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1、图形图像基于模糊阈值的机器人视觉目标图像处理刘海波,王福忠,刘璐(河南理工大学,焦作454000)摘要:机器人视觉目标图像信噪比低,背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理,由此设计一种基于数学形态学和模糊阈值的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法。仿真实验表明,该方法实时性好,简捷快速,对目标图像识别有实用价值。关键词:机器人视觉;图像分割;模糊其中矢量t是图像空间Z2内的一个元素。结构化0引言函数可以根据需要进行定义,它可以为方形、圆形等机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系结构元素,也可以是一个子图像。统。机器人视觉可以通过视觉传
2、感器获取环境的二维图像膨胀运算实际上是图像平移的并运算。图1图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,从而转换是一个简单方块图进行膨胀运算的例子。其中:图(a)为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。在机为一个简单方块图的集合A;图(b)为一个方块形状器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像的结构元素B,此时B是以原点对称的;图(c)是集合处理方法,包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边A与结构元素B进行膨胀运算后的结果,图中虚线为缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经原始图像A,实线为膨胀运算后的结果。过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改二
3、值腐蚀是二值膨胀的对偶运算,具有收缩图像善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像的作用,它通过把邻接背景的目标像素设置为背景像进行分析、处理和识别。素来达到减少目标面积的作用。二值腐蚀可定义为:1图像预处理目标A的补集与结构化函数B进行二值膨胀所得结果的补集。形式如下:图像预处理是指在图像被其他算法分析之前,对A!B=C!BC)(A图像进行增强和分割。图像预处理可以去除或减少图像中的噪声,提高传给主处理器的图像的质量和信噪比,减少需处理的数据量,使系统有较高的实时性。数学形态学(MathematicalMorphology)是应用于图像处理和模式识别领域的新方
4、法,其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,以达到对图像分析和识别的目的。形态学有4个基本运算:腐蚀、膨胀、开和闭。腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的运算,并且是一对对偶运算(逆运算)。灰度图像的腐蚀和膨胀过程可直接图1二值膨胀运算的例子从图像和结构元素的灰度级函数计算。其中:AC和BC分别是A和B的补集。二值膨胀是通过把邻接背景的背景图像设置为目标像素来达到增加目标面积的作用。二值膨胀可定图像的腐蚀运算实际上是图像平移的交运算。图义为:目标A内部的所有元素a同结构化函数B内2是简单方块图像进行腐蚀运算的例子,其中图(c)是所有元素b的矢量加的
5、结合。形式如下:集合A和结构元素B进行腐蚀运算的结果,图中虚A!B={t∈Z2,t=a+b,a∈A,b∈B}线为原始图像A,实线是腐蚀运算后的结果。收稿日期:2007-10-23修稿日期:2008-01-09作者简介:刘海波(1982-),男,河南辉县人,硕士研究生,研究方向为机器人技术及图像处理现代计算机(总第二七七期)MODERNCOMPUTER2008.2!"图形图像1,f(x,y)≥tg(x,y)=#(1)1,f(x,y)6、个模糊阵列,然后通过计算图像的模糊率或模糊熵来确定阈值,算法简单,处理速度较快,是一种在工程上被广泛应用的阈值选取方法。其基本方法如下:图2二值腐蚀运算的例子按照模糊子集的概念,可将一副M行、N列,具有L个灰度级的数字图像X看作一个模糊点阵,μ是上述定义式是二值膨胀和腐蚀运算的一种定义定义在该L个灰度级上的资格函数,像素(m,n)灰度值方式,还有其他定义方式。二值膨胀和腐蚀对于并行为xm,n。可得到图像X的模糊率V(x)和模糊熵E(x)。处理实现很有利,这表示形态学运算具有潜在的高效2并行性。V(x)=$$min[μ(xm,n),1-μ(xm,n)]MNmn开运算和
7、闭运算就是腐蚀和膨胀的引申。开运算1就是先腐蚀后膨胀,闭运算则反之。E(x)=$$Sn[μ(xm,n)]MNln2mn开运算目标A和结构化函数B先进行二值腐其中:香农函数蚀,再进行二值膨胀运算。定义为:Sn[μ(xm,n)]=-μ(xm,n)lnμ(xm,n)-(1-μ(xm,n))ln(1-μ(xm,n))A·B=(A!B)!Bm=1,2,⋯,M;n=1,2,⋯,N闭运算闭运算是开运算的对偶运算,定义为目模糊率V(x)从数量上定义了图像X在μ资格函标A和结构化函数B先进行二值膨胀,再进行二值数下所呈现的模糊性的大小。直观地看,当μ(xm,n)=腐蚀。定义为:0
