基于MATLAB的数字成像获取物体三维轮廓的提取与分析毕业论文.doc

《基于MATLAB的数字成像获取物体三维轮廓的提取与分析毕业论文.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于MATLAB的数字成像获取物体三维轮廓的提取与分析毕业论文.doc（50页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、 摘 要图像由于携带丰富的信息得到人们的青睐，而目前获取图像的方法有拍照，视屏截图，利用计算机产生彩图，激光扫描等等。从图像中获取景物的三维信息属于一个多学科交叉的研究领域,它涉及到射影几何学、数字图像处理、计算机图形学、计算机视觉等许多学科的理论,是目前研究的热点之一。三维重建就是通过二维图像中基元(如点、线、面)来恢复目标的三维空间信息,需要研究三维空间中点、线、面的三维坐标与二维图像中对应点、线、面的二维坐标之间的关系,实现定量分析物体的大小和空间物体的相互位置关系。其主要过程是通过对图像的特征提取、特征匹配、图像关键特征的重建、三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构。这种三维信息或三

2、维模型在虚拟植物可视化、数字娱乐、产品外观设计、虚拟场景的模拟等诸多领域具有广泛的应用价值。本文提出了利用数字图像处理的方法对图像进行处理以获得目标图像的轮廓，并得到目标图像的轮廓关键点上的坐标，这对接下来的三维重建目标十分关键。在本文中图像采集之后，首先将其数字化。数字化之后，计算机利用数字图像处理技术对图像进行彩色预处理、去除背景、图像平滑、彩色转灰度、图像锐化、灰度二值化、腐蚀膨胀、滤波、轮廓提取等处理，并且给出每步处理的图像结果。关键词： 数字成像； 图像处理； 三维重建； 轮廓； 坐标 Abtract Image which due to the rich information t

3、o get the favour of people，At present, image acquisition methods are taking pictures, screen shots, and produce images by computer, laser scanning etc.Three-dimensional information obtained from two-dimensional images is an interdisciplinary research field, it involves many subjects of projective ge

4、ometry, digital image processing, computer graphics, computer vision theory, is a research hotspot. Three-dimensional reconstruction is through 2D image primitives (such as point, line, surface) three-dimensional spatial information to restore the target, need to study three-dimensional point, line,

5、 surface 3D coordinate and 2D image corresponding points, lines, surfaces two-dimensional coordinate relationship, relationship between size and space objects to realize quantitative analysis of objects the. The main process is through the feature extraction, feature of image matching, reconstructio

6、n of key characteristics, triangulation and data fusion to generate complete object three-dimensional structure. This 3D information or 3D models have wide applications in virtual plant visualization, digital entertainment, product design, virtual scene simulation etc.This paper proposes the method

7、of digital image processing to deal with the image we have got in order to obtain a target image contour, and get the coordinates of key points on the contour of the target image, which play a key role on the next step of three-dimensional reconstruction . In this paper we should firstly digitize th

8、e image acquisition, After digitaliztion, computer will make use of digital image processing technology for pretreatment, remove the background color, image smoothing,color to gray, image sharpening,gray value of two, corrosion expansion, filtering, contour extraction, and other image processing, an

9、d gives the result among erey steps of image processing.Key words : Digital imaging； image processing； 3D reconstruction； contour； coordinate 目 录摘要1Abstract2目录3第一章 绪论51.1论文研究的背景51.1.1三维测量技术的背景51.12数字图像处理的发展情况61.2数字成像与轮廓提取技术在国内外的发展71.3论文研究的主要内容7 1.4论文的安排8第二章 光学成像系统和图像系统的设计82.1光学成像系统的搭建82.1.1摄像系统的方案选择

