二值图像分析-linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录下载

第三章 二值图像分析 一幅数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或强度值．实际上，图像在量化 成数字图像前是一个连续强度函数的集合，场景信息就包含在这些强度值中．图像强度通常 被量化成 256 个不同灰度级，对某些应用来说，也常有 32、64、128 或 512 个灰度级的情况， 在医疗领域里甚至使用高达 4096(12bits）个灰度级．很明显，灰度级越高，图像质量越好， 但所需的内存也越大． 在机器视觉研究的早期，由于内存和计算能力非常有限，而且十分昂贵，因此视觉研究 人员把精力主要集中在研究输入图像仅包含两个灰度值的二值视觉系统上．人们注意到，人 类视觉在理解仅由两个灰度级组成的线条、轮廓影像或其它图像时没有任何困难，而且应用 场合很多，这一点对研究二值视觉系统的研究人员是一个极大的鼓舞． 随着计算机计算能力的不断增强和计算成本的不断下降，人们普遍开始研究基于灰度图 像、彩色图像和深度图像的视觉系统．尽管如此，二值视觉系统还是十分有用的，其原因如 下：⑪ 计算二值图像特性的算法非常简单，容易理解和实现，并且计算速度很快．⑫ 二值 视觉所需的内存小，对计算设备要求低．工作在 256 个灰度级的视觉系统所需内存是工作在 相同大小二值图像视觉系统所需内存的八倍．如若利用游程长度编码等技术（见 3．4 节） 还可使所需内存进一步减少．由于二值图像中的许多运算是逻辑运算而不是算术运算，所以 所需的处理时间很短．（3）许多二值视觉系统技术也可以用于灰度图像视觉系统上．在灰度 或彩色图像中，表示一个目标或物体的一种简易方法就是使用物体模板(mask)，物体模板就 是一幅二值图像，其中 1 表示目标上的点，0 表示其它点．在物体从背景中分离出来后，为 了进行决策，还需要求取物体的几何和拓扑特性，这些特性可以从它的二值图像计算出来．因 此，尽管我们是在二值图像上讨论这些方法，但它们的应用并不限于二值图像． 一般来说，当物体轮廓足以用来识别物体且周围环境可以适当地控制时，二值视觉系统 是非常有用的．当使用特殊的照明技术和背景并且场景中只有少数物体时，物体可以很容易 地从背景中分离出来，并可得到较好的轮廓，比如，许多工业场合都属于这种情况．二值视 觉系统的输入一般是灰度图像，通常使用阈值法首先将图像变成二值图像，以便把物体从背 景中分离出来，其中的阈值取决于照明条件和物体的反射特性．二值图像可用来计算特定任 务中物体的几何和拓扑特性，在许多应用中，这种特性对识别物体来说是足够的．二值视觉 系统已经在光学字符识别、染色体分析和工业零件的识别中得到了广泛应用． 在下面的讨论中，假定二值图像大小为 nm ，其中物体像素值为 1，背景像素值为 0． 3．1 阈值 视觉系统中的一个重要问题是从图像中识别代表物体的区域（或子图像），这种对人来 说是件非常容易的事，对计算机来说却是令人吃惊的困难．为了将物体区域同图像其它区域 分离出来，需要首先对图像进行分割．把图像划分成区域的过程称为分割，即把图像 ],[ jiF 划分成区域 kppp ,,, 21  ，使得每一个区域对应一个候选的物体．下面给出分割的严格定义． 定义 分割是把像素聚合成区域的过程，使得：   i k i P1 整幅图像 ( }{ iP 是一个完备分割 )．  jiPP ji  , ，( }{ iP 是一个完备分割)．