數(shù)字圖像目標(biāo)分割與提取研究背景意義目的與現(xiàn)狀

1、數(shù)字圖像目標(biāo)分割與提取研究背景意義目的與現(xiàn)狀1 背景數(shù)字圖像目標(biāo)分割與提取是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)備受關(guān)注的研究分支。因?yàn)樵谀繕?biāo)分割與提取過程中可以利用大量的數(shù)字圖像處理的方法，加上其在計(jì)算機(jī)視覺、模式識別等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，都吸引了眾多研究者的注意。相信對這一問題的深入研究不僅會(huì)不斷完善對這一問題的解決，而且必將推動(dòng)模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能等計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的發(fā)展。圖像分割和邊緣檢測的問題在近二十年中得到了廣泛的關(guān)注和長足的發(fā)展，國內(nèi)外很多研究人士提出了很多方法，在不同的領(lǐng)域取得了一定的成果。但是對于尋找一種能夠普遍適用于各種復(fù)雜情況的準(zhǔn)確率很高的分割和檢測算法，還有很大的探

2、索空間。邊緣提取和分割是圖像分析的經(jīng)典研究課題之一，目前的理論和方法仍存在許多不足之處，仍在不斷改進(jìn)和發(fā)展。由于圖像的多義性和復(fù)雜性，許多分割的工作無法依靠計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，而手工分割又存在工作量大，定位不準(zhǔn)確的難題，因此，人們提出了一些人工交互和計(jì)算機(jī)自動(dòng)定位相結(jié)合的方法，利用各自的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)輪廓的快速定位。相信這些交互式方法的應(yīng)用，必將推動(dòng)圖像目標(biāo)分割與提取這一既具有廣闊的應(yīng)用前景又具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值的課題的進(jìn)一步研究，也必將成為一個(gè)更為獨(dú)立和活躍的研究領(lǐng)域1。近年來，dsp技術(shù)的發(fā)展不斷將數(shù)字信號處理領(lǐng)域的理論研究成果應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中，并且推動(dòng)了新的理論和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展，對圖像處理等領(lǐng)

3、域的技術(shù)發(fā)展也起到了十分重要的推動(dòng)作用?；赿sp的圖像處理系統(tǒng)也被廣泛的應(yīng)用于各種領(lǐng)域。從圖像處理技術(shù)的發(fā)展來看，實(shí)時(shí)性在實(shí)際中有著廣泛的應(yīng)用。實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)是如何在有限的時(shí)間內(nèi)完成大量圖像數(shù)據(jù)的處理。因?yàn)橐獙D像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,所以為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和快速,高效的處理,在這個(gè)系統(tǒng)中要求我們的圖像處理速度要達(dá)到一定的速度， 而圖像處理的速度是由算法的執(zhí)行時(shí)間、視頻輸入輸出延遲以及外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器與dsp的數(shù)據(jù)交換效率等因素決定。算法執(zhí)行時(shí)間與 cpu 速度有關(guān);圖像處理的速度既圖像處理所要用的時(shí)間，它主要是由算法決定的。算法執(zhí)行的指令的多少?zèng)Q定了處理速度。而圖像的處理的算法包含有大量的算法

4、指令，為了快速的處理大數(shù)據(jù)量的多媒體信息，特別是活動(dòng)圖像信息，同時(shí)又能靈活的支持多種不同的應(yīng)用，dsp的應(yīng)用勢在必行。相比于通用的dsp，用于多媒體應(yīng)用的專用dsp集成了許多專用模塊，這些模塊用硬件加速很多通用的多媒體方面的大量算法明晰的處理、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等要求.由于圖像處理的數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)處理相關(guān)性高，實(shí)時(shí)的應(yīng)用環(huán)境決定嚴(yán)格的幀、場時(shí)間限制，因此實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)必須具有強(qiáng)大的運(yùn)算能力。各種高性能dsp不僅可以滿足在運(yùn)算性能方面的需要，而且由于dsp的可編程性，還可以在硬件一級獲得系統(tǒng)設(shè)計(jì)的極大靈活性。實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)在目標(biāo)跟蹤、機(jī)器人視覺、智能交通監(jiān)控中都得到越來越多的應(yīng)用。2 實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)

