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    “數(shù)字圖像處理”綜合實(shí)踐教學(xué)改革與創(chuàng)新
    ——以路面裂縫圖像增強(qiáng)為例

    2022-03-15 10:18:16張湃孟慶瑩
    電子制作 2022年4期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理彩色圖像人行道

    張湃,孟慶瑩

    (唐山學(xué)院智能與信息工程學(xué)院,河北唐山,063000)

    0 引言

    綜合類實(shí)踐教學(xué)是在學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,為了更好的進(jìn)行實(shí)踐和研究而開(kāi)設(shè)的一種綜合性的實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式。它在考查學(xué)生課程基本知識(shí)點(diǎn)的同時(shí),又培養(yǎng)了學(xué)生的動(dòng)手操作能力、誤差分析能力、資料搜集、查閱能力和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析能力[1]。

    “數(shù)字圖像處理”課程是通信類專業(yè)本科教學(xué)一門(mén)重要的專業(yè)課程,該課程重點(diǎn)突出圖像處理的基礎(chǔ)理論和具體應(yīng)用實(shí)例的工程實(shí)現(xiàn)?;趫D像處理綜合實(shí)踐教學(xué)能夠幫助學(xué)生在理解算法等基本知識(shí)點(diǎn)的同時(shí),對(duì)實(shí)際問(wèn)題,如圖像復(fù)原、圖像去噪、圖像增強(qiáng)[2]等應(yīng)用能夠有較深入理解與掌握。目前,針對(duì)圖像處理的應(yīng)用非常廣泛,如路面裂縫識(shí)別技術(shù)[3],路面裂縫識(shí)別技術(shù)是針對(duì)目前道路交通而設(shè)計(jì)的,由于路面存在各種缺陷,會(huì)造成交通擁堵,甚至有可能發(fā)生事故,因此利用邊緣增強(qiáng)和提取算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)路面裂縫的識(shí)別,能夠有效檢測(cè)裂縫的形態(tài),大小以及判斷是否需要修復(fù)等問(wèn)題。本實(shí)驗(yàn)基于“路面裂縫圖像增強(qiáng)”的應(yīng)用背景,結(jié)合“數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的培養(yǎng)方案,以路面裂縫圖像增強(qiáng)為案例,設(shè)計(jì)相應(yīng)的綜合性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。主要綜合了信號(hào)與系統(tǒng)、多媒體通信技術(shù)和現(xiàn)代通信原理等相關(guān)專業(yè)課程的理論知識(shí),選擇Matlab 作為仿真軟件[4],在開(kāi)發(fā)環(huán)境下完成對(duì)路面裂縫的增強(qiáng)。

    1 路面裂縫圖像增強(qiáng)原理

    實(shí)際問(wèn)題中不僅存在裂縫,而且收集的人行道裂縫圖像中也存在噪聲。因此,改善人行道裂縫圖像的主要目的是增加人行道裂縫與背景之間的對(duì)比度,使裂縫更加可見(jiàn),這要求在算法配置中盡可能去除圖像噪聲,同時(shí),路面裂縫邊緣盡可能不要出現(xiàn)模糊。本實(shí)驗(yàn)中介紹的非下采樣輪廓波變換(NSCT)[5]不僅可以抑制偽Gibbs變形引起的裂縫不透明度,還可以準(zhǔn)確區(qū)分排氣表面裂縫的紋理特征,以消除噪聲并增加裂縫和背景之間的對(duì)比度。

    NSCT首先使用未增強(qiáng)金字塔濾波器組(NSPFB)實(shí)現(xiàn)多維圖像退化,然后使用未增強(qiáng)濾波器工具(NSDFB)在每個(gè)尺度上完成接收子屬性圖像的多向退化,以獲得子帶圖像(系數(shù))不同的尺度和方向。在圖像退化和重建過(guò)程中,NSCT避免了采樣和圖像捕獲,因此NSCT變換不僅具有多尺度、多方向的優(yōu)點(diǎn),而且具有良好的局部特性和空間、頻率的平移不變性,這在很大程度上解決了頻譜混疊的問(wèn)題,并且使每個(gè)子帶的系數(shù)矩陣不同,這不僅是相同尺度的屬性,而且是相同大小的屬性。圖1是NSCT變換圖,降級(jí)后的頻域圖像如圖2所示。

