隨著計算機技術的不斷發(fā)展，基于PC的視覺系統(tǒng)更加趨于經濟和實用。含MMX的高能Pen tium處理器、堅固的操作系統(tǒng)、PCI局部總線以及具有友好用戶接口的、基于虛擬儀器的圖 像采集軟硬件使今天的視覺應用系統(tǒng)的性能遠非以往的系統(tǒng)所能比擬，而成本卻在不斷下降 。在計算機圖像處理出現之前，圖像處理都是光學照像處理和視頻信號處理等模擬處理，伴 隨計算機技術的快速發(fā)展，數字圖像處理技術得到了長足進步，在靈活性、精度、調整和再 現性方面都表現出了卓越的性能。

在過去，PC視覺系統(tǒng)的建立是由系統(tǒng)集成人員、OEM和企業(yè)內部的視覺系統(tǒng)開發(fā)組聯合 完成，今天，新的技術和基于虛擬儀器的圖像處理軟件使用戶在極低成本下就可開發(fā)完成滿 足大多數應用要求的計算機視覺應用系統(tǒng)。

虛擬儀器視覺應用系統(tǒng)能夠為自動化系統(tǒng)提供過程監(jiān)視、信息集中和反饋控制，實驗室 自動化與圖像處理系統(tǒng)則能夠利用濾波與分析技術進行細胞數量、生物材料合格性等的測定 。事實上，當今的基于PC的視覺系統(tǒng)已能夠以前所未有的效率、靈活性、一致性、可 靠性和數據吞吐能力執(zhí)行更加復雜的檢測任務。

1 基于虛擬儀器的視覺系統(tǒng)對PC性能的要求

1.1 PCI局部總線

PCI總線的高速數據吞吐能力能夠很好地滿足圖像采集的需要，使之成為實時圖像采集 的理想方案。因為每幀圖像可能包含多達400KB的數據，高速傳送這些數據對于實時顯示與 分析至關重要。PCI不僅容易達到這個要求，而且可以進一步提供它的帶寬來與其他數據采 集設備相集成。PCI圖像采集板通過使用ASIC DMA控制器，可以充分利用PCI總線的帶寬，無 需占用CPU時間，達到實時采集、顯示與分析處理的目的。

PCI理論上所能提供的最大數據傳輸速率是132MB/s，64位PCI更可達267MB/s，足夠滿足 高清晰度電視（High Definition Television， HDTV）信號與實時三維虛擬現實（3D Virtual Reality， 3DVR）的需要。而且，由于PCI支持“即插即用（PnP）”自動配置功能，使得插入式 圖象采集板的配置變得更加方便，其一切資源需求的設置工作在系統(tǒng)初啟時交由BIOS處理， 無需用戶進行繁瑣的開關與跳線操作。

目前，基于PCI總線的數據采集／圖像采集（DAQ/IMAQ）產品大大提高了計算機視覺系統(tǒng) 的性能。PCI總線能夠達到132MB/s的傳輸速率。由于以這個速率傳輸數據會嚴重耗盡CPU時 間，最終會影響系統(tǒng)性能， DAQ/IMAQ廠商為基于PCI的DAQ/IMAQ傳輸器設計了ASIC芯片，如 NI公司的MITE芯片，它利用DMA技術不僅能完成PCI的最高傳輸速率，還能通過非連續(xù)的內存緩沖區(qū)而無需申請CPU時間。

1.2 MMX技術

Intel的MMX技術改進了視覺軟件的性能，有效地提高了圖像處理速度。對于大多數視覺 軟件函數，含MMX的Pentium處理器的執(zhí)行速度較不含MMX的Pentium處理器提高200%～400%， 這是由于MMX技術包含大量通用指令，增強了PC的處理能力，且與原有的Intel結構保持了完 整的兼容性。而且MMX技術也完全兼容于現存的各類操作系統(tǒng)與應用軟件。利用MMX技術對于 大多數圖像采集視覺函數如濾波、閾值處理、運算、邏輯和形態(tài)學等都有顯著的性能增益。