10、82.1.2摄像机的参数选择132.1.3光照系统的设计142.1.4光学成像系统的搭建效果162.2摄像机的标定162.2.1摄像机的标定原理162.2.2摄像机的标定过程172.3图像采集182.3.1图像采集的工作过程182.3.2D-S4004HC图像采集卡192.3.3PCI-2312光电隔离DI/D0卡202.3.4软件设计流程21第三章 数字图像处理的基本理论233.1数字图像处理的基本知识233.1.1数字图像的表示方法24 3.1.2数字图像的颜色模型25 3.2图像平滑25 3.2.1中值滤波263.2.2均值滤波263.3图像锐化273.3.1一阶微分运算27 3.3.2

11、基于拉氏算子的图像锐化处理28 3.4图像表示方法相互转化29 3.4.1彩色图像转为灰度图像293.4.2灰度图像二值化293.5二值图像的形态学处理303.5.1图像膨胀303.5.2图像腐蚀30 3.6MATLAB软件的简介31第四章 数字图像处理的实现324.1图像的读取与显示33 4.2彩色图像预处理334.3彩色图像转为灰度图34 4.4图像的锐化与边缘检测35 4.4.1图像的锐化354.4.2图像的边缘检测354.5灰度图像的二值化36 4.6二值图像的处理37 4.6.1腐蚀膨胀处理374.6.2二值图像的中值滤波38 4.6.3连通域标记法滤波394.6.4水杯各分面的轮廓

12、提取414.7 提取水杯分面的轮廓坐标43 4.7.1建立四个分面的二维坐标系43 4.7.2 四个分面的三维坐标系 44 4.7.3选取特征点44第五章 系统介绍与误差分析465.1系统各环节的误差分析46 5.1.1仪器产生的误差46 5.1.2数字图像处理过程中的误差465.1.3环境引起的误差47第六章 总结与展望48参考文献：49 第一章 绪论1.1论文研究的背景1.1.1三维测量技术的背景 21世纪是信息化的时代，而在信息学研究中以图像为载体的信息处理占据重要位置，图像工程已经渗透到各个学科，从工业机器上的视觉检测，医学上的病变诊断，多媒体通信与娱乐，等各个方面都有巨大的用途。其中

13、数字成像系统应用十分广泛。现在这种技术可以被用于地形数据的可视化，这样可以由二维等高线重构出具有光照效果的三维地形图;还有在医学方面比如CT/MRI(核磁共振成像)可以应用于人体断层解剖图像的可视化,同样是得到一个序列的二维轮廓线来重构三维形体,比如人的血管、神经等。 三维测量技术是近年来几何量测量技术中的重点研究领域，该技术以获取被测物体三维轮廓数据为目的，主要包括数据测量与数据后续处理。伴随着光电传感器件以及计算机技术的日趋成熟，三维测量技术得到了不断丰富和发展，越来越广泛的应用对该技术的发展也提出了更新的要求，同时催化了一些相关技术领域的发展，如摄像机标定技术，图像工程，数据补偿技术，颜

14、色渲染技术，测量视角自动选择技术等等。1.1.2数字图像处理的发展情况 根据激光扫描的物体尺寸是在一个相对稳定的范围之内的特点。由此就产生了通过分析目标物体的图像信息，来完成图像面的提取和关键点坐标的提取，而代替人工提取关键点坐标的过程。产生这些想法的原因主要是因为数字图像处理技术的飞速发展，下来简单介绍一下数字图像处理的发展情况。图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。它所携带的巨大信息量可以将客观事物的原形真实地展现在人们的眼前。图像可以分为模拟图像和数字图像。人眼看到的任何自然界的图像都是连续的模拟图像，它的形状和形态表现由图像各位置的颜色所决定。

15、数字图像是由模拟图像经过采样、量化、编码等步骤离散化得到的。由于计算机只能处理数字信息，因此必须把模拟图像转化为数字图像之后，才可以进行处理。数字图像处理是指通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广义的图像处理技术，还包括了图像理解、图像分析、图像识别，等等。数字图像处理主要应用于下面一些领域：(1)通信。通信应用包括图像传输、电视电话、电视会议、数字图像处理技术主要用于图像压缩甚至在图像理解的基础上进行压缩。(2)宇宙探测与遥感。由于太空技术的发展，需要用到数字图像处理大量的星体图片；同样遥感也需要此项技术，这可以应用于地形地质，矿藏探查，森林、水利、海

