基于MATLAB的微內(nèi)孔圖像處理技術(shù)的研究

山東濰坊工程職業(yè)學(xué)院　　蔣慶磊　聶永濤

基于MATLAB的微內(nèi)孔圖像處理技術(shù)的研究

山東濰坊工程職業(yè)學(xué)院蔣慶磊聶永濤

基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)，對針閥體微內(nèi)孔的圖像進行處理。本文重點闡述了采用特定算法解決實際應(yīng)用環(huán)境下的圖像問題，比如圖像數(shù)字化、圖像增強、采用傅里葉變換分析圖像等技術(shù)，進而獲取圖像特征，為微內(nèi)孔加工質(zhì)量判定提供依據(jù)。

微內(nèi)孔；MATLAB；數(shù)字圖像處理；算法

1　引言

圖像處理技術(shù)在現(xiàn)代科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、氣象等領(lǐng)域都有應(yīng)用，人們依據(jù)圖像信息判斷事物，解決工業(yè)現(xiàn)場實際問題。通過處理圖像，可以獲取我們所需要的有價值的信息。圖像處理是對原始圖像加工編輯，獲取有用的信息。借助MATLAB軟件可以更好地處理圖像來獲取信息，具有高效率、高精度、操作簡便的優(yōu)點。

2　數(shù)字圖像處理技術(shù)

通過計算機可以實現(xiàn)圖像的除噪、增強、分割、獲取圖像特征值等，這些理論和技術(shù)即為數(shù)字圖像處理。

圖像處理的方法，包括圖像的數(shù)字化、圖像的壓縮、圖像的恢復(fù)、圖像的增強等。

2.1圖像的數(shù)字化

將連續(xù)的圖像用數(shù)字描述，方便用于計算機分析。在空間和時間上未處理過的圖像是連續(xù)的二維函數(shù)，要經(jīng)過計算機的抽樣量化，即轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像進行處理。矩陣是數(shù)字圖像最基本的表達形式。

2.2圖像的壓縮

對圖像進行編碼，能夠壓縮獲取圖像的數(shù)據(jù)。同時，數(shù)據(jù)的壓縮是基于變化信息的表達方式，在特定的信息空間中盡可能多地顯示信息，以更好地實現(xiàn)人們對信息的需求。

2.3圖像的恢復(fù)

利用同步的結(jié)構(gòu)紋理填充算法是常用的恢復(fù)算法之一，圖像的分解、圖像的紋理合成和潤飾是算法中3個主要的技術(shù)。首先把圖像分解為紋理子圖和結(jié)構(gòu)子圖；再把兩部分子圖分別經(jīng)紋理合成和潤飾技術(shù)修復(fù)；最后把新生成的兩部分子圖合并獲得新圖，即算法的實現(xiàn)過程。

2.4維納濾波

維納濾波是一種自適應(yīng)技術(shù)，即基于圖像的局部方差來調(diào)節(jié)濾波器的輸出，當局部方差小時，平滑效果顯著；當局部方差大時，平滑效果較小。維納濾波有著良好的選擇性，能夠較好地存儲圖像的高頻細節(jié)信息和邊緣，且使用方便。

2.5圖像的增強

圖像的增強即應(yīng)用特定的技術(shù)增強圖像中有價值的信息，一方面可以改善圖像的清晰度，增強圖像的視覺效果，另一方面使圖像方便于計算機處理。其中，中值濾波和直方圖都是圖像增強的有效方法。

2.6獲取圖像特征

為了獲取圖像特征，一般借助圖像的閾值分割把研究對象從圖像中分割出來，取灰度值為255，其他取值為0。通過在灰度直方圖上查找谷底的取值區(qū)域，并由此獲知特定閾值大小，進而對灰度圖像進行圖像的灰度閾值變換，對微內(nèi)孔進行二值化，即采用圖像的灰度直方圖分布，獲取該圖像的灰度規(guī)則，再基于閾值對微內(nèi)孔圖像進行二值化形成銳化圖像，進行掃描，搜索圖像的邊緣，最后獲取圖像的邊緣輪廓線。

3　 MATLAB 7軟件概述

MATLAB，是MatrixLaboratory英文縮寫，是Math works公司推出的高性能數(shù)值計算軟件，歷經(jīng)不斷更新，現(xiàn)成為最優(yōu)秀的數(shù)值計算軟件之一，也是很受歡迎的可視化處理軟件。它集成了線性運算、圖像處理、信號處理等功能，具有良好的用戶對象，并具有可擴展性。

基于MATLAB軟件處理圖像是當前應(yīng)用領(lǐng)域中的熱門課題之一，其原理是通過一組有序的數(shù)據(jù)元素重構(gòu)圖像，并且數(shù)組元素一一對應(yīng)像素值。所以MATLAB軟件可借助矩陣計算完成圖像處理。MTALAB的圖像處理工具箱，包含一系列圖像操作函數(shù)，能夠完成圖像變換、圖像分析、幾何操作等圖像處理?；贛ATLAB的圖像處理系統(tǒng)利用圖像處理函數(shù)，融合不同算法，實現(xiàn)微內(nèi)孔圖像的處理與分析。MATLAB中的常用圖像處理函數(shù)，包括讀入函數(shù)imread（）、寫出函數(shù)imwrite（）、顯示函數(shù)imshow（）等。

4　運用MATLAB軟件處理微內(nèi)孔圖像

圖1　標準微內(nèi)孔和待檢內(nèi)孔檢測過程中的圖像系列

測量結(jié)果如圖1所示。針對圖1（a）待檢微內(nèi)孔圖像，圖像分辨率為748×576，采用MATLAB軟件進行圖像處理。圖1（f）為待檢微內(nèi)孔的邊緣檢測處理效果圖。從圖1可知，圖像處理的步驟：首先，對原始圖像進行灰度處理，再進行圖像的灰度均衡，采用閾值為200獲取二值化后的圖像，然后進行中值濾波與圖像平滑處理，最后用邊緣檢測算子進行邊緣檢測，以便獲取圖像特征。

5　結(jié)論

通過采用MATLAB處理圖像，獲取的邊緣輪廓清晰，能夠準確得到微內(nèi)孔的特征參數(shù)；該方法具有快速、高效率、精度高等優(yōu)點，也具有十分良好的應(yīng)用前景。

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