2 軟件處理與分析

數字圖像處理是視覺系統(tǒng)的關鍵，在虛擬儀器系統(tǒng)中，這一切是通過計算機軟件實現的 。目前國內外使用最為廣泛的虛擬儀器開發(fā)平臺是NI公司的LabVIEW和LabWindows/CVI，而 基于這兩種軟件的IMAQ Vision則為這兩種平臺提供了完整的圖像處理函數庫或功能模塊， 如各類邊緣檢測算子、自動閾值處理、各種形態(tài)學算法、濾波器、FFT等，該庫包含大量當 前證明成功的理論算法，使用戶無需專業(yè)編程經驗，即可迅速開發(fā)完成優(yōu)秀的、適合本專業(yè) 的圖像處理與分析系統(tǒng)。

3　種子等級判別視覺系統(tǒng)

3.1　系統(tǒng)配置

基于計算機視覺的種子等級判別視覺系統(tǒng)主要是用于大量籽粒的自動化計數與幾何尺寸 特征測定，該系統(tǒng)的使用提高了測量精度和效率。其基本軟硬件配置為：

硬件：彩色CCD、PCI-IMAQ-1408圖象采集板（NI公司產品）、PC Pentium II/233計算機；

軟件開發(fā)工具：LabWindows/CVI、IMAQ Vision；

操作系統(tǒng)：Windows NT 4.0。

3.2　圖像采集

圖像采集的過程也就是圖像采集板對來自CCD的標準視頻信號（PAL或NTSC制式）進行模 數轉換的過程，量化后的數據通過PCI總線傳入計算機內存。

3.3　圖像處理

（1）中值濾波

圖像信息在采集過程中往往受到各種噪聲源的干擾，這些噪聲在圖像上常常表現為一些 孤立像素點，這可理解為像素的灰度是空間相關的，即噪聲點像素灰度與它們的近鄰像素有 顯著不同。這種干擾如不經過濾波處理，會對以后的圖像區(qū)域分割、分析、判斷帶來影響。與通常的線性濾波器（如低通濾波器）相比，非線性濾波器能夠更好地解決某些圖像處理問 題，其中最有用的叫作排序濾波器，可以在IMAQ Vision中即調即用。中值濾波是排序濾波 器的一種，它既可作到噪聲抑制，濾除脈沖干擾及圖象掃描噪聲，又可以克服線性濾波器所 帶來的圖像細節(jié)模糊，保持圖象邊緣信息。中值濾波的思想是取一移動矩陣模板，進行如下處理：

①設定濾波器模板大小，如取5×5模板；

②將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某一象素位置重合；

③讀取模板下各對應象素的灰度值；

④將這些灰度值從小到大排成一列；

⑤找出這些值里排在中間的一個；

⑥將這個中間值賦給對應模板中心的象素。

由以上過程可以看出，中值濾波器的主要功能就是讓與周圍象素值的灰度差比較大的象 素改取與周圍象素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點。

上述中值濾波的方法僅用于灰度圖像，IMAQ Vision可以將其延伸至彩色圖像 的處理，處理方法為：

①從原始32位彩色圖象中分別抽取紅、綠、藍三色調色板。IMAQ Vision中一幅彩色圖 象中R、G、B是用一32位的整數表示，第二個八位為R值，第三個八位為G值，第四個八位 為B值。如圖1所示：

圖1

②分別對紅、綠、藍色調模板（8位）進行中值濾波處理。和低通線性濾波器相比，中 值濾波器能夠在衰減隨機噪聲的同時不使邊界模糊，確保了精確的籽粒尺寸特征。

③處理之后的紅、綠、藍調色板根據相應的位運算取代原始圖象的色調模板，生成新 的、剔除了噪聲的32位彩色圖象。

（2）彩色圖像的二值化處理

采用RGB閾值處理算法，而非通常采用的灰度閾值算法，能夠保證系統(tǒng)具有更高精度的 閾值運算結果，在光照條件較差的情況下，仍然能夠得到處理質量良好的二值圖象。采用傳 統(tǒng)的灰度閾值算法，必須要求原始圖像的目標對象與背景有較大的灰度差，才可能取得較好 的處理結果，因此必須對光照環(huán)境有較高的要求。試驗證明，這種方法簡便、有效，對后續(xù) 處理奠定了非常好的基礎，但也需要花費時間對三色閾值進行人工調整。

