基于LabVIEW图像识别的物体外观实时分类研究

基于ＬａｂＶＩＥＷ图像识别的物体外观实时分类研究

王明军，麦云飞，杨磊，程曦

（上海理工大学机械工程学院，上海２０００９３）

摘要：采用了实时图像与背景图像相减的方法提取物体图像，有效的提高了图像的识另ｑ效率。通过对物体轮廓坐

标重建的方法提取了边界坐标，及根据型心与边界坐标的欧式距离峰值或峰谷的个数对物体进行了分类识

机械研究与应用 一

研究与分析

文章编号：１００６—４４１４（２００９）０６—００１７—０２

ｏｎ

别。通过蚰ＶＩＥｗ进行编程，并对圆形、三角形和矩形物体进行实验，结果表明该方法能有效的对物体外观

重建，并进行分类。

关键词：图像识别；轮廓重建；分类；ＬａｂＶＩＥＷ中图分类号：ＴＰ３９１．４ｌ

文献标识码：Ａ

Ｒｅａｌ－－ｔｉｍｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｐｐｅａｒａｎｃｅｏｆｏｂｊｅｃｔｓｂａｓｅｄ

ＷａｎｇＭｉｎｇ—ｊａｎ，ＭａｉＹｕｎ—ｆｅｉ，Ｙａｎｇ

（Ｃｏｌｌｅｇｅｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌ

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ＬａｂＶＩＥＷｉｍａｇｅ

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ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

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ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

ｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）

ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ

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ｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｕｓｉｎｇｔｈｅｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔ｝Ｉｔｈｅｒｅａｌ—ｔｉｍｅｉｍａｇｅ

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ｃｉｒｃｕｌａｒ，ｔｒｉａｎｇｕｌａｒａｐｐｅａｒａｎｃｅａｎｄ

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ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ

ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｂｏｕｎｄｓ，ｒｅｄｒａｗ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ＬａｂＶＩＥＷ

有奇数点的滑动窗口，其实现过程是先对该窗口中的数值进行升序排序，然后找出中问值，窗口内所有数值用中间值代替。但传统的算法主要依赖于排序算法，但处理大型处像时实时性不强，由文献［４，５］提出了改进的快速中值滤波算法。２．２灰度化处理

将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有Ｒ、

１

引言

随着图像处理与分析技术的发展，图像处理已广泛用于工业、医学、军事等其他领域。如医学影像与显微图像处理，工业检测与过程控制和产口无损探伤等。目标识别技术是图像处理的一个重要构成，是模式识别在图像处理领域的应用。由于图像数据量非常大，并且识别系统开发周期长，所以本文提出基于虚拟仪器的图像模式识别。

２工作原理

为了便于计算机对目标图像的实时分析，先要将视频信号转换为数字化图像。由于图像在采集，转换过程当中存在噪声，因此在处理时先将滤波增强，彩色图像灰度化处理，轮廓提取，特征提取，最后进行模式识别。

２．１图像预处理

由于各种原因常被强度随机噪声所污染，一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。因此在对图像进一步处理之前，应首先对图像进行滤波。常用的有高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Ｇａｂｏｒ滤波。其中中值滤波ｕｑ１是一种非线性

Ｇ、Ｂ三个分量决定，而每个分量有２５５中值可取，这

样一个像素点变化范围很大。而灰度图像是Ｒ、Ｇ、Ｂ三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围只有２５５种。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。

第一种方法使求出每个像素点的Ｒ、Ｇ、Ｂ三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量：

ＲＩ：Ｇｌ：Ｂｌ：半

（１）

滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计

特性，所以比较方便。常规的中值滤波是利用一个含

第二种方法是根据Ⅲｙ的颜色空间中，ｌ，的分

量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根

收稿日期．＇２００９一０９—２９

作者简介：王明军（１９８５一），男，四川巴中人，硕士，主要从事精密测试及控制，模式识别方面的研究。

万方数据　

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