基于matlab对钻石图像的角度进行提取测量

目的:

基于matlab对如下图片中的几个角度进行提取。
在这里插入图片描述

程序思路:

首先要对图像进行预处理,包括导入matlab,二值化,以及边缘提取。
边缘提取选取现在公认效果比较好的canny算子。Matlab提供霍夫变换函数用于提取二值图像中的直线,可以直接采取这个函数。先打印出这个函数,看一下效果。而后在图像中重复打印出霍夫函数所识别出来的直线。我们能看到霍夫函数识别出了7条直线,右上角的直线并没有被识别,可见霍夫函数还是有一定局限性。采用断电的方法可以看出直线的顺序。根据霍夫函数工具箱自己定义的角度正方向,计算出三个角度值。

Matlab代码如下:

pic=imread('钻石角度测量.bmp'); %读取图片
subplot(2,3,1);
imshow(pic);%展示读取到的图片
bw=im2bw(pic);%将图片二值化
subplot(2,3,2);
imshow(bw);%展示二值化后的图片
bw1=edge(bw,'canny');%对二值化的图片边缘提取
subplot(2,3,3);
imshow(bw1);%展示边缘提取后的图片
[H,T,R]=hough(bw1,'ThetaResolution',0.01);%以角度分辨率0.01进行霍夫函数的调用
subplot(2,3,4);
imshow(H,[],'XData', T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');%打印霍夫曼函数看看效果
hold on
f=houghpeaks(H,8);%选出直线拟合值最高的八个值
x=T(f(:,2));
y=R(f(:,1));
plot(x,y,'s','color','r');%在霍夫函数中画出这五个值
lines=houghlines(bw1,T,R,f);
subplot(2
坐标与极坐标转换,相位相关 关于相关(correlation),在所有的信号处理的教材中基本都提到过。 相关,顾名思意,就是两个事物的相关性,在信号处理中,两个信号的卷积就是相关,可以用于表征了两个信号的相似程度。 关于图像的相位,我们知道,图像的频率域(傅里叶频谱)包含了模(amplitude)和相位(phase)信息,模包含的图像整体的灰度级信息,而相位信息包含了图像的变化的信息。可以说,相位是图像的DNA,不同图像,模有可能是相同的,但相位却是不同的。利用这一点,求取相位的相关,就可以知道,图像之间的差别。 由于相关是通过卷积计算,计算量大,所以,一般都是通过傅里叶频谱的内积,然后再做一次傅里叶逆变换就可以求取。 如果两幅图像是一致的(完全相同),那么他们的相位相关就是一个脉冲函数,脉冲位置在坐标原点,高度为1. 如果两幅图像不一致,那么在相位相关里,最高的那个脉冲坐标,就是两幅图像的位置偏移量,而脉冲的高度也会小于1. 但整个想为相关的能量值是守恒的,为1. 对于相位相关的应用,主要用于图像配准(image registration),由于相位信号,避免了图像中低频噪音的影响,在光照条件变化的应用环境表现突出,被广泛用于遥感,医学图像等领域。 除此之外,相位相关可以扩展到亚像素的匹配,着也是当今研究的一个热点。由于相位相关的计算,需要3次傅里叶变换,即使目前的很多专用图像处理硬件中,已经嵌入傅里叶变换的硬件模块,但是研究者们,任然热衷于怎样减小傅里叶变换带来的计算量庞大问题。 相位相关用于估计图像的偏移量,是由C.D. Kuglin 和D.C.Hines在1975年提出。
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