论文部分内容阅读
[摘要]对象识别是一种与计算机视觉与图像处理密切相关的数据处理技术。它的目的是为了检测或发现数字图像或视频文件中的某一类物体对象。目前对象识别广泛地应用与计算机视觉处理领域，包括物体识别与检测、图像检索以及视频监控等。系统分为人员管理、文件操作、摄像头操作、图像预处理、圆形物体检测以及参数配置等几个主要模块。
[关键词]物体识别；图像处理
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0140-01
1引言
随着科学技术的发展，关于移动机器人视觉的研究越来越热门，移动机器人的视觉导航也自然受到重视，视觉导航中的物体识别算法是视觉导航的三大重点（标定、识别、测距）之一。二十世纪七十年代左右，计算机性能的不断提高，计算机视觉来到了发展的春天，是当今世界上最为活跃的也是最有争议的学科之一。
2圆形物体检测系统功能
本系统的主要功能可以分为人员管理，文件操作，摄像头操作，图像预处理，圆形物体检测，参数设置等几个主要功能。下面分别对各个功能模块进行简单说明。
（1）人员管理模块主要包括添加人员，修改人员和删除人员等三个用例。
（2）文件管理模块主要包括选择文件和显示文件两个用例。
（3）摄像头操作模块主要包括摄像头的打开、关闭文件以及抓去图片等用例。
（4）图像预处理模块包括图像的滤波处理、增强处理、二值化以及梯度化等用例。
圆形物体检测模块系统在满足以上所描述的各项功能性需求的同时，对系统的非功能性需求也有一定的要求，其中包括易操作性、可拓展性、可拓展性等方面的需求。
3圆形物体检测系统设计
（1）文件操作模块设计，主要功能是选定待处理的本地目标文件。以便用户可以顺利完成后续的操作。
（2）人员管理模块设计，实现的是相关的参与人员，也就是系统的用户进行管理与组织。每个用户包括基本的个人信息，如姓名、年龄、教育背景等。
（3）摄像头操作模块设计，本系统不仅可以对本地图像进行操作，还可以用摄像头实时获取图像来进行操作。摄像头操作模块主要打开摄像头，获取图像，关闭摄像头等几个子模块。
（4）图像预处理模块设计，图像预处理是本系统的重要步骤，对图像进行预处理操作，可以很高的去除图像中的噪音，加大前景和背景区域的对比，更好的凸显主要物体形状。图像预处理的各个环节可以顺序执行，也可以单独执行其中的某个步骤，每次操作之后都会顯示当前操作后的效果图。
（5）圆形物体识别检测模块设计，它是本系统的最终环节，也是本系统的目的。该模块可以把图像中的圆形物体识别检测，并且进行定位。
（6）参数设置模块设计，它是本系统说对图像中的圆形物体进行识别检测，涉及到了大量的图像处理算法。而每种算法中又有很多的参数需要进行配置，包括滤波参数、增强参数、梯度化参数、二值化参数、识别检测参数以及摄像头配置参数等。因为不同的参数配置可能会适应不同类型的图像，进而会有不同的结果。该模块也是本系统的重要组成部分。
（7）数据存储设计，它是本系统中只有人员管理模块涉及到了数据持久化问题。由于数据量比较小，操作过程也不是很复杂，因此，本文采用基于XML文件的方法来对数据进行存储和访问。
本系统所需的XML文档设计，本系统将采用一个XML文件来存储所有的用户信息。
4圆形物体检测系统所涉及的算法
（1）滤波算法图像滤波是数字图像处理过程中，最经常使用也是最重要的处理过程，噪声会使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或减小，形成一些虚假的物体边缘或轮廓，使得图像的后续处理容易引入误差。因此，要重视图像的滤波处理。
（2）增强算法在一副图像是否适合进行图像对比度增强，是需要进行判断的，经过调研，最后决定使用HSV色彩模型中的图像的V（亮度）值平均来作为判断条件，经过实验，发现V值在100以内需要进行对比度增强，而V值在100以上时不需要进行直方图均衡化。
（3）图像二值化算法利用二值化处理图像可以使得目标物体的轮廓更加明显。将灰度图像进行二值化处理就是将图像上的点的灰度值置为O或255这两个值，使得整个图像呈现出明显的黑白效果。如何将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像，是二值化灰度图像的关键。本文采用自适应阈值选取法来进行图像二值化处理。
（4）图像梯度化算法图像经过上述处理后，进一步利用梯度图像获取算法来获取梯度图像[5]。形态学梯度图像获取方式可以设计为如下方法：
（1）对原图进行膨胀运算，得到膨胀后的图像并保存；
（2）对膨胀后的图进行腐蚀运算，得到腐蚀后图像并保存；
（3）计算膨胀后的图像与腐蚀后的图像中相同点的像素值的差，如果相减为0，则将像素的值记为0，表示这个点不是边缘，如果不为0，则这个点极有可能是边缘，那么就记为255。
（5）圆形物体检测算法设E为图像空间的边缘点集，P为参数空间的参数单元集合，设参数单元的计数值为value，当参数单元pc的value达到指定阈值Nt时，pc所对应的圆成为候选圆，判断图像空间中落到该候选圆上的点数Mpc，如果大于该圆所必须达到的最小点数Mmin，则确认该候选圆为真实圆，记下该圆相关信息并继续进行下一个圆的检测。当检测到的该圆达到预定数目时，结束检测过程；若事先不知道圆的个数，则可规定检测一个该圆过程中所允许随机采样的最大循环次数Kmax，当采样次数已大于Kmax，而参数单元的点集P中仍没有参数单元value达到指定的阈值Nt，则认为Hough变换已不能检测到更多的圆而结束进程。
