耿瑞芳（1965－）
女, 山东淄博人，副教授，工学学士。（北京联合大学生物化学工程学院，北京  100023），主要研究方向为检测仪表及自动化，计算机控制，视觉技术。

摘要：本文介绍了一种采用Blob算法实现图像识别的方法，在此基础上提出识别规定形状物体的方法，利用不变矩、图形的面积和周长的比值来识别物体的形状，从而从多个规则物体中识别出规定形状的物体，同时利用该算法还能够给出所识别物体的位置信息。实验结果表明，该图像识别算法能够满足实际要求，物体识别准确率达到100%。

关键词：机器视觉；不变矩；图像识别

Abstract: The paper introduces an image identified-method based on the Blob algorithm. Based this algorithm, we propose the method to recognize the regular objects by the moment invariables and invariable of the ratio of area and girth. This method can identify the stipulation shape object among regular objects, and can identify the positional information of the identified object. The experiments shows that the image identified algorithm can meet the requirements, and the recognition rate can reach 100%.

Key words:  robot-vision;invariability moment;image identification

1 引言

    机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

    机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在现代自动化生产过程中，将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

    本文中的系统主要是利用VC智能摄像机进行图像采集，并利用Blob算法对采集到的图像进行处理，在几个不同形状的物体中识别出要抓取的物体，并救出其位置信息，然后将此信息传递给机械手驱动器，由其控制机械手准确地抓取该目标物。

    BLOB算法是在一块区域内把出现“灰度突变”的范围找出来，并确定其大小、形状、面积及准确位置等；该算法适用图像质量较高，能较好地进行图像阈值分割的场合，具有速度快，实时性好的特点[1]。  

    图像处理是指把图像变换成其它图像的操作，包括图像的变换、增强、复原、匹配、滤波等技术。它们都是对输入图像的某种有效的改善，其输出仍然是一幅完整的图像[2]。

    由于本文涉及的机械手系统有一个摄像机，而且做规则物体的识别，所以最终只是图形的识别。

2 图像特征提取

    图像的几何特征在图像分析中起着十分重要的作用。在许多图像系统应用中，经常使用区域的一些几何特征，如大小、位置和方向等来确定物体的位置并识别它们[3]。二值图像能给出物体的轮廓信息，因此适合于图像几何特征的提取。

    当图像为二值图像时，可用矩来描述图像中一些区域的形状特征。区域R的（i,j）阶矩可由式（1）求出   

      （1）                                 

    式（1）中参加运算的点（x,y）都是区域R的内点或边界点。因此，区域的M00即是区域的像素点数。x方向和y方向的一阶矩分别由式（2）、（3）求得

      （2）
       （3）

    由于用式（1）描述区域的形状对区域的平移、旋转、尺度变换不具有不变特性，因此需要对该矩进行变化处理。首先将坐标点移到区域的形心，重新计算区域的中心矩，计算方法如式（4）。

       （4）                 

    其中为区域R的形心，由式（5）、（6）求得

        （5）                                                   
        （6）                                                 

    中心矩虽然对区域平移具有不变性，但对旋转和尺度变化依然敏感，可通过对进行归一化得到尺度的不变性。归一化中心矩定义为式（7）。

      （7）                                        

    由式（7）可求出一组归一化的中心矩，同样将中心矩归一化进行组合，可获得如式（8）～（13）所示的6个不变的矩组合。

      （8）                                               

      （9）                                         

          （10）
 
            （11）                                        

             （13）

    当区域进行平移、旋转、尺度变换时，这些不变矩是不变的。不变矩具备了良好的形状特征。

3 物体图像的识别

    模式识别是指对一系列过程或事件的分类与描述。从一幅含有多个物体的数字图像中识别某一事物的过程，一般需要3个阶段：第一阶段为图像分割或分离阶段；第二阶段为特征提取；第三阶段为分类或决策[4] 。图像被采集进来时进行二值化处理，再用Blob算法将目标和背景进行分离，同时进行特征提取，特征包括图形的不变矩、面积和周长，最后进行分类识别。

    本文涉及的物体图像都为规则几何图形。此图形的边缘轮廓几乎包含了该物体几何形状的所有信息。因为这里考虑的是规则图形的识别，在规则图形中其周长与面积有固定的比例关系，见式（14）。

          （14）

    式中P为周长, S为图形面积。

    采用式（14）的比例公式并结合不变矩的图形识别算法，可判断出指定物体图形的形状。

    最简单的面积计算方法是统计边界内部的像素数目，在这个定义下面积的计算非常简单，求出域边界内像素点的总和即可。计算公式如式（15）。

             (15)                                          

    这里的f (x,y)为二值图像，其取值“0”时表示物体，取值“1”时表示背景，其面积就是统计的f (x,y)=0个数。

    在算法中数值化的二值图像用坐标( x, y) 表示像素点的位置，值为“1”表示空白像素点，值为“0”表示图像经过的像素点。通过灰度值判别是否为像素点。 对于每个像素点利用八邻域的方法进行跟踪，判断其是否为边缘点，从而求取周长P。

    根据以上相关的算法很容易得到：一个图形边缘的像素点代表图形的周长P，整体部分像素点的个数总和代表图形的面积S，根据二者像素点的比值，结合不变矩识别方法可以很容易的确定其为哪种形状的图形。

    在处理过程中，Blob并不是分析单个的像素，而是对图像的行进行操作，图像的每一行都用游程长度编码(RLC)来表示相邻的目标范围。所谓游程长度编码(RLC)就是根据黑白像素的长度进行编码，其方法是按不同长度段发生的概率而分配不同长度的码段。这种方法与基于像素的算法相比，算法简单而快速，可以检测出目标物的形态参数如区域面积、质心、周长、尺寸、方位、数量等。

4 图像识别结果

    利用Blob算法对图像中的指定物体进行识别，结果如图1、图2所示。

图1-1   图像识别结果 



图1-2   被识别出物体的位置信息
图1   从2个物体中识别出正六棱柱体



图2-1   图像识别结果



图2-2   被识别出物体的位置信息
图2   从3个物体中识别出正三棱柱体

    上图中带“十”字号的图形为要求识别的物体形状。同时用该“十”字号标出了被识别物体在图像上的中心坐标，以便给机械手的动作提供准确的位置信息。

5 小结

    图像的识别有很多种方法：如统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络识别、支撑向量机识别等方法。本文提出的基于Blob算法的图像识别方法简便、准确，实验结果表明，该图像识别算法能够满足实际要求，物体识别准确率达到了100%。但对于复杂形状的物体无法识别，这一点还有待于进一步改进。

其他作者：

    曹  辉，马永华，张  罡（北京联合大学生物化学工程学院，北京  100023）

参考文献：

    [1]　耿瑞芳，沈晋慧，张罡，曹辉，马永华.基于Blob算法的机械手视觉系统[J].自动化博览.2006,5: 24-25.

    [2]　 陈书海，傅录祥.实用数字图像处理[M].科学出版社，2005.

    [3]　刘禾.数字图像处理及应用[M].北京:中国电力出版社,2006.

    [4]　边肇琪.模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000.

    [5]　陈书海，傅录祥.实用数字图像处理[M].北京:科学出版社,2005.