基于Matlab GUI的形狀檢測系統設計

文/李陽娟

1 引言

圖像識別主要是對文字、聲音和圖像等信息進行處理和識別，主要應用于文字識別、目標的檢測與識別、生物醫學信號和圖像分析等方面。在圖像識別與理解的過程中，物體的形狀屬于高級信息，簡單的形狀可以組合成更復雜的圖形，檢測出簡單的幾何形狀，進而識別出復雜圖像，在數字圖像中對簡單幾何形狀的識別意義重大 。該文利用MATLAB GUI設計一個簡單的形狀識別系統，提取不同形狀的邊緣特征，檢測出簡單的幾何圖形，如圓、矩形、正方形等，可以實現一些簡單的工業檢測，如簡單的零件檢測等。相較于傳統的形狀檢測，該系統不需要人為檢測，極大地提高了生產效率。

2 圖像預處理

形狀檢測系統載入圖像之后需要對圖像進行預處理，消除圖像中的無關信息，簡化圖像數據，增強圖像的特征，進而增加圖像特征提取、分割和識別的可靠性。一般流程為灰度轉換，然后對灰度圖像進行圖像平滑和提取邊緣，運用形狀檢測算法，得到結果，結束程序。

2.1 灰度轉換

圖像的灰度轉換是反應灰度的輸入/輸出映射關系，增強圖像中感興趣的區域，抑制不感興趣的區域，達到增強圖像對比度的目的?；叶茸儞Q處理是一種基礎的圖像增強處理技術，通過灰度變換可以使圖像對比度擴展，圖像清晰，從而使圖像在視覺上得到改觀?；叶戎狈綀D是一種簡單、有效的分析圖像處理方法，假定灰度直方圖的橫坐標是灰度級r，表示灰度值為k的灰度級，縱坐標是具有該灰度級的像素的概率p(rk)，則

直方圖可以反映原圖灰度值的分布情況，而通過對直方圖形狀的修改可以增強圖像的對比度?；叶绒D換處理圖像如圖1所示。

2.2 噪聲處理

在實際操作所獲得的圖像由于各種噪聲的干擾，使得圖像質量變差，往往對圖像分析不利，需要進行圖像平滑處理。圖像平滑是來消除或減少圖像中的噪聲，突出圖像的主干部分，改善圖像質量，文中采用高斯噪聲領域平均法來去除噪聲。鄰域平均法計算速度快，圖像的噪聲衰減，但是會造成圖像的邊緣變得模糊。為了減少圖像模糊，可以采用閾值法來對圖像進行平滑或選取半徑小的鄰域。MATLAB中提供imf iter函數用于實現圖像的平滑處理，處理結果如圖2所示。

2.3 邊緣檢測

邊緣檢測技術在數字圖像處理中非常重要，因為邊緣是圖像中所要提取的目標和背景的分界線，只有提取了邊緣才能將背景和目標區分開來。兩個具有不同灰度值的相鄰區域之間總存在邊緣，邊緣是灰度值不連續的結果。在數字圖像處理中常用一階導數和二階導數的幅值大小來判斷圖像中邊緣的位置。圖像邊緣是由于相鄰像素間的灰度值變化引起的，處在邊緣地帶的圖像變化比較激烈，梯度幅值較大。設計采用保留最清晰輪廓的Sobel算子進行邊緣檢測，MATLAB中提供edge函數用于實現圖像的邊緣提取。結果如圖3所示。

3 基于Matlab GUI的形狀檢測

3.1 基本幾何形狀的檢測

圖1：灰度變換圖

在一副圖像中，除了目標對象大小不同之外，也會出現不同形狀的物體，有圓形、方形、不規則圖形，如圖4。因此，可以根據工件的面積大小或者周長長度來對圖形進行分類。該設計主要采用幾何參數法（如矩、面積、周長等）來判斷給出的的圖像是什么形狀。一般采用圓形度來衡量某圖形與圓形相似的程度，圓形度公式：

A是指目標圖像的面積，P是指目標圖像的周長，當目標圖像為圓形的時候，C等于1，當目標圖像為其他任意形狀的時候，C小于1。與圓形度類似，矩形度是用來描述圖形與矩形相似程度的量，公式：

A0是指目標圖像的面積，AR是指包圍該圖像的最小矩形面積，R的大小反映物體與矩形的接近程度，矩形度的值限定在0到1之間。設計中先對各圖形邊緣進行提取，然后根據各種形狀的面積計算公式來計算出各圖形的圓形度和矩形度。之后和預設的值逐個進行比較，直到判斷出圖像是什么形狀。若為標準圖像，則圓形度與矩形度應為1。實際測量時存在不穩定因素，允許有5%的誤差。檢測結果如圖5。

3.2 圓形工件的檢測

圖2：平滑圖像圖

圖3：邊緣檢測圖

圖4：幾何圖形原始圖像

圖5：幾何參數法圖像檢測結果

圖6：圓形工件原始圖像

圖7：Hought變換檢測結果

在簡單幾何形狀的基礎上，再對實物圖進行檢測，以常見的工業檢測圓形工件為例，如圖6。采用Hough變換檢測圓。Hough變換是利用點與線的對偶性將原始圖像空間的給定的曲線通過曲線表達形式變為參數空間的一個點。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉化為尋找參數空間中的峰值問題。對一直角坐標系中的直線，其方程可以寫成ρ=x cos θ+y sin θ ，參數ρ和θ可以唯一確定一條直線，該變換將（x，y）平面內的一條直線變換成了（ρ，θ）平面的一個點。從上面的Hough檢測直線可推廣檢測曲線，識別出圓形。首先建立三維累加數組，利用圓的方程為，通過Hough變換將圖像的空間對應到參數空間設置角度θ的變化范圍和步長，半徑r的變換范圍和步長。利用公式x=a+r cos θ，y=b+r sin θ求出a和b的值，如果a和b的值在合理的范圍之類，則對該位置進行累加。檢索完畢，尋找最大值，求出圓心坐標與半徑，由此可檢測出圓的邊界，從而識別出圓形來。檢測結果為圖7。

4 結論

該文設計了基于Matlab GUI的形狀檢測系統，該系統具有良好的人機交互界面,能夠滿足基本簡單的幾何形狀檢測操作，在這基礎上，對于簡單的圓形工件檢測也具備良好效果。該設計主要是根據目標圖像的形狀進行分類識別，相比傳統檢測手段更高效便捷，可應用于圖像自動識別分類，圖像智能檢索等領域。