基于机器视觉的数字图像处理系统设计与实现

基金项目：重庆市教委科学技术研究计划项目青年项目（KIQN202102403）；重庆市教育科学规划课题2023年度一般课题（K23YG22

40419）

作者简介：陈欣（1987-），女，硕士，讲师。研究方向为电子通信。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.21.013

摘" 要：图像技术在计算机技术的发展推动下，被广泛应用于各个领域，且呈现出良好的应用效果。基于机器视觉的数字图像处理系统，已经成为现代科学和技术中不可缺少的工具。该文以此为出发点，探究基于机器视觉的数字图像处理系统设计方案，并思考系统的实际应用价值。

关键词：机器视觉；数字图像处理系统；系统设计；精度；摄像机

中图分类号：U414" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2024）21-0052-04

Abstract： With the development of computer technology， image technology has been widely applied in various fields and has shown good application effects. The digital image processing system based on machine vision has become an indispensable tool in modern science and technology. This paper takes this as a starting point to explore the design scheme of a digital image processing system based on machine vision， and considers the practical application value of the system.

Keywords： machine vision; digital image processing system; system design; accuracy; camera

机器视觉技术融合了人工智能、图像处理及计算机科学等多领域知识，通过模拟人类视觉功能，高效地从图像中提取并处理信息。该技术已广泛应用于各行业，尤其在禽蛋品质检测等领域表现卓越，有效避免人为误差。机器视觉能迅速获取大量信息并自动处理，还可在高危或人工视觉无法满足需求的场景中发挥作用，显著提升检测质量和效率[1]。此外，它还助力机械操作优化，保障产品安全，成为现代工业不可或缺的技术支撑。

1" 数字图像处理的优势

1.1" 再现性好

在传统的模拟图像处理中，图像在复制、传输或保存过程中往往会损失质量，出现模糊、失真等现象，数字图像处理技术则彻底改变了这一状况。基于数字编码的方式将图像信息转化为计算机可识别的数据，从而实现图像高质量复制和传输。数字化处理方式的应用，可使图像无论被复制多少次，其质量都不会发生任何变化。此外，数字图像还可以在不同的设备和平台上进行无缝传输和展示，无需担心兼容性问题，为长期保存和广泛传播图像提供保障。

1.2" 处理精度高

在数字图像处理中，图像被分解为无数个像素点，每个像素点都有其精确的数值表示。数字化的表示方式使图像处理人员精细的调整和操作图像，如亮度调整、对比度增强、色彩校正等。此外，数字图像处理技术还支持图像识别、图像分析、图像增强等各种复杂算法和应用，以实现更高级别的图像处理需求。

1.3" 通用性强

数字图像处理技术具有极强的通用性，被广泛应用在医学、军事、航空航天等高科技领域。同时在日常生活、娱乐等普通领域，数字图像处理也发挥着重要作用。在医学领域，数字图像处理技术应用于医学影像分析、病变检测等方面，为医生提供准确、可靠的诊断依据。在军事领域，数字图像处理技术则被用于遥感监测、目标识别等方面，为军事决策提供支持。在航空航天领域，数字图像处理技术则成为飞行器导航、星球探测等方面不可或缺的技术手段。此外，在日常生活中，数字图像处理技术也无处不在，如手机拍照、视频聊天等都离不开它的支持[2]。

2" 总体设计方案

2.1" 系统构成和工作过程

在工业检测流水线上，当传感器探测到待检测物体逐渐接近摄像机的拍摄中心时，会迅速触发一个脉冲信号，这个信号会被精确地发送给图像采集卡。图像采集卡，作为系统的“大脑”，会根据预先设定的程序和延时要求，有条不紊地将启动脉冲分别传递给照明系统和摄像机。

对于摄像机而言，这个启动脉冲意味着它将结束当前的拍照任务，转而开始新的一轮图像捕捉。如果摄像机在接收启动脉冲前处于待机状态，那么脉冲的到来会使其立即激活，并在开始新的拍照前自动打开曝光构件，曝光时间已经事先被精准设定。同时，另一个启动脉冲也被发送给光源，要求其与摄像机的曝光时间达到完美同步，以保证图像质量[3]。

随后，摄像机快速扫描目标并输出图像，图像采集卡则负责接收这些信号，并通过A/D转换技术将模拟信号转化为数字格式，或者直接接收摄像机已经数字化的视频数据。一旦数据被采集卡接收并处理，数字图像就会被安全地存储在计算机的内存中，等待进一步的指令。

2.2" 图像预处理模块设计

将彩色图像转换为灰度图像，简化图像信息并减少计算量。最常用的灰度化公式是基于加权平均法，其公式为

Gray（i，j）=0.299×R（i，j）+0.587×G（i，j）+0.114×B（i，j） ， " （1）

式中：R（i，j）代表图像在（i，j）位置的红色分量，G（i，j）代表图像在（i，j）位置的绿色分量，B（i，j）代表图像在（i，j）位置的蓝色分量，Gray（i，j）代表转换后的灰度值。

