基于VB的实时图像处理系统的研究

董 浩，王 帅，张 晶，周洪远

（河北省科学院自动化研究所，河北 石家庄 050081）

数字图像处理技术的目的是为了提高图像的视感质量、提取图像中所包含的某些特征或者对图像数据进行格式变换，目前已在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉等领域得到广泛应用，并逐渐深入人们的日常生活。一般来说，数字图像处理无论基于何种目的，都需要由计算机和专用的图像处理软件对图像进行加工处理。

Visual Basic（VB）是一种由微软公司开发的编程设计语言，它具有简单易学、人机交互性好等优点，已经在各领域得到广泛应用。图像处理并不是Visual Basic最具优势的开发方向，但是借助于其丰富的图形控件和API函数，Visual Basic可以用简洁、高效的语言代码对图像进行实时处理，并取得令人满意的效果。

铁路轨道检测仪主要用于检测铁路轨道的高低、水平、轨向等参数，它主要由激光发射装置和检测接收系统组成。在检测接收系统中，使用工业相机采集光斑图像并对其进行处理获得检测参数。对此，我们开发了基于VB的实时图像处理软件，利用该软件对光斑图像进行图像捕捉、获取像素、减噪处理、二值化等操作，处理后的光斑图像经数据处理、计算，结合轨道检测仪所携带的其他设备，可以为铁路日常维护提供详实、全面的数据，有效提高了工务段日常线路维护的效率和质量。

1 图像处理过程及相关代码

1.1 图像捕捉

要处理一幅图像，首先要通过合适的手段捕捉图像，Visual Basic提供了两种控件用于图像的显示，分别是PictureBox控件和Image控件。Image控件没有句柄，只能用于显示图片，不能作为其它控件的容器，也不支持PictureBox的高级方法。但是Image控件占用系统资源较少，绘图速度快，而且其Strech属性设置为ture时，图形能自动调整大小以适应Image的尺寸。鉴于此，我们在捕捉图像时，采用PictureBox控件，在软件人机显示界面，采用Image控件。

1.2 像素获取

每一幅图像都是由一系列像素点构成的点阵。在彩色图像中，每个像素点都是由红、绿、蓝三个基色调调合而成的，如果获取了每个像素点三种基色的数值，就可以对图像进行深层次的处理。

在Visual Basic中，主要有三种方法可以读取像素值，前文提到的PictureBox控件可以打开多种类型图片，其本身提供的POINT方法可以读取每一点的像素值，但是读取速度较慢，占用内存较大；GetPixel方法需要调用API函数，但其核心和POINT方法相同，仍然不是最佳选择。目前较主流的方法是GetDIBits方法，使用GetDIBits方法获取picturebox中各点的RGB值，比POINT方法或GetPixel函数逐像素获取像素要快出一个数量级。使用GetDIBits方法获取像素，首先要注意定义数据结构，这是GetDIBits方法不可缺少的。然后需要定义变量，用来存储图形的宽度和高度，并定义三维数组，存放获取原彩色图像中各像素的RGB值，这里需要注意的是，GetDIBits方法只能用于从PictureBox控件获取像素，并不能从Image控件获取，因为Image控件没有句柄，如果想把Image控件的快速性和GetDIBits结合起来，可以采用自定义控件的方法，为Image控件添加句柄，这样可以充分利用GetDIBits方法和Image控件的优势，获取更加快速的像素读取速度。

以下是GetDIBits方法获取像素的部分代码：

Dim iWidth As Integer

Dim iHeight As Integer

Dim bits（）As Byte

iWidth＝form1.Picture1.ScaleWidth／Screen.TwipsPerPixelX

iHeight＝form1.Picture1.ScaleHeight／Screen.TwipsPerPixelY

Dim bi24BitInfo As BitMapInfo

With bi24BitInfo.bmiHeader

.biBitCount＝32

.biCompression＝0＆

.biPlanes＝1

.biSize＝ Len（bi24BitInfo.bmiHeader）

.biWidth＝iWidth

.biHeight＝form10.Picture1.ScaleHeight／Screen.TwipsPerPixelY

End With

ReDim bits（3，0To iWidth－1，0To iHeight）As Byte

ReDim bitsBW（3，0To iWidth－1，0To iHeight）As Byte

lrtn＝ GetDIBits（form1.Picture1.hdc，form1.Picture1.Picture.Handle，0＆，iHeight，bits（0，0，0），bi24BitInfo，0＆）