16、洋、农业等资源调查，自然灾害预测，气象卫星云图处理，以及军事目标识别。 (3)生物医学领域。数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 (4)工业生产中的应用。在生产线对产品及部件进行无损探伤是图像处理的重要应用领域。主要有产品质量检测、生产过程的自动控制、CAD/CAM等。经过上述对数字图像以及其领域的阐述，我们知道数字图像的应用范围十分广泛，因此可以将数字图像处理

17、的方法引入到激光扫描图像处理中来。通过获取激光扫描对象的图像，再用数字图像处理的方法对图像进行处理，获取关键点位置坐标，以达到目标物体三维重建的目的。 1.2数字成像与轮廓提取技术在国内外的发展 视觉信息作为人类获取外界信息的主要手段，据分析，人类通过视觉获取的信息占其总获取信息量的70%80%左右。现在的信息处理，以图像的二维处理和计算机视觉的三维图像处理已在蓬勃发展，即为有效的例证。图像处理的应用领域已经扩展到人类生活和工作的各个方面，以图像处理为工具的轮廓提取也已经渐渐增加起来。轮廓提取与表面重建是计算机视觉中的重要研究课题，其在虚拟现实、自控车辆、机器人环境分析、监控系统中的物体跟踪与

18、识别、生物医学图像处理、工业在线自动检测、形状反求等方面有着广泛的应用前景。反求和重构的一种测量方法，是目前国内外研究的热点。根据断层图像提取的实体轮廓可以通过表面重建得到物体的CAD模型，或直接应用于快速成形系统。 近年来，将物理原理引入物体的形状恢复吸引了学者们的研究兴趣，基于可变形模型的轮廓提取与表面重建就是其中的一类。可变形模型可视为在内力和外力作用下的能量极小化样条模型，内力来自几何模型，约束它的形状；外力来自图像特征，引导它的行为，将其吸引至图像特征处。因此，基于可变形模型的断层图像轮廓提取与表面重建研究，在科学研究及工程应用中有着重要的意义。 1.3论文研究的主要内容论文研究的对

19、象是一个具有明显棱角的物体，因此本论文中根据实际情况以普通水杯为例，来详细地阐述怎样根据数字图像处理的方法获取它的分面信息，然后根据不同面的信息，怎样获取各个面的关键坐标点的值。首先要根据目标物体的形状信息，来确定怎样搭建光学成像系统。光学成像系统首先要保证必须得到水杯的各个面的具体信息，所以成像系统选择的是数字摄像机在物体正面、侧面、背面以及顶面的扫描，而激光扫描仪的选择将直接影响到水杯的成像质量。采集回来的图片要经过一系列数字图像处理的工作，首先进行目标物体的提取、彩色转灰度、图像平滑、锐化、二值化、膨胀腐蚀、二值滤波等得处理，得到到效果比较好的二值图像，然后再二值图像的基础之上，选择比较

20、理想的轮廓提取方法得到图像的轮廓。图像的轮廓得到之后，要根据二值图像经过滤波之后的图像，确定产品的分面信息以及分面之后得到各个面的关键点的坐标。上述工作完成之后，还需要讨论整个系统所产生的误差，本文给出了减小误差的方法。最后得出通过对物体的图像进行数字图像处理能够完成对目标物的三维重建与恢复工作。1.4论文安排论文一共分为六个章节，下面对每个章节做个概述。第一章 绪论。主要介绍了论文的研究背景、目的和意义，以及本论文的章节安排。第二章 图像采集卡对图像的采集。主要介绍了摄像机系统方案。第三章 数字图像处理的基本理论。本章介绍了数字图像处理的基本知识，图像表示方法之间的转换，典型的数字图像处理的

