商標識別 - 下載本文

北華大學

圖像處理實習報告

——商標檢測系統設計

學 院:電氣信息工程學院 專 業: 電子信息工程

班 級: 信 息12-1 姓 名: 周 賀 學 號: 44 指導教師: 董 勝 實習日期: 2015.9.6—9.20

目 錄

1 實習題目 ........................................... 3 2 實習目的與要求 ..................................... 3 3 實習內容 ........................................... 3 4 實習原理 ........................................... 3

4.1 實驗所用編程環境: ................................ 3

4.1.1 MATLAB 開發環境介紹 .....................................3 4.2 圖像處理算法原理分析 ............................ 4 4.2.1圖像增強.......................................................4 4.2.2圖像分割..............................................5

4.2.3基于灰度的模板匹配..........................................6

5 商標檢測系統設計 ....................................8

5.1 圖像預處理設計 ... ................................8

5.2 特征提取算法設計..............................................8 5.3 匹配算法設計..................................................9

6商標識別系統調試與仿真 ............................ 10

6.1 實驗步驟 ....................................... 10 6.2 運行結果........................................................11

實習結論與分析 ...................................... 14 實習歷程和心得 ...................................... 14 參考文獻 ............................................ 15 附 錄..............................................18

1實習題目

商標檢測系統設計

2實習目的與要求

數字圖像處理是本專業十分重要的一門專業必修課程,在之前我們已經已行了理論課的學習,但是這種理解畢竟不夠深刻。通過這次編程實習,一則鞏固課堂上學到理論知識,進一步理解基本算法步驟,二則提高我們的編程能力,通過實習來了解圖像處理軟件的實現的基本原理,為我們以后進一步學習專業知識和參與項目解決實際問題奠定基礎。

3實習內容

⑴圖像采集:用相機加上合適的光源對被測產品進行拍照采集圖像,再將采集到的圖像傳輸到計算機里準備檢測。

⑵圖像預處理:對采集到的圖像進行去噪和銳化等處理,使圖像盡可能的與印刷品原貌相吻合。

⑶進行直方圖處理和特征提取,

⑷商標識別:通過某種算法,使待檢測商標中的每個點在標準圖像中都有唯一確定的點與之對應,從而識別出商標。

4 實習原理

4.1 實驗所用編程環境:

4.1.1 MATLAB數字圖象處理技術簡介

數字圖像處理技術[14]是20世紀60年代隨著計算機技術和大規模集成電路的發展而產生,并不斷成熟起來的新興的技術領域,數字圖像處理技術在理論上和實際應用中都取得了巨大的成就。圖像處理就是將圖像轉換為一個數字矩陣存放在計算機中,并采用一定的算法對其進行處理。目前的圖像處理技術已經在許多的應用領域中得到重視,并取得了巨大的成就。根據應用領域的不同要求,可以將圖像處理技術劃分為許多分支,其中比較重要的分支有:圖像數字化、圖像增強與復原、圖像編碼、圖像分割與特征提取、圖像分析和圖像隱藏。

在圖像處理方面,MATLAB是一種基于向量(數組)而不是標量的高級程序語言,數字圖像實際上就是一組有序的離散數據(具有二值或灰度值的二維數組),使用MATLAB的矩陣變量對這些離散數據形成的矩陣能夠進行一次性的處理。因此,MATLAB從本質上提供了對圖像的支持,非常適合于圖像處理,較其它標量

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語言而言,這也是MATLAB非常顯著的一大優勢。

MATLAB 軟件是矩陣實驗室(Matrix Laboratory)的簡稱,是 Math Works 公司于 1984年推出的用于數值計算的商業數學軟件,用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境,主要包括 MATLAB 和 Simulink 兩大部分[15]。

MATLAB 的圖像處理功能主要集中在圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox,IPT)中,圖像處理工具箱是由一系列支持圖像處理操作的函數組成,可以進行諸如幾何操作、線性濾波和濾波器設計、圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態學處理等圖像處理操作[16]。MATLAB提供的圖像處理函數涵蓋了圖像處理的包括近期研究成果在內的幾乎所有的技術方法,是學習和研究圖像處理的人員難得的寶貴資料和加工工具箱。MATLAB強大的圖形功能和豐富的圖像處理工具箱函數能夠將復雜的算法轉化為簡單函數調用,省去了大量的底層編程工作,從而使科研人員專注于研究或教學,并能夠達到快速實現設計思路的目的。這些函數按其功能可分為:圖像顯示;圖像文件I/O;圖像算術運算;幾何變換;圖像登記;像素值與統計;圖像分析;圖像增強;線性濾波;線性二元濾波設計;圖像去模糊;圖像變換;鄰域與塊處理;灰度與二值圖像的形態學運算;結構元素創建與處理;基于邊緣的處理;色彩影射表操作;色彩空間變換;圖像類型與類型轉換。

4.2 系統原理

4.2.1 圖像增強 (1)線性拉伸

灰度線性變換就是對圖像的所有點的灰度按照線性灰度變換函數進行處理,調整圖像的對比度。設f(x,y)為當前像素的灰度,則經灰度線性變換后的灰度值為:g(xy)=a*f(x,y)+b。如果算出來的值大于255,則讓它等于255,小于0則讓其等于0。 (2)直方圖均衡

灰度直方圖是以圖像的灰度值為x軸,灰度出現的頻率為y軸的直 方圖,反映了圖像的灰度分布。先算出一幅圖像中各個灰度級

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n是圖像中象素的總和,nk是灰度級為rk的象素個數,L為圖像中灰度級別的總數。這也是我們繪制原始圖像直方圖的依據。 直方圖均衡化的變換函數:

其中Sk為原灰度級為rk的像素經直方圖均衡化變換后的灰度。根據計算得到的累積分布函數,建立輸入圖象與輸出圖象灰度級之間的對應關系,并將變換后灰度級恢復成原先數范圍。 (3)局部處理

局部處理包括低通濾波、高通濾波和中值濾波等。低通濾波和高通濾波都是應用模板卷積方法對圖像每一像素進行局部處理。通過定義一個模板來對原始圖像中的目標像素的一組鄰域進行處理,然后將處理結果賦給模板中心對應的目標像素。高通濾波用來增強邊緣,低通濾波用來去噪。模板大小一般為奇數,3x3和5x5大小的模板最為常用。中值濾波是對一個滑動窗口內的各像素按灰度大小進行排序,然后將其中值賦給目標像素。中值濾波是一種非線性的平滑法,對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好,在有效抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊。 4.2.2 圖像分割 (1)邊緣檢測

邊緣檢測的方法有Rorerts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子等。Rorerts算子、Prewitt算子和Sobel算子使用梯度法對圖像進行處理。對于離散的圖像處理而言,經常用到梯度的大小。并且一階偏導數采用一階差分來近似表示。對于一幅圖像中突出的邊緣區,其梯度值較大;對于平滑區,梯度值較小;對于灰度級為常數的區域,梯度為0。

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