计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法分析

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计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法分析

作者：陈雪

来源：《无线互联科技》2015年第20期

摘要：文章提出了一种图像轮廓的提取方法，这种方法具有更高的精度和抗干扰能力，并且对我国计算机视觉测量技术的发展前景作出了展望。

关键词：计算机技术；轮廓提取；视觉测量

计算机视觉测量技术是一种综合技术，融合了光电子技术、计算机技术、图像处理技术等多种技术。在对采集对象进行处理之后，就可以得到目标物体的几何特征参数。想要得到准确的图像，就必须重视目标物体的轮廓提取参数。在计算机视觉测量系统中，为了保障测量的精准度，选取合适的轮廓提取方法也是很重要的。边缘检测法是轮廓提取方法中主要的内容，该方法借助于空域微分算子，使图像和模板完成卷积。边缘检测方法中的局部算子法，具有实现简单、运算速度快等优点。梯度算子、Sobel算子、Roberts算子、canny算子，都是经典局部算子法。本文提出了基于灰度阈值法的原理，根据链码跟踪技术对轮廓信息进行存储，实现图像轮廓的提取。这种方法具有准确度高、稳定性好等优势，在工程上的应用十分广泛。

1 轮廓提取的原理

轮廓提取指的是从物体图像上得到物体外形，它能够有效保障测量的精确度。由于计算机视觉测量图像只含有目标和背景2类区域，应该利用阈值分析法对图像进行分割。为了确保二维图像中没有噪音，可以利用非线性的滤波能力消除噪音。为了实现轮廓提取，将会掏空图像内部的点。通过链码跟踪技术对轮廓的信息进行存储，使图像的轮廓处理工作量得以减轻。轮廓提取的工作流程是：首先对原始图像进行预处理，消除噪音后可以得到平滑的图像。然后，对图像进行阈值分割得到二维图像。对二值图像进行轮廓提取，就可以得到图像的边界点。最后，再根据跟踪算法将轮廓存储为链码序列的形式。

2 图像轮廓提取的关键技术

轮廓提取技术是计算机视觉测量技术中的重要组成部分，轮廓提取技术主要包括图像预处理技术、阈值分割技术、轮廓提取技术和链码跟踪技术等内容。本文将具体介绍几种关键的图像的轮廓提取技术。

2.1 图像预处理技术