利用GetDIBits方法可以快速获取图片各点像素值，便于后期对图片进行各种处理。

1.3 减噪处理

由于轨道检测仪一般用于野外线路测量，检测接收系统拍摄到的光斑图像受日照影响较大，当光线直射到接收屏时，甚至出现激光光斑湮没在背景噪声中的现象，另外，长期野外测量，很容易使相机镜头带有灰尘或者微小划痕，这造成输入的数码图像上带有细微的杂色点或者细线，甚至出现背景波纹，如图1、图2所示。

图1 激光光斑湮没在背景噪声中图片

图2 出现背景波纹的激光光斑图片

为解决由光线和相机本身造成的噪声污染，采集到的图像必须经过减噪处理，即采用滤波、调节对比度、调节亮度等手段，对图像进行减噪，以去除背景噪声，提高图像信噪比。借助于工业相机厂商提供的函数，可以实现对不同光照状态下图像对比度、亮度的调节。下面主要介绍一下滤波，由于灰尘或者划痕带来的噪声点宽度较小，一般在1到数个像素之间，而且其亮度和周围正常像素点差异较大，如果我们针对每一个像素点，取一个范围，比如和他周围最接近的8个像素点作比较，取出差异最小的n个像素求平均，代替当前噪声点，就可以达到去除噪声点的效果，由于代码过长，下面仅给出算法，以供参考。

举例如下：范围为8，噪声点为6，取最接近的点为4，4，4，5，5，7，8

4 5 5

7 6 8

3 4 4

均值为（4＋4＋4＋5＋5＋7＋8）／7＝5.28（四舍五入后为5）

处理后结果如下：

4 5 5

7 5 8

3 4 4

可以看出噪声点已被去除。

经过采用滤波、调节对比度、调节亮度三种方法综合处理，可以将不同光照条件下产生的噪声有效去除，获得的图像具有较高信噪比，以下是调整前后图像对比。

图3 处理前的激光光斑图片

图4 处理后的激光光斑图片

1.4 二值化操作

经过减噪处理的图片，已经基本去除了环境噪声，可以对图像进行二值化操作，进一步处理图像，二值化属于VB比较常见的图像处理手段，目前主要有平均值法、加权平均值法、最大值法等算法，在本系统中，经过GetDIBits方法提取出的像素点已经被存储在bits（）三维数组中，只需要对bits（）三维数组进行直接操作，就可以得到二值化后的图片，部分代码如下：

If bits（0，ix，iy）＜90Then

bitsBW（0，ix，iy）＝0

bitsBW（1，ix，iy）＝0

bitsBW（2，ix，iy）＝0

Else

bitsBW（0，ix，iy）＝255

bitsBW（1，ix，iy）＝255

bitsBW（2，ix，iy）＝255

这里设定的阈值为90，可以根据具体测量条件设定为0－255之间的任意值。

2 结论

本文介绍了基于VB的实时图像处理系统的主要处理流程和算法，并给出了部分代码，该系统已经成功在铁路轨道检测仪上得到应用，作为该仪器的前期数据处理核心，将采集到的光斑图像处理为灰度图像，便于后期数据计算。针对1024＊768分辨率的图片，处理速度可以到达每秒2－3张，基本满足了铁路轨道检测仪的检测需要，结合其他传感器提供的参数，可以得出全面的检测数据，为工务段日常维护线路提供了坚实的保障。

［1］ 倪明田，吴良芝，计算机图形学［M］.北京：北京大学出版社，1999.

［2］ 刘独玉，罗彬，基于 VB的图像处理方法［J］.四川轻化工学院学报.2000，13（4）：21－29.

［3］ 田岩.数字图像处理与分析［M］.武汉 华中科技大学出版社，2009.