21、算法比如图像平滑/滤波、腐蚀膨胀等以及图像处理实现的软件平台。第四章 数字图像的实现过程。本章从图像的读取开始，根据图像的特点结合上一章图像处理的基本理论，对图像进行平滑锐化、膨胀腐蚀、图像滤波、轮廓提取以及面坐标生成等处理，接着根据各分面的相互对照关系，从二维坐标系映射出三维坐标系，便可以得到轮廓的三维坐标。第五章 结果分析和误差分析。本章根据论文的结果，分析了系统的误差以及产生误差的原因，并针对这些误差提出的解决方案。第六章 总结和展望。主要讨论了论文的成果和不足，有待于以后的改进。 第二章 光学成像系统和图像采集系统的设计在这一章，为了达到用数字图像处理的方法对水杯轮廓进行提取的目的，就

22、必须设计合理的图像光学成像系统，很好地完成对图像数据的采集工作。本章主要介绍两个方面的内容，一个是光学成像系统的搭建，它包括摄像系统的配置和光学系统的设计；另一个方面叙述了图像采集系统的实现过程，以及图像采集工作的软件设计流程。本章的框图如下图所示： 图2.1 图像的光学成像系统和图像采集系统2.1光学成像系统的搭建在图像光学系统中包括摄像系统和光照系统。其中摄像系统包括摄像机系统的方案选择以及摄像机的参数选择。光照系统主要介绍了光照的设计问题。2.1.1摄像系统的方案选择 在本论文中，使用的是CCD摄像机，结合论文的目的，本系统采用了双目测量的原理。由于有极线几何原理和光学三角形原理的理论支

23、撑，基于双目立体成像原理的三维测量方法具有稳定可靠、精度高、速度快等优点, 目前已经广泛应用于逆向工程、物体识别、工业质量检测及机器人自导引等领域。双目测量基本任务之一是从相机获取的图像信息出发，计算被测对象在三维空间中的几何信息，并由此进行被测对象的识别操作，而空间被测对象表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，摄像机成像的几何模型是由两摄像机的相对位置和他们在世界坐标系中的三维位置和方向决定的。在本系统的双目测量中，两相机的相对位置可有两种选择，一种是两相机放置在同一平面内，这样两个相机一般会有共同的视场区，然后通过一系列的算法重构出被测对象的

24、三维信息。这种放置方式构成了传统的经纬仪三维测量系统的测量模型。而另一种放置方式是两相机相互垂直交叉放置，一个相机测量一个面的形状信息，然后通过两个相机的相对位置来构建被测对象的三维坐标信息，在这种放置方中，两相机一般没有共同的视场区，这种测量方法的基础其实就是单目测量，然后通过两组单目测量系统进一步构建三维测量系统，严格的说该方法不属于三维测量的方法，该方法一般适用于被测对象具有对称性的场合。下面分别介绍下两种方法的测量原理。(1)经纬仪三维测量系统平行放置法是由人类视觉感知模型得到的启示：可以利用两个相机代替人眼，从而构成了三维视觉测量系统。该模型的相机安装位置和被测对象的位置关系如图2.

25、2所示：图2.2 经纬仪三维测量系统模型现假设物理坐标系OXYZ和左相机CCD1的坐标系重合，p为空间被测对象上的任何一点，p点在两幅图像上的成像点为 (u1,v1)和( u2,v2)，则根据摄像机透视变换模型有 (2.1) (2.2)现假设摄像头的两个坐标系之间的关系为： (2.3)其中R为两个相机之间的旋转矩阵，T为两个相机之间的平移矩阵 (2.4)则由式2.3得： (2.5)其中，从2.5式可以看出只要知道了两个相机的、以及两个相机之间的空间位置关系(即旋转矩阵和平移向量)，则可以得到两个相机共同视场下的任何一点的空间坐标信息。由上面的分析可知该种方法能实现三维信息的精确测量，但是它存在

