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影像测量仪相机的Blob分析

作者: admin 时间:2018-11-25 来源:未知
摘要:影像测量仪 相机的Blob分析简介: Blob分析(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。 Bob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向...

Blob分析影像图
影像测量仪相机的Blob分析简介:

 Blob分析( Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。Bob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向,还可以提供相关点间的拓扑结构。

Blob分析主要适用于以下机器视觉应用:二维维目标图像、高对比度图像、存在缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。Blob分析不适用于以下机器视觉应用:低对比度图像、不能够用两个灰度表示的特征、图形检测需求。

Blob分析影像图

影像测量仪相机Blob分析的主要内容包括:
 
①图像分割( mage Segmentation)。因为Blob分析是一种对闭合目标形状进行分析处理的基本方法。在进行Blob分析以前,必须把图像分割为构成斑点(Bob)和局部背景的像素
集合。Blob分析一般从场景的灰度图像着手进行分析。在Blob分析以前,图像中的每一像素必须被指定为目标像素或背景像素。典型的目标像素被赋值为1,背景像素被赋值为0。分割时设定了两种方法,固定阈值分割( Hard Threshold)和动动态阈值分割( Soft Threshold)。
 
②)连通性分析( Connectivity Analysis)。当图像被分割为目标像素和背景像素后,必须进行连通性分析,以便将日标图像聚合为目标像素或斑点的连接体。在图像中寻找一个或多个相似灰度的“斑点”并将这些“斑点”按照四邻城或者八邻域方式进行连通性分析,将目标像素聚合为目标像素或斑点的连接体,就形成了一个Blob单元。通过对Blob单元进行图面积、图图形周长、图形外接小矩形以及其他图形信息。使用Blob分析,通过多级分类器的过滤,在一定程度上可满足机器视觉中对图像处理的需求。

连通性分析的三种类型如下:

1.全图像连通性分析( Whole Image Connectivity Analysis):在全图像连通性分析中,被分割图像的所有的目标像素均被视为构成单一斑点的像素。即使斑点像素彼此并不相连,为了进行Blob分析,它们仍被视为单一的斑点。所有的Blob统计和测量均通过图像中的目标像素进行计算。

2.连接Bkob分析( Connected Blob analysis):连接Blob分析通过连通性标准,将图像中目标像素聚合为离放的点进接体。一般情况下,连接性分析通过连接所有邻近的目标像素构成斑点。不邻近的目标像素则不被视为是斑点的一部分。

 
3.标注连通性分析( Labeled Connectivity Analysis):在机器视觉应用中,由于所进行的图像处理过程不同,可能需对某些已被分割的图像进行Blob分析,而这些图像并未被分割为
日标像素和背景像素,例如:图像可能被分为四个不同像素集合,每一集合代表不同的像素值范围。这类分割割称为标注连通性分析。当对标注分割的图像进行连通性分析时,将连接所有具有同一标注的图像,标注连通分析不再有目标和背景的概念。


③Blob工具。Blob工具是用来从背景中分离出目标,并测量任意形状目标物物的形态参数。这个处理过程,Blob并不是分析单个的像素,而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种方法与基于像素的算法相比,处理速度能够加快。为了适应各种不同的需求,Blob提供了很多过滤和分类模式来定义测量参数而且有较好的操作性能。 

以上由嘉仪影像测量仪公司整理发布,文章仅供参考!

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