高斯滤波器用于平滑图像，减少噪声。二维高斯函数公式为

G（x，y，σ）=e 。 （2）

在实际应用中，二维高斯函数会被离散化，并且与图像的每个像素及其邻域进行卷积。

直方图均衡化用于提高图像的对比度，特别是当图像的对比度较低时。其公式基于图像的直方图（像素值分布）

sk=T（rk）=（L-1）∑pr（rj） ， （3）

式中：sk代表输出图像的灰度级，rk代表输入图像的灰度级，L代表灰度级的数量，pr（rj）代表输入图像的灰度级为rj的像素出现的概率值。

Sobel算子用于检测图像中的边缘，其水平和垂直方向的卷积核分别为

Gx=－１ ０ １－２ ０ ２－１ ０ １ ， （4）

Gy= 1" "2" 1 0" "0" 0-1 -2 -1 。 （5）

梯度幅值计算公式如下

M（x，y）="。 （6）

将灰度图像转换为二值图像，通常使用阈值分割法。公式为

Binary（i，j）=1，if Gray（i，j）gt;T0，otherwise，" "（7）

式中：T代表设定的阈值，Binary（i，j）代表二值化后的结果。

2.3 特征提取与图像分割模块设计

特征提取是从图像中提取有意义的信息，以便于后续的分类、识别和分析。灰度共生矩阵（GLCM）用于描述图像中灰度级别的空间关系。其分析涉及统计灰度级对出现的频率，进而计算如对比度、能量、熵等纹理特征。

Contrast=∑∑（i-j）2 P（i，j） ， （8）

式中：L代表灰度级别数，P（i，j）代表灰度共生矩阵中元素（i，j）的概率。

边界矩（Boundary Moments）用于描述物体边界的形状特性。傅里叶描述符（Fourier Descriptors）将边界上的点转换为频域表示。图像分割是将图像划分为若干个具有相似特性的区域，基本阈值分割

g（x，y）=1，if f（x，y）gt;T0，otherwise ， （9）

式中：g（x，y）代表输出图像，f（x，y）输入图像在（x，y）的灰度值。

从种子点开始，将与种子点相似（根据预定义的相似性准则）的邻域像素合并到同一区域。聚类分割利用K-均值（K-means），将图像像素分为K个聚类，使每个像素与其所属聚类的中心点的距离之和最小

J=∑‖xi-uk‖2 ， （10）

式中：J代表损失函数，Ck代表第k个聚类，xi是属于Ck的像素，uk是Ck的中心点。

2.4 图像后处理模块设计

在基于机器视觉的数字图像处理系统中，图像后处理模块通常涉及对已经处理过的图像进行进一步的分析、优化或转换，以便于最终的决策或输出。

膨胀

A？茌B=z|∩A≠？覫 ， （11）

式中：A代表原始图像，B代表结构元素，是B的反射，z是位移，膨胀操作会使图像中的白色区域（前景）扩大。

腐蚀

A？苓B=z|B？哿A。 （12）

腐蚀操作会使图像中的白色区域（前景）缩小。

开运算

A" B=（A？苓B）？茌B 。 （13）

闭运算

A·B+（A？茌B）？苓B。 （14）

闭运算通常用于填充小的孔洞或连接邻近的物体。

在图像后处理中，将提取的特征与预定义的模型或数据库中的特征进行匹配，涉及计算特征之间的相似性或距离度量。

d（x，y）="， （15）

式中：x和y是2个特征向量，n是特征的维度。

图像变换包括仿射变换、投影变换等，用于图像的校正、配准或对齐，其中仿射变换

x′y′1=a b txc d ty0 0 1xy1 ， （16）

式中：x、y为原始坐标，x′、y′为变换后的坐标，a、b、c、d、tx和ty是仿射变换的参数。

3" 系统实现与性能测试

3.1 系统开发环境搭建

在硬件方面，一台配备高性能处理器的计算机是不可或缺的，如Intel Core i9或AMD Ryzen Threadripper系列，这些处理器能够处理复杂的图像处理任务。同时，NVIDIA或AMD的高端图形处理单元（GPU）也是加速图像处理的关键组件。摄像头方面，可选择工业级的高分辨率相机，如Basler或Point Grey的产品，捕捉高质量的图像。

在软件方面，操作系统选择稳定的Windows 10 Professional版本，以此提供良好的稳定性和兼容性。编程环境选择Python，配合OpenCV图像处理库，这是一个广泛使用的开源图像处理库，提供了丰富的图像处理功能。此外，对于机器学习和深度学习算法的支持，可以选择TensorFlow，为图像处理提供了强大的工具。在开发过程中，硬件和软件的兼容性是必须考虑的。选择的硬件和软件组件应该能够无缝地集成在一起，提供高效的图像处理性能[4]。