26、一个问题，就是在两幅图像上找同名点比较困难。如果无法找到同名点，那么这种方法就是失败的，在实际中很多人使用人机交互的方法来找同名点，但是本系统要求的自动化水平比较高，要求在无人操作的情况下能完成系统的功能。所以本系统没有采用这种方法。采用的是下面的方法。(2)两摄像头垂直放置法测量系统两个摄像头垂直放置法的测量模型如图2.4所示，该模型的物理坐标系为OXYZ，物理坐标系的坐标原点在整个测量系统的底面中心处，摄像头1的坐标系为O1X1Y1，摄像头1相对于物理坐标系OXYZ的位置为： (2.6)其中为摄像头1相对于物理坐标系为OXYZ的旋转矩阵，为平移向量。摄像头2相对于物理坐标系OXYZ的位置为

27、： (2.7)其中为摄像头2相对于物理坐标系为OXYZ的旋转矩阵，为平移向量。图2.3 两摄像头垂直放置法测量系统模型现在假设要求图2.4中面ABCD的位置信息，只要求出ABCD四点的三维坐标值也就确定了该面的位置信息。不妨以A为例，因为坐标系OXYZ的X，Y轴分别平行于O1X1Y1坐标系的X1，Y1轴，XOY平面平行于X1O1Y1平面，所以物理坐标系上的任意一点投影到O1X1Y1坐标系上时，旋转向量R1的值为单位阵。A点在物理坐标系中的X和Y方向的坐标(x，y)，而A点在摄像机1图像中的坐标为,即相当于把物体上的A点投影到X1O1Y1平面，所以有： (2.8)其中和分别为摄像机1在x，y方向

28、上的放大倍数，为摄像机1的平移向量。根据上式可以求出A点x，y轴坐标。因为坐标系OXYZ的Y，Z轴分别平行于02X2Y2坐标系的Y2，Z2轴，所以物理坐标系上的任意一点投影到02X2Y2坐标系上时，旋转向量R2的值为单位阵。A点在物理坐标系中的Y和Z方向的坐标(y，z) A点在摄像机2图像中的坐标为，则 (2.9)其中和分别为摄像机2在y，z方向上的放大倍数，为摄像机2的平移向量。根据上式可以求出A点y，z轴坐标。综上所述，就可以求出A点在物理坐标系中的坐标(x，y，z)，根据同样的理论就可以求出B，C，D在物理坐标系中OXYZ的坐标。通过以上的分析可以看出，在测量精度要求不高且被测对象具有明

29、显对称性的场合下，该测量系统具有简单，快捷，对环境要求不严格的特点。2.1.2摄像机的参数选择摄像机是本系统获取被测对象信息的唯一途径，它的作用就像人的眼睛，它在本系统中起着非常重要的作用，所以在尽可能降低系统总成本的情况下选择一个合适的摄像机在本系统中显得至关重要，摄像机一般要根据以下几个参数进行选择。(1)灵敏度作为图像传感器最重要的技术指标之一，灵敏度是衡量图像传感器对于光线的敏感度，一般监控用的低端CMOS的灵敏度高达10V/Lux-sec以上，高过大部分的CCD传感器，灵敏度指标主要体现在画质的亮度和低光效果上，灵敏度越高画面越清晰。(2)动态范围动态范围是衡量图像传感器对于明暗光线