5、國內(nèi)外現(xiàn)狀實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)技術(shù)隨著圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺的廣泛應(yīng)用而異軍突起，這種系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。它們反過來也促進(jìn)了圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺理論的進(jìn)一步深入、提高。2.1 實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展和現(xiàn)狀圖像處理的發(fā)展與計(jì)算機(jī)以及硬件技術(shù)的發(fā)展是緊密聯(lián)系的。最早發(fā)表有關(guān)計(jì)算機(jī)處理圖像信息文章的時(shí)間要追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)以及硬件技術(shù)的高速發(fā)展，性能大幅度提高，而價(jià)格卻大幅度下降，有力地推動(dòng)了圖像處理技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展大致上可以劃分為四個(gè)階段。 圖像處理系統(tǒng)發(fā)展的第一階段第一階段的時(shí)間大體上是20世紀(jì)60年代到80年代中期，這個(gè)時(shí)期的圖像處理系統(tǒng)采用機(jī)箱式結(jié)構(gòu)，主流計(jì)

6、算機(jī)采用小型機(jī)，并采用雙屏操作方式，所以系統(tǒng)的體積比較大，功能也比較強(qiáng)，當(dāng)然價(jià)格也比較貴。 圖像處理系統(tǒng)發(fā)展第二階段第二階段的時(shí)間大體上是20世紀(jì)80年代中期到90年代初期，這個(gè)階段的主要特點(diǎn)是小型化，外形不再是機(jī)箱式而是插卡式，絕大部分都采用pc系列微機(jī)構(gòu)成圖像處理系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)總線采用isa(industrial standard architecture)總線，并采用雙屏操作方式。圖像卡的體積較小，一般圖像卡都是采用大規(guī)模集成電路甚至是制作專用集成電路，從而使價(jià)格降低了。 圖像處理系統(tǒng)發(fā)展第三階段 第三階段的時(shí)間大體上是從20世紀(jì)90年代初開始，這一階段圖像處理系統(tǒng)突出特點(diǎn)是單屏方式，以微

7、機(jī)pci總線(peripheral component interconnect bus)為支持的單屏方式和以圖像壓縮傳輸為特點(diǎn)的圖像通信方式成為主流方式，但仍然主要是依靠微機(jī)來進(jìn)行圖像處理，在windows平臺上編制圖像處理軟件包。 基于dsp的圖像處理系統(tǒng)隨著微型計(jì)算機(jī)的發(fā)展和普及，現(xiàn)代圖像處理方式越來越向高速、小型、簡潔的方向發(fā)展，圖像處理逐漸由專用、笨重的圖像處理機(jī)過渡到通用、小型方式，但是由于圖像數(shù)據(jù)量大，算法復(fù)雜，使用軟件來處理時(shí)，軟件往往局限于計(jì)算機(jī)的配置，使得圖像處理速度比較慢、實(shí)時(shí)性差、價(jià)格高，不能適應(yīng)惡劣工作環(huán)境。與此同時(shí)數(shù)字信號處理各種算法日趨完善，特別是運(yùn)算能力很強(qiáng)的數(shù)

8、字信號處理器(dsp)的問世，使現(xiàn)代圖像處理系統(tǒng)進(jìn)入了和計(jì)算機(jī)緊密結(jié)合的全數(shù)字體制的階段。以dsp為核心的硬件系統(tǒng)同樣可以用來進(jìn)行圖像處理，為這個(gè)問題的解決帶來了新的途徑。dsp的運(yùn)算速度和運(yùn)算精度不斷地提高，片內(nèi)的存儲(chǔ)容量不斷地加大，系統(tǒng)功能、數(shù)據(jù)處理能力以及與外部設(shè)備的通信功能不斷地增強(qiáng)，完全可以脫離pc機(jī)開發(fā)出基于dsp的圖像系統(tǒng)。這種設(shè)計(jì)方案的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)計(jì)簡單、靈活，成本比較低，便于實(shí)際中使用。2.2 圖像分割概述圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，自20世紀(jì)70年代起一直受到人們的高度重視，至今已提出上千種分割算法，但因尚無通用的分割理論，現(xiàn)提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一

