計算機視覺測量技術的圖像輪廓提取方法分析

陳雪

摘要：文章提出了一種圖像輪廓的提取方法，這種方法具有更高的精度和抗干擾能力，并且對我國計算機視覺測量技術的發展前景作出了展望。

關鍵詞：計算機技術；輪廓提取；視覺測量

計算機視覺測量技術是一種綜合技術，融合了光電子技術、計算機技術、圖像處理技術等多種技術。在對采集對象進行處理之后，就可以得到目標物體的幾何特征參數。想要得到準確的圖像，就必須重視目標物體的輪廓提取參數。在計算機視覺測量系統中，為了保障測量的精準度，選取合適的輪廓提取方法也是很重要的。邊緣檢測法是輪廓提取方法中主要的內容，該方法借助于空域微分算子，使圖像和模板完成卷積。邊緣檢測方法中的局部算子法，具有實現簡單、運算速度快等優點。梯度算子、Sobel算子、Roberts算子、canny算子，都是經典局部算子法。本文提出了基于灰度閾值法的原理，根據鏈碼跟蹤技術對輪廓信息進行存儲，實現圖像輪廓的提取。這種方法具有準確度高、穩定性好等優勢，在工程上的應用十分廣泛。

1 輪廓提取的原理

輪廓提取指的是從物體圖像上得到物體外形，它能夠有效保障測量的精確度。由于計算機視覺測量圖像只含有目標和背景2類區域，應該利用閾值分析法對圖像進行分割。為了確保二維圖像中沒有噪音，可以利用非線性的濾波能力消除噪音。為了實現輪廓提取，將會掏空圖像內部的點。通過鏈碼跟蹤技術對輪廓的信息進行存儲，使圖像的輪廓處理工作量得以減輕。輪廓提取的工作流程是：首先對原始圖像進行預處理，消除噪音后可以得到平滑的圖像。然后，對圖像進行閾值分割得到二維圖像。對二值圖像進行輪廓提取，就可以得到圖像的邊界點。最后，再根據跟蹤算法將輪廓存儲為鏈碼序列的形式。

2 圖像輪廓提取的關鍵技術

輪廓提取技術是計算機視覺測量技術中的重要組成部分，輪廓提取技術主要包括圖像預處理技術、閾值分割技術、輪廓提取技術和鏈碼跟蹤技術等內容。本文將具體介紹幾種關鍵的圖像的輪廓提取技術。

2.1 圖像預處理技術

通過光學成像系統產生的二維圖像經常含有各種噪音。為了提高計算機的視覺能力，增加計算機的分析和識別能力，必須消除掉這些二維圖像中的噪音。有目的地顯示出有用的信息，消除掉無用的信息，這種方法就是圖像預處理技術。圖像預處理技術能夠有效增加圖像的清晰度，是一種關鍵的計算機視覺測量技術。圖像的預處理技術是指在圖像輸入過程中對圖像進行處理，從而得到清晰圖像的技術。圖像的預處理技術的內容很多，比如圖像中如果含有噪音，就需要除掉圖像中的雜音，提高圖像的語音效果。對于一些比度比較小的圖像，就需要對其進行灰度變換。對于已經模糊的圖像，應該進行各種復原處理。對于失真的圖像，應該采用幾何方法來校正。

計算機視覺測量中的圖像預處理技術，能夠有效地提高圖像的畫面質量，讓圖像便于處理，更易于測量。圖像預處理的方法有很多，通常情況下，主要采用圖像平滑處理、圖像銳化處理、圖像邊緣增強等技術。

2.2 閾值分割技術

由于計算機視覺測量技術中只有目標和背景兩類區域，本文將采用單閾值法來分割圖像。閾值分割法在實施的過程中，先要確定分割閾值，再將分割閾值與像素的灰度進行比較。

閾值分割法的原理是：首先設定圖像的灰度區間在z的最大值和z的最小值之間。在該區間設定一個閾值Z，閾值Z的大小在z最小值與最大值之間，令圖像中所有灰度值小于或等于Z的像素，將它們的新灰度值設定為0，大于Z的像素新灰度值設定為1。經過這樣的閾值分割，就可以得到輸出的二值圖像。

閾值分割的工作盡量保留原圖像，在此基礎上，應該去掉一些冗余信息。但閾值分割法中最為關鍵的就是閾值z的確定，這是灰度值的突變點。本文將采用迭代法來確定閾值Z，根據灰度直方圖來確定初始閾值，將圖像分割為目標和背景，計算目標和背景灰度的平均值，可以利用循環迭代的方法求出差值較小的閾值，該閾值就是灰度閾值Z。這種方法求灰度值算法簡單，便于實現，其具體的步驟是：首先，求出圖像的最大閾值與最小閾值，令初始閾值為最大閾值與最小閾值和的一半。然后，再利用初始閾值將圖像分割為目標和背景，分別求出目標和背景的平均灰度值Zo與Zb。Zo與Zb和的一般就是新閾值Z，如果新閾值Z與初始閾值相等，那么新閾值Z即為所求閾值。