3.2" 各功能模块的实现

图像采集模块负责从实际环境中捕获目标物体的图像，为后续处理提供原始数据。图像采集模块功能实现必须借助专业摄像头设备，这些设备具有高分辨率、高灵敏度等特点，能够捕捉到细节丰富、质量上乘的图像。同时，为了保证图像稳定性和实时性，图像采集模块还需精确校准和配置摄像头，保证其能够准确地捕捉到目标物体的图像。

预处理模块负责初步处理采集到的原始图像，消除图像中的噪声、增强图像的对比度、改善图像的亮度等。预处理模块功能实现需要运用多种图像处理算法，如滤波算法、直方图均衡化算法等。算法能够有效地提升图像的质量，使后续处理更加准确和高效。

特征提取模块负责从预处理后的图像中提取出边缘、纹理、颜色等有意义的信息，这些信息对于图像的分类、识别和分析具有重要意义。特征提取模块的实现需运用边缘检测算法、纹理分析算法等图像处理领域高级技术，进而准确地提取出图像中的关键特征，为后续处理提供有力的支持。

图像分割模块负责将图像划分为多个区域，每个区域具有相似的特征。图像分割模块借助阈值分割、边缘检测、区域生长等复杂的算法实现，根据图像的灰度、颜色、纹理等特征将图像划分为不同的区域，从而实现图像的准确分割。考虑分割后的区域之间的连续性和平滑性，提升分割结果准确性[5]。

决策与输出模块负责根据前面模块的处理结果做出判断，并将结果以适当的方式输出。决策与输出模块功能实现要求综合考虑系统应用场景和用户需求，确定最佳的输出方式和展示效果。

3.3" 系统集成与调试

3.3.1" 图像采集

图像采集通常涉及与摄像头的交互。

import cv2

# 初始化摄像头

cap = cv2.VideoCapture（0）

# 检查摄像头是否成功打开

if not cap.isOpened（）：

print（\"Error： Could not open camera.\"）

exit（）

# 循环采集图像

while True：

# 读取一帧图像

ret， frame = cap.read（）

# 检查是否成功读取图像

if not ret：

print（\"Error： Failed to read frame.\"）

break

# 在此处添加图像处理代码

# 显示图像

cv2.imshow（\"Image\"， frame）

# 等待按键，如果按下′q′键则退出循环

if cv2.waitKey（1） amp; 0xFF == ord（′q′）：

break

# 释放摄像头并关闭所有窗口

cap.release（）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.2" 预处理

预处理可以包括图像灰度化、去噪等操作。

import cv2

# 读取图像

image = cv2.imread（\"example.jpg\"）

# 将图像转换为灰度图

gray_image = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BG R2GRAY）

# 在此处添加其他预处理操作

# 显示灰度图像

cv2.imshow（\"Gray Image\"， gray_image）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.3" 特征提取

特征提取涉及边缘检测、角点检测等算法。

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

image = cv2.imread（\"example.jpg\"）

# 转换为灰度图

gray_image = cv2.cvtColor（image， cv2.COLOR_BG R2GRAY）

# 应用Canny边缘检测

edges = cv2.Canny（gray_image， 50， 150）

# 在此处添加其他特征提取操作

# 显示边缘检测结果

cv2.imshow（\"Edges\"， edges）

cv2.waitKey（0）

cv2.destroyAllWindows（）

3.3.4" 决策输出

决策输出通常基于提取的特征进行分类或识别。

import cv2

import numpy as np

# 读取图像并进行预处理

# ...

# 提取特征（此处以边缘检测为例）

# ...

# 假设edges是提取的边缘特征

# 进行简单的二值化决策，根据边缘数量判断是否为特定物体

edge_count = np.sum（edges ！= 0）

threshold = 1000" # 阈值，根据实际情况调整

if edge_count gt; threshold：

print（\"Detected object.\"）

else：

print（\"No object detected.\"）

4" 结束语

经过设计与实现过程，本文成功构建了基于机器视觉的数字图像处理系统。系统结合了先进的算法与高效的硬件配置，展现出强大的图像处理能力。无论是在静态还是动态场景下，系统都能快速、准确地捕捉并处理图像，为后续的图像分析与应用提供了有力支持。

参考文献：

[1] 许春和，孙培刚，张全禹，等.基于机器视觉的数字图像处理系统设计[J].大众标准化，2022（19）：128-130.

[2] 赵恩铭，姚志强，杨松，等.基于机器视觉的自动目标跟随系统设计与实现[J].大理学院学报，2022（6）：42-47.

[3] 许林.基于机器视觉的沥青延度仪试模测量系统的设计与实现[J].福建交通科技，2023（8）：87-92.

[4] 钟飞，赵子丹，夏军勇，等.基于机器视觉的编织袋表面缺陷检测系统设计与实现[J].包装工程，2022，43（13）：247-256.

[5] 梅志敏，陈艳，胡杭，等.机器人与机器视觉的垃圾分拣系统设计[J].机械设计与制造，2022（4）：275-278.