9、種適合所有圖像的通用分割算法。另外，還沒有制定出選擇適用分割算法的標(biāo)準(zhǔn)，這給圖像分割技術(shù)的應(yīng)用帶來許多實(shí)際問題。最近幾年又出現(xiàn)了許多新思路、新方法或改進(jìn)算法，對一些經(jīng)典方法和新出現(xiàn)的方法作了概述。并將圖像分割方法分為閾值分割方法、邊緣檢測方法、區(qū)域提取方法和結(jié)合特定理論工具的分割方法。早期的圖像研究中，圖像的分割方法主要可以分為兩大類。一類是邊界方法，這種方法的假設(shè)是圖像分割結(jié)果的某個(gè)子區(qū)域在原來的圖像中一定會(huì)有邊緣存在；一類是區(qū)域方法，這種方法的假設(shè)是圖像分割結(jié)果的子區(qū)域一定會(huì)有相同的性質(zhì)，而不同區(qū)域的像素沒有共同的性質(zhì)。這兩種方法都有缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，有的學(xué)者也試圖把兩者結(jié)合起來進(jìn)行圖像分割，隨

10、著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，很多方法不斷涌現(xiàn)，如基于彩色分量分割、紋理圖像分割。所使用的教學(xué)工具和實(shí)驗(yàn)手段也是不斷的擴(kuò)展，從時(shí)域信號到頻域信號處理，近來小波變換也應(yīng)用在圖像分割當(dāng)中。3 dsp實(shí)時(shí)圖像分割的目的和意義在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及到產(chǎn)品檢驗(yàn)、生產(chǎn)監(jiān)視和零部件缺陷識別等多方面的應(yīng)用，例如對零部件批量生產(chǎn)過程中的尺寸缺陷檢測，零件的缺陷檢查，ic上的自動(dòng)字符識別，自動(dòng)裝配過程中的完整性檢查，電子裝配線的自動(dòng)定位，機(jī)器人的引導(dǎo)和零件的識別等。利用圖像處理的方法，對感興趣區(qū)域進(jìn)行分割從而進(jìn)一步的分析。軍事上對圖像處理的應(yīng)用是最早的。對地球上所有感興趣的地區(qū)進(jìn)行空中攝影后，每天得到成千上萬張照片，以前雇傭成千上萬人對照片進(jìn)行分處理，現(xiàn)在則可以用dsp技術(shù)進(jìn)行處理。另一方面，在六十年代中期以后，發(fā)射了陸地衛(wèi)星和天空實(shí)驗(yàn)室，都是對地球進(jìn)行資源遙感的，他們利用衛(wèi)星拍攝的圖像進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)用于資源普查、農(nóng)業(yè)規(guī)劃、農(nóng)作物產(chǎn)量估算、病蟲害監(jiān)測、森林調(diào)查等許許多多的方面。圖像處理在模式識別中的應(yīng)用場所的安全保障。比如對人員進(jìn)行身份驗(yàn)證，如新興的虹膜圖像識別門禁系統(tǒng)。這其具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、非接觸性等優(yōu)點(diǎn)被廣泛的認(rèn)為是最有前途的生物識別技術(shù)。將虹膜圖像識別技術(shù)應(yīng)用于門禁系統(tǒng)可以增強(qiáng)安全防范手段，為銀行、保密設(shè)施、檔案室等機(jī)要部門的現(xiàn)代化管理、監(jiān)測、控制提供重要安全技