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球体图像的灰度变换与颜色变换模型及其在柑桔图像校正中的应用研究

作　者: 付峰
导　师: 应义斌
学　校: 浙江大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: 计算机视觉球体图像失真图像校正灰度颜色
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 283次
引　用: 4次
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内容摘要

利用计算机视觉和图像处理技术对水果进行品质无损检测和自动分级过程中，摄像头采集的水果图像质量将直接影响最终的检测和分级结果。因此，在图像采集过程中需要尽量降低图像失真程度。除了计算机视觉系统本身硬件设备的局限性造成的图像失真外，三维物体投影到二维图像平面时也会形成不同程度的灰度和颜色变化，来反映物体的形状信息。这种图像失真是不可避免的，只能通过校正算法来减小失真。本文主要针对这种图像失真，研究了图像校正的方法，主要研究内容和研究成果如下： 1．综述了利用计算机视觉技术进行水果自动检测和分级的国内外研究进展，并指出了国内外同类研究中所存在的问题。 2．根据所采用的计算机视觉系统的硬件组成以及摄像机的几何模型，给出了摄像机的常用定标方法，并利用标准色卡研究了本系统图像采集颜色信号的失真规律，建立了摄像机颜色校正模型：R=2.903R′-1.124G′-140.903，G=0.369R′+1.846G′-0.308B′-150.777，B=0.297R′+0.466G′+1.288B′-151.384，其中R′、G′、B′和R、G、B分别是校正前和校正后的颜色刺激值，模型的相关系数R²分别为0.980、0.973、0.981。 3．分别在6个不同位置采集三种大小、19种不同表面颜色的球体的图像，提取球体图像灰度分布特征。通过分析发现，不同大小和不同表面颜色球体的图像具有相同的灰度失真规律，失真灰度值随着到球心距离的增加逐渐变大。同时，随着球体图像采集位置到摄像头视区中心的距离增大，球体图像中像素点的灰度值也在下降。结合球体成像过程的光度学分析，建立了位于摄像头视区中心的球体图像灰度校正模型：ΔG=31.725-31.725cos（α），cos（α）=（1-（r/R）²）^1/2，其中ΔG是球心像素与待校正像素之间的灰度差值，r是待校正像素到球心像素的距离，只是球体半径，模型相关系数R²=0.796；建立了偏离摄像头视区中心的球体图像灰度校正模型：ΔG=0.04975d-0.467，其中ΔG是位于视区中心与偏离视区中心的图像之间的灰度差值，d是偏离视区中心的距离，模型相关系数R²=0.842。 4．通过对球体彩色图像的亮度、色调和饱和度的分布特征的分析发现，球体图像颜色失真主要跟颜色的亮度分量有关，而与色调和饱和度分量关系不大。本研究在HSV颜色空间上建立了球体图像的颜色校正模型：ΔV=0.180-180cos（α），cos（α）=（1-（r/R）²）^1/2，其中ΔV是亮度失真值，r是待校正像素到球心像素的距离，R是球体半径，模型相关系数R²=0.846。球体图像的亮度失真校正模型与灰度校正模型在形式上类似，仅模型参数上不同。 5．根据已建立的球体图像的灰度和颜色失真校正模型，研究了柑桔图像的灰度和颜色失真校正方法，提出了相应的校正算法，并用Matlab语言完成了程序设计。 6．使用图像校正程序，分别校正了试验球体的图像失真，图像的校正结果验证了球体图像的灰度和颜色校正模型和方法的有效性。

全文目录

第一章绪论  9-17
  1．1 本研究的目的与意义  9-12
    1．1．1 水果分级的需求  9-11
    1．1．2 水果的品质检测与分级  11-12
  1．2 国内外研究概况  12-15
  1．3 本研究的主要内容  15-16
  1．4 本章小结  16-17
第二章计算机视觉系统及其校准方法的研究  17-28
  2．1 计算机视觉技术及其应用概述  17-18
    2．1．1 计算机视觉概念  17
    2．1．2 计算机视觉的关键实用技术  17-18
    2．1．3 计算机视觉的应用  18
  2．2 本课题中计算机视觉系统的硬件组成  18-22
    2．2．1 光照箱  19-20
    2．2．2 CCD摄像机  20-21
    2．2．3 图像采集卡  21-22
    2．2．4 计算机系统  22
  2．3 计算机视觉系统的校准方法  22-27
    2．3．1 摄像机几何模型  22-24
    2．3．2 计算机视觉系统的定标  24
    2．3．3 计算机视觉系统颜色信号的失真校正  24-27
  2．4 本章小结  27-28
第三章球体图像的灰度变换方法研究  28-46
  3．1 引言  28-30
    3．1．1 光度学基础知识  28-29
    3．1．2 计算机真实感图形学中的光照模型  29-30
  3．2 球体图像的灰度失真规律研究  30-40
    3．2．1 材料与方法  30-34
    3．2．2 结果与分析  34-40
  3．3 球体图像的灰度变换方法  40-45
    3．3．1 球体成像的光度学分析  40-42
    3．3．2 球体图像灰度变换的数学模型  42-45
  3．4 本章小结  45-46
第四章球体图像的颜色变换方法研究  46-58
  4．1 颜色空间  46-48
    4．1．1 基础颜色空间  46
    4．1．2 认知颜色空间  46-47
    4．1．3 RGB与HSV颜色空间的转换  47-48
  4．2 球体图像的颜色失真规律研究  48-55
    4．2．1 材料与方法  48-50
    4．2．2 结果与分析  50-55
  4．3 球体图像的颜色变换数学模型  55-57
  4．4 本章小结  57-58
第五章球体图像失真校正方法的试验验证  58-63
  5．1 球体图像灰度校正方法的试验验证  58-60
  5．2 球体图像颜色校正方法的试验验证  60-62
  5．3 本章小结  62-63
第六章柑桔图像失真校正方法及其软件开发  63-72
  6．1 引言  63
  6．2 柑桔图像失真的校正方法  63-66
    6．2．1 柑桔图像的分割  63-65
    6．2．2 柑桔图像的失真校正方法  65-66
  6．3 软件设计  66-69
  6．4 柑桔图像失真校正方法的试验验证  69-71
  6．5 本章小结  71-72
第七章结论  72-74
  7．1 主要结论  72-73
  7．2 今后的研究与设想  73-74
参考文献  74-78
附录  78-99

球体图像的灰度变换与颜色变换模型及其在柑桔图像校正中的应用研究

内容摘要

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