点的红、绿、蓝三个分量值分别为R1、G1、B1，灰度化后图像像素点的红、绿、蓝三个分量值分别为R、G、B，则灰度化的计算表达式为：
。
另外，对拍摄得到的原图像进行灰度化操作后也可以在一定程度上使得图像在进行二值化时能够得到更加理想的效果。
3.3二值化
对图像进行二值化，关键在于分割阈值的选择。
而对于阈值的确定，有固定阈值和自适应阈值两种。
下面分别是我们在课题研究中采用两种方法各自的介绍和利用。
3.3.1固定阈值
固定阈值二值化的分割阈值是由自己赋予的一个确定值，对于特定的图像采用特定的阈值，不能具有对所有图像的普遍性，因此在应用上具有一定的局限性。
采用固定阈值的主要思想如下:
将图像中的各个像素点的灰度值设为只有255和0两种灰度值，即只有黑白两种颜色。
方法如下：
首先对图像整体设定一个像素灰度固定阈值，记为a；再对图像中每个像素点对应的灰度值进行检测，记为b；然后对灰度化后的图像整体进行逐点扫描，在扫描过程中将各个像素点所对应的灰度值b与设定的灰度固定阈值a进行比较和重新赋值。
具体比较分两种情况：
当b=a时，令b=255，即将像素点的颜色设为白色。
最后，当整体图像扫描完成后就会得到只有黑白两色效果的图像，即实现了图像的二值化。
3.3.2自适应阈值（大律法）
自适应阈值二值化的分割阈值是通过对图像整体的扫描分析后所选取的，对很多图像都可以进行使用，因此，相比固定阈值而言，在实际应用上具有更好的普遍性。
在本实验课题中，我们选用了大律法求自适应阈值。
大律法主要思想方法如下：
记t为前景与背景的分割阈值，前后景点数占图像比例分别为w0、w1。
图像的总平均灰度值为：
u=w0×u0＋w1×u1。
从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*（u0-u）^2+w1*（u1-u）^2最大时，该t即为分割的最佳阈值，记为t0。
在确定了阈值t0之后，同样运用逐点扫描的方法将各个像素点的灰度值b与t0进行比较和重新赋值，具体比较的方法同采用固定阈值时相同。
最后，完成对图像的整体扫描后即可得到只有黑白两色效果的图像，实现图像的二值化。
3.4方块搜索及求鸡蛋面积
二值化后得到了背景为黑色，内有白色方块和白色鸡蛋的图像。
虽然已经提出怎样计算出鸡蛋面积的思想方法，但是首先要做的是怎样在图像中找到这两块白色区域，并且将两块区域各自识别，使得后面可以利用像素统计来计算出各自区域内的像素点的个数。
在整个实验课题的实践过程中，我们进行了不断地完善和优化。
在进行方块搜索之前，已对图像进行二值化，后续步骤均是在二值化后的基础上操作完成。
对方块的搜索检测，我们先后运用了三种方法，下面分别是三种方法的介绍。
3.4.1前期：
采用将方块部分另存为后计算的方法
由于一开始用于实验的图像中方块与鸡蛋的位置相差较远，因此，我们直接采用了将方块直接另存为的方法。
将方块部分另存为后计算鸡蛋面积的思想方法如下：
首先，计算出方块在图像中的位置，对图像整体中有方块的部分进行部分另存为，得到一张新图像后对其进行保存；然后，重新打开这张保存后的图像，由于此时方块的颜色为白色，背景为黑色，所以可利用逐点扫描及像素点统计相结合的方法得到方块中像素点的个数。
具体操作：
首先，对图像进行有序扫描，将扫描起始时的白点个数为0，记为S1。
每次扫描到一个白点时，S1加1，如此反复知道完成对整幅图像的扫描，最终得到的S1即为方块的像素个数。
接着，利用同样的方法对原图像二值化后的图像进行扫描，得到白点的个数即为S2。
由于方块的面积为1平方厘米，其对应的像素点个数为S1，就是说每个像素点对应的面积为1/S1平方厘米，而方块与鸡蛋共同的像素点个数为S2，因此两者间存在比例关系。
最后，通过分析可知鸡蛋面积S等于两幅图片的白色像素点之差乘以每个像素对应的面积，即S=（S2-S1）/S1平方厘米。
分析：
此种方法存在很大的缺陷，对于方块在不同位置时，每次都要重新划定另存为的范围，因此，此种方法被我们舍弃。
3.4.2中期：
采用局部自动搜索的方法（鸡蛋外切矩形外）
考虑到鸡蛋与方块位置关系的不确定性，为了适应这种不确定性，我们选择了可以局部自动搜索的方法，即对方块在鸡蛋外切矩形外的情况实现自动搜索。
局部自动搜索的主要思想方法如下：
通过对二值化后图像进行横向和纵向的双重扫描来确定方块与鸡蛋的位置。
由于不考虑图像中方块与鸡蛋外切矩形相交的位置关系，因此，我们主要将两者的位置关系分为以下两种情况：
一是方块在鸡蛋的左侧或右侧，二是方块在鸡蛋的上侧或下侧。
扫描和像素点统计过程：
假设方块在鸡蛋的左侧或右侧时，先扫描到图像中最左边和最右边的白点，然后判断两个白点间是否有一列像素点的灰度值均为255（即颜色全为黑色的情况）。
如果有，则以这一列为分界线将图像分成两个部分。
此时，一部分为含有鸡蛋的二值化图像，另一部分为含有方块的二值化图像。
接着，分别对这两部分图像区域进行扫描和像素统计，计算出两部分图像中各自的白点个数，记为S1，S2；如果两个白点间没有一列像素点的灰度值均为255（即存在一列中存在255和0两个灰度值的情况），就同上述方法对图像进行上下扫描和像素点统计。
扫描完成后，可得到两个部分中白色像素点的统计值S1，S2。
由于事先不知道方块与鸡蛋之间具体的位置关系，故不能确定两个像素点统计值之间各自的对应关系。
又因为事先知道方块的面积为1平方厘米，而鸡蛋的面积大于方块的面积，因此可对两者进行大小比较，大的即为鸡蛋面积所对应的像素点个数，小的即为方块面积所对应的像素点个数。
结合鸡蛋与方块之间的面积比例关系以及S1与S2之间的对应关系可知：
鸡蛋面积S等于鸡蛋所对应的像素点个数与方块所对应的像素点个数的比值，即S=max（S1,S2）/min（S1,S2）平方厘米。
分析：
此种方法虽然实现了对大部分鸡蛋与方块位置关系的自动搜索，但对于方块与鸡蛋外切矩形相交的位置关系仍不能实现自动搜索，因此在对于任意位置的搜索上仍存在较大的局限性，最后我们也决定舍弃。
3.4.3后期：
采用全局自动搜索的方法
由于中期方法中存在缺陷：
方块在鸡蛋的外切矩形内时，无法识别。
所以我们进行了进一步的改进，使得扫描时能够找到在任意位置关系时的方块和鸡蛋
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