5结语
本文主要对圆形物体检测系统的主要功能进行了介绍，并给出了主要功能的设计以及各种算法。
[关键词]物体识别；图像处理
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0140-01
1引言
随着科学技术的发展，关于移动机器人视觉的研究越来越热门，移动机器人的视觉导航也自然受到重视，视觉导航中的物体识别算法是视觉导航的三大重点（标定、识别、测距）之一。二十世纪七十年代左右，计算机性能的不断提高，计算机视觉来到了发展的春天，是当今世界上最为活跃的也是最有争议的学科之一。
2圆形物体检测系统功能
本系统的主要功能可以分为人员管理，文件操作，摄像头操作，图像预处理，圆形物体检测，参数设置等几个主要功能。下面分别对各个功能模块进行简单说明。
（1）人员管理模块主要包括添加人员，修改人员和删除人员等三个用例。
（2）文件管理模块主要包括选择文件和显示文件两个用例。
（3）摄像头操作模块主要包括摄像头的打开、关闭文件以及抓去图片等用例。
（4）图像预处理模块包括图像的滤波处理、增强处理、二值化以及梯度化等用例。
圆形物体检测模块系统在满足以上所描述的各项功能性需求的同时，对系统的非功能性需求也有一定的要求，其中包括易操作性、可拓展性、可拓展性等方面的需求。
3圆形物体检测系统设计
（1）文件操作模块设计，主要功能是选定待处理的本地目标文件。以便用户可以顺利完成后续的操作。
（2）人员管理模块设计，实现的是相关的参与人员，也就是系统的用户进行管理与组织。每个用户包括基本的个人信息，如姓名、年龄、教育背景等。
（3）摄像头操作模块设计，本系统不仅可以对本地图像进行操作，还可以用摄像头实时获取图像来进行操作。摄像头操作模块主要打开摄像头，获取图像，关闭摄像头等几个子模块。
（4）图像预处理模块设计，图像预处理是本系统的重要步骤，对图像进行预处理操作，可以很高的去除图像中的噪音，加大前景和背景区域的对比，更好的凸显主要物体形状。图像预处理的各个环节可以顺序执行，也可以单独执行其中的某个步骤，每次操作之后都会顯示当前操作后的效果图。
（5）圆形物体识别检测模块设计，它是本系统的最终环节，也是本系统的目的。该模块可以把图像中的圆形物体识别检测，并且进行定位。
（6）参数设置模块设计，它是本系统说对图像中的圆形物体进行识别检测，涉及到了大量的图像处理算法。而每种算法中又有很多的参数需要进行配置，包括滤波参数、增强参数、梯度化参数、二值化参数、识别检测参数以及摄像头配置参数等。因为不同的参数配置可能会适应不同类型的图像，进而会有不同的结果。该模块也是本系统的重要组成部分。
（7）数据存储设计，它是本系统中只有人员管理模块涉及到了数据持久化问题。由于数据量比较小，操作过程也不是很复杂，因此，本文采用基于XML文件的方法来对数据进行存储和访问。
本系统所需的XML文档设计，本系统将采用一个XML文件来存储所有的用户信息。
4圆形物体检测系统所涉及的算法
（1）滤波算法图像滤波是数字图像处理过程中，最经常使用也是最重要的处理过程，噪声会使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或减小，形成一些虚假的物体边缘或轮廓，使得图像的后续处理容易引入误差。因此，要重视图像的滤波处理。
（2）增强算法在一副图像是否适合进行图像对比度增强，是需要进行判断的，经过调研，最后决定使用HSV色彩模型中的图像的V（亮度）值平均来作为判断条件，经过实验，发现V值在100以内需要进行对比度增强，而V值在100以上时不需要进行直方图均衡化。
（3）图像二值化算法利用二值化处理图像可以使得目标物体的轮廓更加明显。将灰度图像进行二值化处理就是将图像上的点的灰度值置为O或255这两个值，使得整个图像呈现出明显的黑白效果。如何将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像，是二值化灰度图像的关键。本文采用自适应阈值选取法来进行图像二值化处理。
（4）图像梯度化算法图像经过上述处理后，进一步利用梯度图像获取算法来获取梯度图像[5]。形态学梯度图像获取方式可以设计为如下方法：
（1）对原图进行膨胀运算，得到膨胀后的图像并保存；
（2）对膨胀后的图进行腐蚀运算，得到腐蚀后图像并保存；
（3）计算膨胀后的图像与腐蚀后的图像中相同点的像素值的差，如果相减为0，则将像素的值记为0，表示这个点不是边缘，如果不为0，则这个点极有可能是边缘，那么就记为255。
（5）圆形物体检测算法设E为图像空间的边缘点集，P为参数空间的参数单元集合，设参数单元的计数值为value，当参数单元pc的value达到指定阈值Nt时，pc所对应的圆成为候选圆，判断图像空间中落到该候选圆上的点数Mpc，如果大于该圆所必须达到的最小点数Mmin，则确认该候选圆为真实圆，记下该圆相关信息并继续进行下一个圆的检测。当检测到的该圆达到预定数目时，结束检测过程；若事先不知道圆的个数，则可规定检测一个该圆过程中所允许随机采样的最大循环次数Kmax，当采样次数已大于Kmax，而参数单元的点集P中仍没有参数单元value达到指定的阈值Nt，则认为Hough变换已不能检测到更多的圆而结束进程。
5结语
本文主要对圆形物体检测系统的主要功能进行了介绍，并给出了主要功能的设计以及各种算法。