30、差别较大的场景下的表现。在实际应用中，体现在图像传感器是否可以在一幅图像中既可以清晰显示较暗的场景，又可以清晰显示光线充足的场景. 动态范围越高，表明在明暗差别较大的场景下，图像传感器表现越好。目前高端CMOS可实现高达100dB以上的动态范围，而常见CCD的动态范围基本在60dB左右。从动态范围上讲，CMOS略胜一筹。(3)焦距目前，市场上同一产品下会有3.6mm、4mm、6mm、8mm、12mm等不同规格的焦距指标，对于具有相同的成像面积的两个摄像机，镜头焦距越短的摄像机视角就越大，具体选择多大焦距的镜头还得看要拍摄的距离，焦距大一些，相应你要看到的图像范围就要比现在看到的小一些了。每个焦

31、距的镜头都只能在一定范围内达到最佳的监看效果。在本系统中，拍摄的距离为2-3米，拍摄的场景是1m1m的区域。所以选用了焦距为6mm的摄像机。(4)线数目前，市场上对于民用级选用的购摄像机一般有380线、420线、480线、520等不同的规格，线数代表摄像机的清晰度，即在监视器上水平扫描的线数，线数越高，图像的清晰度越好。 根据以上四个指标和成本的综合权衡，本系统选用了安视宝公司的ASB-H88B系列摄像机，镜头焦距为6mm，如图3.4所示，动态范围为48dB，采用的成像器件为1/3英寸的Sony Color CCD ，PAL格式的有效像素为512(H)582(V) ，NTSC格式的有效像素为5

32、12(H)492(V) ，水平分辨率为420TVL，经过实验，该摄像头很好的满足了本系统的要求【2-3】。图2.4 ASB-H88B摄像头2.1.3光照系统的设计光源设计也是图像测量系统的一个重要组成部分。被测对象就是在光源的照射下，成像图像传感器的感光面上，最后通过放大输出被测对象的图像信息。而随着光源光谱成分的变化，以及光源强度分布随时间等的变化，摄像机输出的图像信号也会发生变化。本系统中要求光照度在成像区尽可能的分布均匀，若光照度分布不均匀，成像区就有可能出现有些区域的光照度太高，有些区域的光照度太低，当摄像头选定以后，它的动态范围也就确定了，若光照度变化太大(包括空间上的变化和时间上的

33、变化)，超出了摄像头的动态范围，在高照度区就会出现画面失真的现象，在低照度区就会出现无法检测出被测对象的现象。因而，在恰当地选择光源，有利于我们获得理想的图像信号，为后续的图像处理降低了难度。在照明系统的设计中，首先考虑光源的选择，常见的光源可分为自然光源和人工光源两大类。由于本系统的工作环境在工厂，工厂里的自然光会受到工厂中自身的照明系统和工厂中的其他设备的影响，因而本系统中不适合使用自然光源。(1)光源的选择为了获得良好的、稳定的测量条件，本系统中使用人工光源。目前，人工光源主要有如白炽灯、卤素灯、激光器等，此为还有今年来发展迅猛的LED灯。白炽灯、卤素灯是使物体温度升高而发光的温度辐射光

34、源，是利用温度辐射原理而制成的，其发热量大，温度很快升高，其发出的光谱范围宽，是连续光谱，使测量系统容易受外界杂散光的干扰，不利于测量。激光器在本系统中的成本相对比较高。LED灯泡的发光源可以近似的认为是点光源，若受到其他物体的遮挡，很容易使成像区出现阴影区，也不利于本系统的测量要求。因而本系统选用了LED日光灯作为系统的光源，如图2.5所示。由于它的结构是管状的，基本能保证成像区的光照光照度满足系统的要求。图2.5 LED日光灯(2)光照系统的设计光照系统设计时，本着尽可能使成像区的光照度均匀的原则，设计的光照系统如图2.6所示图2.6 光照系统模型由图知，本系统专门为成像系统设计了一个封闭

