计算机视觉课程设计基于矩形物体旋转角度测量.docVIP

燕山大学 课 程 设 计 说 明 书 题目： 基于矩形物体的旋转角度测量 学院（系） 电气工程学院 年级专业： 学 号： 1301030200 1301030200 学生姓名： 指导教师： 教师职称： 讲师 燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）： 电气工程学院 基层教学单位： 仪器科学与工程系 学 号 学生姓名 专业（班级） 设计题目 9基于矩形物体的旋转角度测量 设 计 技 术 参 数 根据图像处理的知识，确定图像中矩形物体的旋转角度，尽量使用较多的方法实现，并且比较每种方法的处理速度。 设 计 要 求 设计确定图像中矩形物体的旋转角度，尝试不同的定位方法，并进行比较。设计中应具有自己的设计思想、设计体会。 工 作 计 划 第二天，网上查找资料，熟悉熟悉MATLAB。 第三天，进行矩形物体识别及简单方法测量旋转角度。 第四、五天，多种方法实现旋转角度测量，并撰写报告。 参 考 资 料 1、数字图像处理学 电子工业出版社 贾永红 2003 2、数字图像处理（Matlab版） 电子工业出版社 冈萨雷斯 2006 3、其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料 指导教师签字 基层教学单位主任签字 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日 燕山大学课程设计评审意见表 指导教师评语： 成绩： 指导教师： 年 月 日 答辩小组评语： 成绩： 评阅人： 年 月 日 课程设计总成绩： 答辩小组成员签字： 年 月 日 摘要 本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。 关键词：图像处理 二值化 旋转角测量 定位 识别 目录 第一章 矩形物体的识别 1 1、 图像滤波 1 2、 图像的边缘检测 2 3、 图像的二值化处理 3 4、 图像的区域选择及处理 4 第二章 旋转角度的测量 6 1、边缘直线角度测量 6 2、对角线角度测量 8 3、矩形内部标准角度测量 9 4、角点边缘角度测量 10 5、垂线角度测量 11 第三章 算法时间的比较 15 参考文献 16 附录一 17 1、 边缘直线角度测量程序 17 2、 对角线角度测量程序 17 3、 矩形内部标准角度测量程序 18 4、 角点边缘角度测量程序 19 5、 二值化-垂线角度测量程序 23 6、 Soble-垂线角度测量程序 24 附录二 26 矩形物体的识别 图像滤波 图1.1.1图像滤波前处理效果 图1.1.2 滤波后的图像 通过图像的处理，对矩形物体的识别，我们采取两个方法。一种是边缘检测，一种是二值化处理。通过图1.1.1和图1.1.2可以明显看出，图像中除了矩形物体外，有很多噪声白点。由于噪声为椒盐噪声，我们采用中值滤波，既不会影响我们后续边缘的检测，也可以很好的除去噪声。 图像的边缘检测 对于矩形物体的识别，我们采用一阶边缘检测算法soble算子。从图1.1可知图像并不是理想图像，其中有很多噪声，而且后续需要对边缘进行处理。要求其边缘不要太粗、尽量连通，否则影响后续的角度的误差。所以我们选择了soble算子，它可以很好的检测出边缘效果。图1.2.1和图1.2.2为检测前和检测后的图像。 图1.2.1 原始图像 图1.2.2 soble算子检测图像 图像的二值化处理 由于所给图像背景和所识别的图像颜色差别明显，且背景颜色单一。所以可以直接选取合适的阈值对图像进行二值化处理。即可以很好的识别矩形物体，如图1.3.1所示。 图1.3.1二值化后图像 图像的区域选择及处理 从图1.2.2和图1.3.1可以看出图像中除了我们要后续处理的矩形物体外，边缘还有其他干扰，因为最终我们只对矩形物体处理，所以我们需要进行区域选择，选择我们感兴趣的区域进行后续处理。图1.4.1和图1.4.2为处理前后的图像。 图1.4.1区域选择前图像 图1.4.2 区域选择后图像 第二章 旋转角度的测量 1、边缘直线角度测量 对于这种方法，我们首先对图像按照第一章所介绍的方法进行处理。识