基于LabVIEW的彩色圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器視覺的研究也越來越受到人們的青睞。所謂機(jī)器視覺一般是指通過建立攝像機(jī)與計(jì)算機(jī)的通訊來模擬人眼的功能,使得圖像或圖像序列在處理之后,能夠提取出有效的信息,有助于對外界環(huán)境中的事物進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動的識別。機(jī)器視覺的一個重要任務(wù)就是對圖像中的特定目標(biāo)進(jìn)行提取,而目標(biāo)提取的速度、精度與準(zhǔn)確性直接決定了對后續(xù)運(yùn)動目標(biāo)的識別與跟蹤的有效性。
　　 在各種光學(xué)圖像中,對外部客觀世界最為逼近的描述當(dāng)屬彩色圖像。因此,

2、對彩色圖像進(jìn)行處理有助于我們獲得更多的有效信息。本文就彩色圖像中的圖像分割和目標(biāo)提取中的一些問題進(jìn)行了較為系統(tǒng)的討論,提出了一種彩色圖像目標(biāo)提取綜合算法,并把圖像處理算法成功地應(yīng)用到目標(biāo)提取系統(tǒng)中,最后在LabVIEW開發(fā)環(huán)境下完成了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)。
　　 本文首先研究了目前常用的目標(biāo)提取算法,包括圖像分割方法、幀間差分法、減背景法、聚類分析法和光流法,詳細(xì)分析了每種算法的原理,尤其對圖像分割中閾值分割的各種算法和聚類分析法進(jìn)行了驗(yàn)

3、證并成功地將算法應(yīng)用到了目標(biāo)提取實(shí)驗(yàn)平臺中。
　　 其次提出了彩色圖像復(fù)雜背景目標(biāo)提取綜合算法,這也是本文最大的創(chuàng)新點(diǎn)。該算法是在分析了自動閾值分割、單顏色因子閾值分割、HSL模型、形態(tài)學(xué)、魔杖處理的基礎(chǔ)上,提出的一種顏色閾值分割與魔杖處理相結(jié)合的復(fù)雜背景彩色圖像目標(biāo)與背景分離方法。與傳統(tǒng)的自動閾值分割方法相比,適用的彩色圖像范圍更加廣泛。對于灰度變換之后,灰度差比較小的圖像,采用該方法仍然有很好的分離效果。
　　 最后