35、的成像环境，这样就消除了外界光线对系统的干扰，成像系统的光照度只由系统内部的光照度决定。1号和2号LED日光灯的设计主要为1号摄像头拍摄图像提供合适的光照条件，3号和4号LED日光灯的设计主要为2号摄像头拍摄图像提供合适的光照条件。2.1.4光学成像体统的搭建效果根据以上的分析，图像测量系统由成像系统和光照系统组成的搭建效果如下图所示：图2.7 光学成像系统的结构图2.2摄像机的标定2.2.1摄像机的标定原理(1)标定放大倍数市场上购买的相机一般不提供相机的内部参数, 所以当相机用于测量时, 必须进行标定。在本系统中，经过试验发现相机的内参对系统测量精度影响不大，所以本系统中只标定了相机的放大

36、倍数(即被测对象实际大小和它在图像上大小的关系)。标定方法如下：在实际测量之前，先在测量系统中放置一个标定物D(本系统用的是一个实心立方体),假设它在摄像机1的成像范围中实际长度是和，而成像的长度为和，所以摄像机1在X,Y方向上的放大倍数分别为： (2.10) (2.11)同理可求，摄像机2的放大倍数和。(2)标定平移矩阵 先在图像上点几个边缘点，获得其图像坐标值，然后测出其在物理坐标系中的值，放大倍数已经求出，所以只需把这些坐标点的值带入式2.8和式2.9中就可求出和的值。2.2.2摄像机的标定过程摄像机的标定是由人机交互的方式完成的，标定由以下几个步骤完成。(1)点图2.8中尺寸标定按钮，

37、物体图像就出现在界面的第二列中。(2)在图像上取点单击“开始取点”按钮，使物体的两幅图像显示在界面的第二列中，其中上面的图像是摄像机1拍摄的，记为图1，下面的图像是摄像机2拍摄的，记为图2。然后操作员在这两幅图中用鼠标分别点4个点，这四个点的位置要尽量点在标定物的边缘上(或是有特征的地方)，这样比较容易测量出这些点对应的实际坐标，并将图1的4个点A、B、C、D的坐标存在point类型的数组中，记为point14，将图2的4个点E、F、G、H的坐标值存在存在point类型的数组中，记为point24。A点坐标存放在point10中，B点坐标存放在point11中，C点坐标存放在point12中，

38、D点坐标存放在point13中。E点坐标存放在point20中，F点坐标存放在point21中，G点坐标存放在point22中，H点坐标存放在point23中。(3)坐标转化单击“停止取点”，数组point14和数组point24中存的坐标值是,以窗口左上角为原点的坐标值，point14数组中的坐标转化为以图1中心(01)为原点的坐标值，point14数组中的坐标转化为以图2中心(02)为原点的坐标值。转化之后的结果，仍然放在point14 数组和point14 数组中。(4)求两个摄像机的放大倍数 两个摄像机分别有4个放大倍数需要标定，摄像机1的和和摄像机2的和。 (2.12) (2.13)

39、(4)求平移向量把E、F、G、H的图像坐标值和物理坐标值以及和的值带入式2.8中可求出。把A、B、C、D的图像坐标值和物理坐标值以及和的值带入式2.9中可求出根据计算可得到如下的结果： (2.14) (2.15)2.3图像的采集2.3.1图像采集的工作过程图像采集部分是本系统完成后续图像处理部分的基础和保障，正确、实时的采集图像数据是图像采集部分的关键。在本系统中，计算机执行抓拍动作是成像区的限位开关信号被触发。其工作原理如下，在图像成像区的生产线上安装了一个限位开关，当生产线上的产品传输到成像区的正中间时，这个限位开关被触发。限位开关信号通过输入输出卡连接到计算机上，当这个开关被触发时，它会

40、给输入输出卡一个中断信号，同时，输入输出卡会发给计算机一个信号，当计算机端检测到这个信号时，通知视频采集卡执行抓拍动作，并把抓拍到的图像保存到计算机中等待处理。由于生产线的传输速度比较低，而限位开关从触发到被计算机响应时间非常短，所以当计算机执行抓拍动作时，产品还在成像区的正中间，基本不会偏离成像区的中间位置，即使出现了微小的偏离现象，通过多次的实验知，这个偏离也在系统的误差范围内。流程图如下：图 2.9 图像采集流程图在等待限位开关的信号时，通过PCI-2312型号的16路输入输出卡把信号传输给计算机。由于本系统用了两个摄像头来采集产品的形状和坐标信息，因此视频采集卡应至少含有两路视频输入口