（3）孔洞填充處理

經閾值處理之后的二值化圖像目標區(qū)域內部可能會出現孔洞，其原因可以是光照條件、背景與目標在像素值上差別不明顯，以及閾值選取不 合理等等。其處理思想為數學形態(tài)學的閉合算法。經過填充處理，目標區(qū)域（籽粒）內部的 孔洞得到填補。

（4）區(qū)域分割

僅僅采用閾值處理難以獲得精確的區(qū)域分割結果。圖3是圖2圖像中沿直線L的灰度直方 圖，其中A、B、C、E、F、G六點都存在較大的灰度跳躍，而D點跳躍幅度小，顯然，以D點取 閾值，會導致圖像失真，無法得到精確的籽粒特征；而取低于D的A、B、C、E、F、G灰度值 為檢測閾值，可以得到較為準確的籽粒邊緣，但不能檢測到D點存在的邊緣信息。因此，當 閾值處理不能滿足要求的情況下，需要利用形態(tài)學算法對圖像進行分割。

圖2　原始圖像

圖3　原始圖像的灰度直方圖

圖象分割是將數字圖象劃分為互不相交（不重疊）區(qū)域的過程，是模式識別的基礎。區(qū) 域分割是實現圖象分割的一種方法，即把各像素劃歸到各個對象或區(qū)域中。對象一旦被分離 ，就可以對其測量和分類。

系統(tǒng)通過以上處理-濾波、二值化、孔洞填充等，為正確地區(qū)域分割奠定了基礎。區(qū)域 分割的原理是“開啟”算法。首先確定連通性準則為8連通，（8連通的結果與人的感覺更接 近），取結構元素為7×7矩陣模板，矩陣的中間位置為結構元素的原點。

經連續(xù)4次的腐蝕之后，將籽粒完全分離開來，見圖4（b）。此時，圖象中共包含31個對象。

圖4（a）

圖4（b）

IMAQ Vision在腐蝕處理之前先執(zhí)行邊緣檢測，獲得完整的目標邊緣，腐蝕后再將籽粒 圖像膨脹至邊緣，這樣，既保證了完全的圖像分割，又保持了原有的對象邊緣不受任何損失。

（5）過濾處理

在實際情況中，現場籽粒會帶有大量微小尺寸的碎屑，如圖4（a）、（b）的A、B，背景也 可能存在斑點，在圖像處理中如不加以剔除，會被誤為籽粒而作為統(tǒng)計樣本。過濾處理是根 據目標對象尺寸進行過濾，其基本思想是數學形態(tài)學的腐蝕算法。IMAQ Vision進行幾次腐 蝕后，同樣將未腐蝕掉的籽粒對象恢復至腐蝕前的形狀，以保證其邊緣信息。

濾掉微小雜質后，進行籽粒彩色標識（圖5）和特征統(tǒng)計，包括每一籽粒的面積、周長 、長徑、短徑、形心坐標等數據。處理結束。

圖5 最終的圖像處理結果

4　結束語

隨著計算機技術特別是PCI總線技術、MMX技術及網絡技術的發(fā)展，基于虛擬儀器的實時圖象采集視覺系統(tǒng)越來越廣泛地應用于測試測量與控制領域。目前的Pentium MMX/PII/PIII PC和工作站配置多個PCI擴展槽及AGP視頻卡，新的操作系統(tǒng)如Windows 95/98支持“即插即 用”，圖采板開發(fā)商也在不斷開發(fā)和完善驅動軟件和模塊化視覺軟件來為用戶提供更強有力 的API和更優(yōu)秀的應用系統(tǒng)開發(fā)平臺，使采用PC總線方案的虛擬儀器視覺系統(tǒng)靈活易用，功 能強大，具有良好的可擴性、維護性和性能價格比，因而正在為越來越多的用戶所接受。

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