2.3 輪廓提取技術

通過對閾值分割后的圖像進行缺陷修補，還需要利用輪廓提取技術，最后才能得到圖像中目標的二維輪廓。本文將采用掏空內部點的方法對二維圖形進行輪廓提取。假定背景顏色為黑色，目標顏色為白色。當目標中有1個點為白色，這個內部點周圍的8個點都為白色時，就可以將這個點和它周圍8個點都刪除，把內部點全部掏空。

在二值圖像中，假設背景的灰度為0，目標灰度為l，那么邊界輪廓的提取方法如下：如果中心像素值為O，那么其余相連8個像素均規定為1；如果其余相連8個像素為1，那么將把中心像素值改為0；除此之外，中心像素將一律設定為1。根據這樣的規則，就可以得到圖像的輪廓。

2.4 鏈碼跟蹤技術

鏈碼是一種改進的坐標序列存儲結構，鏈碼用指向中心像素P的8個方向來表示，每個方向都存在著45度的夾角。對于輪廓圖像來說，除了起始像素以外，所有的像素都可以用8個像素方向來確定。輪廓跟蹤是以鏈碼的方向來進行的，上一個輪廓點將會影響到下一個跟蹤點。這種方法能夠加快像素掃描的速度，能夠有效地提高跟蹤效率。

鏈碼的跟蹤過程如下：（1）通過掃描得到初始輪廓點，將該點的坐標定位（x，y），進入步驟（2），如果掃描之后得不到輪廓點，那么進入步驟（4）。（2）按照鏈碼的方向來掃描當前與相鄰的8個區域，如果遇到輪廓點，用“-”設置停止掃描跟蹤，并記錄該店的鏈碼值，轉進步驟（3）；如果掃描過程中沒有遇到輪廓點，則設置結束跟蹤標志，將掃描點重新設置到起始點（x，y）坐標上，轉退步驟（1）。（3）用底色填充掃描輪廓點，將當前點設置為跟蹤到的輪廓處，轉退步驟（2）。（4）用“-”設置結束所有輪廓跟蹤。

根據上述步驟，不僅可以算出鏈碼序列，還能夠求出鏈碼序列中的坐標、方向，甚至能求出鏈碼的具體值。為了區別鏈碼序列中的不同輪廓，要使用特殊標志將它們分開。為了找出封閉輪廓的起始點，應先標出鏈碼方向序列，將輪廓結束標志最后標出。在自閉式輪廓跟蹤系統中，序列的記錄工作是根據輪廓線條順序進行的，這將大大方便后續輪廓處理工作。

通過鏈碼的解密工作，可以求出鏈碼表示的輪廓值，解碼的過程和編碼的過程相同。鏈碼和像素之間存在一一對應關系，可以用數組的方法來解決解碼問題。對于X坐標的數組，可以將它們設定為X[8]，X[8]={1，1，0，-1，-1，-1，0，1}。對于Y坐標的數組，可以將它們設定為Y[8]，Y[8]={0，1，1，1，0，-1，-1，-1）。通過處理這種鏈碼序列，可以求出不同輪廓的坐標值。

3 圖像輪廓提取效果分析

如果圖像在沒有受到干擾的情況下，就能夠提取到較為清晰的輪廓。但是如果存在某種敏感性因素時，就會嚴重影響圖像的輪廓提取效果。利用20%的椒鹽噪聲影響一個花瓶圖像，在預處理環節對其濾波之后，會產生出圖像5（c）。以這種圖像為檢驗標準，對其進行輪廓提取試驗。同時，也可以利用Sobel，Robets，Canny等算子對該圖像進行邊緣提取試驗，將實驗得出的結構圖像，與輪廓提取試驗中得到的圖像相比較，可得到圖1。

根據圖1可以看到，Sobel算子、Robets算子、Canny算子在受到干擾的情況下，對圖像輪廓的提取效果不是很好，會出現斷線、噪聲等問題。而采用本文方法的輪廓則能保持較高的清晰度，這種方法適用性強，無噪音，未來必將會得到廣泛應用。

4 結語

隨著我國計算機技術水平的不斷提升，計算機視覺測量技術在我國工業上的應用越來越廣泛。圖像輪廓提取技術作為計算機視覺測量技術中的一個重要組成部分，對保障測量的精確度有著十分重要的作用。根據傳統邊緣檢測技術中存在的局限性，本文提出了圖像輪廓的提取技術。圖像輪廓的提取技術，將利用數學形態學、鏈碼跟蹤技術，對二維圖像進行修補，從而實現輪廓的提取。本文所研究的方法間斷性小，準確率高，和傳統的邊緣檢測相比，適用性更強，性能更加優良，未來必將會得到廣泛的應用，從而推動我國計算機技術的迅速發展。