    圖1 NSCT變換

    圖2 分解后理想頻域分布

    非降采樣單元濾波器組的層次結(jié)構(gòu)通過(guò)多級(jí)迭代實(shí)現(xiàn)。它可以提供完全符合以下恢復(fù)條件的基本低通和高通濾波器組,如式(1)所示:

    其中,H0(z)H0(z),H1(z)為=分別是低通和高通濾波器,G0(z),G1(z)為低通和高通重構(gòu)濾波器。通過(guò)這組濾波器,圖像被分為二維低頻子帶和二維高頻子帶,為了理解多層結(jié)構(gòu),只需要對(duì)低頻子帶繼續(xù)迭代濾波。NSCT濾波器提供了所需的象限濾波器組和并行濾波器組,避免了圖像采樣。

    因此,非采樣濾波器組具有以下結(jié)構(gòu):

    (1)通過(guò)扇形濾波和象限濾波將圖像分為四個(gè)子帶;

    (2)迭代并行濾波器組后,將其分為不同方向的子帶。

    圖3 非下采樣塔式濾波器組(NSPFB)

    圖4 非下采樣方向?yàn)V波器組(NSDFB)

    2 路面裂縫圖像增強(qiáng)算法設(shè)計(jì)

    處理灰度圖像是改善人行道裂縫圖像的第一步。使用特定算法的語(yǔ)言將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的處理過(guò)程[6]。彩色圖像的顯示必須從三種基本顏色(紅色、綠色和藍(lán)色)開(kāi)始。三種基本顏色紅色(R)、綠色(g)和藍(lán)色(b)可以合并創(chuàng)建自然界中的所有顏色。例如,某些顏色包含的紅色成分較多,而其他成分較少。為了便于共享和應(yīng)用,此顏色中的紅色成分?jǐn)?shù)量被人為劃分為256個(gè)級(jí)別,即0~255。級(jí)別0表示顏色不包含紅色成分,級(jí)別255表示,顏色包含100%的紅色成分。類似地,綠色和藍(lán)色可以人為地劃分為256個(gè)級(jí)別,因此,就其本質(zhì)而言,256×256×256(約1600萬(wàn))顏色可以從紅色、綠色和藍(lán)色組合而成。

    每個(gè)像素中的所有像素都可以用它們的RGB分量表示。決定每個(gè)像素顏色的值是R、G和B。因此,每個(gè)像素的顏色范圍在彩色圖像中為0$2553,而灰色圖像是彩色圖像中的一個(gè)特殊圖像,其RGB分量具有相同的值。因此,每個(gè)像素范圍的變化為0~255,其中全黑為0(最暗)和255都是白色(最亮),因此在處理采集的數(shù)字圖像之前,為了減少處理圖像后的計(jì)算量,首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰色圖像。本實(shí)驗(yàn)采集的人行道裂縫圖像是彩色圖像。因此,首先需要將這些彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰色圖像?;叶葓D像是指僅包含亮度信息而不包含顏色信息的圖像。f(x,y)來(lái)表示,x、y為圖像像素點(diǎn)的空間坐標(biāo),該函數(shù)f(x,y)的值即是像素點(diǎn)的亮度值,將灰度圖像看作矩陣,彩色圖像可以用式(2)表示:

    其中,R、G、B分別表示圖像坐標(biāo)(x,y)處的紅色、綠色、藍(lán)色各分量值。

    顏色還可用YUV顏色模型表示,Y是亮度分量,U、V是色度分量。Y分量包含了灰度圖中所有的信息,YUV和RGB之間有著如式(3)的對(duì)應(yīng)關(guān)系:

    利用式(3)可以得到式(4):

    根據(jù)式(4),Y可以由R、G、B通過(guò)矩陣換算。

    本實(shí)驗(yàn)采用NSCT變換用于增強(qiáng)圖像的算法步驟如下:

