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1、第三章图像分析3.1二值图象(1)二值图象(binaryimage)与灰度图象或亮度图象.二值图象的特点a.二值图像为m×n,其中物体像素值为1,背景为0.b.二值图像的算法简单,易理解和实现,计算速度快.c.二值视觉所需的内存小,对计算设备要求低.d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统.a.图象阈值b.硬件实现敏感元二值输出或逻辑输出，敏感元模拟值输出，通过硬件电路二值化。c.软件实现灰度图象通过可编程逻辑电路或高速DSP进行二值化处理，高级编程。(3)二值图象的获取(4)亮度图象的二值化图象分割把图像划分成区域，使得每一个区域对应一个候选的目标，这种划
2、分称为图象分割．图象二值化设一幅灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，经过阈值运算后的图像为二值图像.如果物体灰度值分布在几个不相邻区间内时，阈值化？一幅灰度图像和使用不同阈值得到的二值图像结果1：原始灰度图像，2：阈值T=100；3：T=128．4：T1=100
3、T2=128．3.2几何特性通过阈值化方法检测出物体后，下一步就要对物体进行识别和定位．在大多数工业应用中，摄像机的位置和环境是已知的，因此通过简单的几何知识就可以从物体的二维图像确定出物体的三维位置．利用尺度和形状特征即可进行识别：如大小、位置和方向.(1)尺寸和位置一幅二值图像区域的面积（或零阶
4、矩）由下式给出：物体的中心位置：(与质心相同)其中x和y是相对于图像左上角的中心坐标．物体的位置为：这是一阶矩注意，因约定y轴向上故有负号．(2)方向图像中物体的二阶矩轴是这样一条线，物体上的全部点到该线的距离平方和最小．该惯性轴为：对ρ求导ρ代入X2微分位零求的θ惯性轴的方向：变换为：(3)密集度区域的密集度:其中，p和A分别为图形的周长和面积．根据此标准，圆是最密集的图形．密集度的另一意义：周长在给定后，密集度越高、所围面积越大．(4)体态比区域的最小外接矩形的长与宽之比特性：1）正方形和圆的体态比等于12）细长形物体的体态比大于1下图是几种形状的外接矩形
5、：3.3投影投影能表现图像的某种特征信息给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将一幅二值图像分割成若干条，每一条内像素值为1的像素个数为该条二值图像在给定直线上的投影．定义给定直线为水平或垂直直线时，二值图像列或行上像素值为1的像素数量之和为该图像的水平或垂直投影对角线投影设行和列的标号分别用i和j表示．若图像矩阵为n行m列，则i和j的范围分别为0到n-1和0到m-1．假设对角线的标号d用行和列的仿射变换（线性组合加上常数）计算，即：d=ai+bj+c对角线投影共对应n+m-1个条，其中仿射变换把右上角像素映射成对角线投影的第一个位置，把左下角像素映射成最
6、后一个位置，如图所示，则当前行列对应的标号d的公式为：d=i-j+m-1二值图像及其对角线上的投影图数字字符的垂直投影和上边缘投影对比3.4游程长度编码用图像像素值连续为1的个数来描述图像,有两种方法:（1）用1的起始位置和1的游程长度；（2）用游程长度，从1的游程长度开始描述。例：1的游程：（2,2）（6,3）（13,6）（20,1）（4,6）（11,10）（1,5）（11,1）（17,4）1和0的游程长度：0，1,2，2，3，4，6，1，1；0，3，6，1，10；5，5，1，5，43.5二值图像基本概念（1）近邻：4邻点(4-neighbors):有公共边
7、关系的两个像素．8邻点(8-neighbors):两个像素至少共享一个顶角，4连通(4-connected):一个像素与其4邻点的关系8连通(4-connected):一个像素与其8邻点的关系(2)路径路径:从像素到像素的一个像素序列4路径:像素与其近邻像素是4连通关系8路径:像素与其近邻像素是8连通关系(3)前景图像中值为1的全部像素的集合，用S表示．(4)连通性像素p、q属于区域S，存在一条从p到q的路径，且路径上的全部像素都包含在S中，称p与q是连通的．(5)连通成份一个像素集合S，如果S内的每一个像素与集合内其它像素连通，则称该集合为一个连通成份(6)
8、背景`S（S的补集）中包含图像边界点的所有连通成份的集合洞:`S中所有非背景其它元对物体和背景应使用不同的连通.如果对S使用8连通,则对`S应使用4连通`S洞洞(7)边界S的边界是S中与`S中有4连通关系的像素集合S'(8)内部S中不属于它的边界的像素集合.S的内部等于S-S'(9)包围如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T相交，则区域T包围区域S（或S在T内）内部包围边界`SS图像边界3.6连通成分标记算法视觉中常见的运算是找连通成分应用？(1)递归算法递归算法在串行处理器上的计算效率低，主要用于并行机连通成份递归算法1.扫描图像2.找到无标记的1
9、点，给它分配一个标记L3.递归分配标记