41、。考虑到系统以后升级时可能增加摄像头，需要多预留1-2路视频输入口，因此本系统选用了含有4路视频输入口的DS-4004HC图像采集卡。2.3.2 DS-4004HC图像采集卡本测试系统采用的是海康威视公司的DS-4004HC型号的视频采集卡，DS-4004HC系列压缩板卡是海康威视的第三代视音频压缩卡。它采用高可靠性、低功耗的视频处理器，可用于音视频数据流的实时采集和压缩编码。 DS-4004HC型号的采集卡具有以下功能和性能： （1） DS-4004HC支持4路音频输入和4路视频输入。（2） DS-4004HC采用DM642DSP处理器实现对音视频的实时压缩。（3） 开放的SDK使用户根据自

42、己的需要编写应用软件。（4） 可根据用户的需要设置编码的帧格式、码率、图像质量。（5） 支持运动检测、OSD、LOGO和区域屏蔽以及水印技术。（6） 预览分辨率和编码分辨率可达4CIF，进行压缩不丢帧。采集卡如图所示：图2.10 图像采集卡2.3.3 PCI-2312光电隔离DI/DO卡PCI-2312是一块光电隔离输入输出板，具有16路开光量隔离输入和16路开关隔离输出。主要用于工业控制及相关领域，它的性能和功能介绍如下：(1)16路开关量输入通道，16路开关量输出通道(光电隔离)。(2)输入输出信号最高切换频率10KHz(方波)(3)输入输出电压为5V24V(4)输入输出电压为5V24V(

43、5)工作温度：-1055(6)储存温度：-2080PCI-2312光电隔离DI/DO卡如图所示：图2.11 PCI-2312光电隔离DI/DO卡2.3.4 软件设计流程上面介绍了图像的采集工作过程，下面主要介绍一下利用软件来设计图像采集的过程。图2.12 采集图像的软件设计流程初始化是由函数InitDSPs()函数完成的。若初始化成功，该函数返回可用的编码通道，否则返回零，表示初始化失败，可能没有找到相应的DSP模块，系统退出。若系统初始化完成了，接着判断该采集卡有几个可用通道，并打开相应的通道，获取通道由GetTotalDSPs()函数完成，打开通道由ChannelOpen(int Chan

44、nelNum) 函数完成，该函数有一个参数，表示具体的通道号，若打开失败，直接退出系统，若成功，则返回该通道的通道句柄，以后该通道的相关操作都需要该通道句柄。在成功初始化采集卡并打开通道的情况下，接着就设置预览模式。设置预览模式由函数SetPreviewOverlayMode()完成，返回0表示显卡支持板卡的Overlay预览方式，并启动Overlay预览模式。Overlay(覆盖)是一种数字视频的显示技术，它允许数字信号不经过显示芯片处理，而直接通过显存输出到显示器屏幕上。Overlay显示模式最大的用途在于优化视频播放。由于不同的视频有不同基准色调、亮度、对比度和饱和度，对于不同的电脑、不同的视频文件，为了获得最好的显示效果就需要对各种显示属性进行调节，普通显示模式显然无法胜任，因而就使用Overlay显示模式进行单独调节。Overlay显示模式具有速度快、画质好、占用系统资源少等特点，特别适合于视频文件的播放。在成功设置预览模式后就启动预览模式，启动预览由StartVideoPreview (HANDLE hChannelHandle,HWND WndHandle, RECT *rect,BOOLEAN bOverlay, int VideoFormat, int FrameRate) 函数完成 ，该函数有六个参数，HANDLE hChannelHa