    第一步:路面裂縫的灰色圖像處理。原始輸入圖像是一個(gè)彩色圖像,可以從前面部分的灰色處理原理中獲得。灰色處理彩色圖像可以減少不同后處理的計(jì)算量。因此,輸入彩色圖像必須在其他操作之前進(jìn)行灰色處理。在MATLAB中,灰色處理圖像可直接命名為灰色處理函數(shù),以便方便、快速地實(shí)現(xiàn)灰色處理彩色圖像。圖像和灰色圖像如圖5所示。

    圖5 輸入圖像與灰度處理后對(duì)比圖像

    根據(jù)上述對(duì)比圖,可以獲得灰色圖像處理效果,但由于采集的人行道裂縫圖像接近黑白,處理結(jié)果不明顯,但是,這種處理減少了以后大量的計(jì)算,并為其他功能的實(shí)現(xiàn)和操作節(jié)省了時(shí)間。

    第一步:本實(shí)驗(yàn)中呈現(xiàn)的灰色人行道裂縫圖像是人行道裂縫圖像,用作NSCT變換的輸入,用以獲得基于不同尺度和方向的變換系數(shù);

    第二步:評(píng)估輸入成像噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差;

    第三步:在每個(gè)量表上使用DFB:

    (1)包括噪音評(píng)估;

    (2)閾值的計(jì)算;

    (3)放大系數(shù)計(jì)算;

    (4)計(jì)算每個(gè)標(biāo)度上所有子頻率系數(shù)的平均數(shù)和最大數(shù);

    (5)完成各方向子頻率系數(shù)的分類和修改。

    第四步:使用修正系數(shù)重建增強(qiáng)圖像,并比較NSCT圖像效果。

    在本實(shí)驗(yàn)中,NSCT對(duì)圖像進(jìn)行了三次修改。下一個(gè)參數(shù)是人行道裂縫圖像的多層NSCT轉(zhuǎn)換。本實(shí)驗(yàn)僅給出參考的第一層和第二層,第三層和第四層僅在模擬實(shí)驗(yàn)中顯示。NSCT人行道裂縫用于在四個(gè)不同方向上改善圖像,從圖中可以清楚地看到提取方向不同,在第三層,它也在四個(gè)方向上進(jìn)行處理;第四層,在八個(gè)不同的方向上進(jìn)行處理。

    對(duì)路面裂縫進(jìn)行處理和重建后,可獲得圖6所示的效果圖和效果對(duì)比圖。

    圖6 經(jīng)NSCT增強(qiáng)后與原始圖像對(duì)比圖

    由兩幅圖可明顯得出,采用NSCT算法對(duì)路面裂縫圖像進(jìn)行增強(qiáng)后的效果,明顯好于經(jīng)典濾波算法的增強(qiáng),且前者在去除圖像中噪聲的同時(shí),盡可能的防止路面裂縫邊緣出現(xiàn)模糊,使裂縫邊緣較清晰,紋理分明。

    圖7 經(jīng)典濾波算法增強(qiáng)后與原始圖像對(duì)比圖

    基于NSCT的閾值識(shí)別和裂縫提取算法應(yīng)用于人行道裂縫圖像。該算法取得了良好的效果。利用尺度和方向?yàn)V波去可以實(shí)現(xiàn)對(duì)裂縫圖像的有效分解,在表征裂縫的形狀和位置方面突出,同時(shí)抑制了噪聲以及其他由于光照不均等因素的干擾,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明是一種有效的算法。

    3 結(jié)語(yǔ)

    本實(shí)驗(yàn)對(duì)數(shù)字圖像處理課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革進(jìn)行了探索,以路面裂縫增強(qiáng)案例為例,設(shè)計(jì)Matlab仿真實(shí)驗(yàn),其目標(biāo)是在虛擬環(huán)境中完成計(jì)劃的試點(diǎn)項(xiàng)目,鍛煉學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力,幫助學(xué)生從系統(tǒng)的角度理解和獲取理論知識(shí)點(diǎn),同時(shí),實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與項(xiàng)目教學(xué)法相結(jié)合,激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。虛擬仿真測(cè)試是對(duì)現(xiàn)有硬件實(shí)驗(yàn)的有益補(bǔ)充,有助于實(shí)現(xiàn)課程教學(xué)目標(biāo)。

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