工件尺寸的图像测量

数字信号处理

课程设计报告

课设题目： 工件尺寸的图像测量 学 院： 信息科学与工程学院 专 业： 电子与信息工程 班 级： 姓 名： 学 号：

指导教师： 周志权，于海雁，赵占峰

哈尔滨工业大学（威海）

2011 年 11月 23日

目 录

一. 课程设计任务 ....................................................................................................... 1 二. 课程设计原理及设计方案 ................................................................................... 2 三. 课程设计的步骤和结果 ....................................................................................... 4 四. 课程设计总结 ....................................................................................................... 7 五. 设计体会 ............................................................................................................... 8 六. 参考文献 ............................................................................................................... 8

哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务

在加工制造领域，需要对很多零部件尺寸进行测量，以验证零件是否符合加工要求。一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。但对于很多易碎或易变形的零件，类似的测量几乎难以完成。在这种场合，一般要求采用非接触测量方法，图像测量就是其中的方法之一。试设计一应用软件，能够对标准形状的零件进行图像测量。

要求完成功能：

1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强； 2、能够根据控制点对图像失真进行几何校正；

3、根据控制点对图像进行定标，建立像素与实际尺寸之间的对应关系； 4、对于非标准零件，利用人工鼠标操作，测量任意指定点间的距离； 5、对圆形标准零件进行自动尺寸测量（提高部分）； 6、设计软件界面。

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哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 二. 课程设计原理及设计方案

1.中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值. 实现方法：

1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序 2：用排序后的中值取代要处理的数据即可

中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大. 中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法

中值滤波原理

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为

g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

2. imadjust —>对比度增强

如果原图象f(x,y)的灰度范围是[m，M]，我们希望调整后的图象g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换就可以实现这一要求。

MATLAB图象处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为：

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图象I经过直方图调整后的图象J，[low_in high_in]为原图象中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。

例：

I = imread('pout.tif');

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/04ld.html