第6章 基于LabVIEW的图像处理实现
使用LabVIEW进行像处理和模式识别
使用LabVIEW进行像处理和模式识别使用LabVIEW进行图像处理和模式识别LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款用于数据采集、数据处理和实验控制的集成开发环境（IDE）。
它是由美国国家仪器公司（National Instruments）开发和发行的，可帮助工程师和科学家以图形化的方式进行编程和设计。
图像处理和模式识别是现代计算机视觉和人工智能领域中的重要任务。
LabVIEW提供了丰富的图像处理和模式识别功能，使得开发人员可以在这一领域实现高效而精确的算法和应用程序。
以下将介绍LabVIEW在图像处理和模式识别中的应用。
一、图像处理1. 图像采集与显示LabVIEW可以与各种类型的图像采集设备（例如相机、摄像头）进行无缝集成。
通过使用相关的硬件接口和驱动程序，LabVIEW可以获取实时图像，并将其显示在屏幕上。
借助于LabVIEW丰富的图形化界面，用户可以自定义图像显示的参数和样式，以便更好地观察和分析图像。
2. 图像增强与滤波LabVIEW提供了多种图像增强和滤波算法，如直方图均衡化、平滑滤波、锐化滤波等。
用户可以根据实际需求选择适当的算法，并通过图形交互界面调整相关参数。
LabVIEW还支持自定义滤波器的设计和应用，使得用户可以根据特定应用的要求进行图像处理。
3. 特征提取与边缘检测在图像处理中，特征提取和边缘检测是常用的技术。
LabVIEW提供了多种特征提取和边缘检测的函数模块，如Sobel算子、Canny算法等。
用户可以通过简单的拖拽和连接方式，构建自己的图像处理流程，并实时观察结果。
同时，LabVIEW还支持对提取的特征进行二值化、二次处理等操作，以便更好地满足不同的应用需求。
二、模式识别1. 模式匹配与分类模式匹配和分类是模式识别的核心内容。
LabVIEW提供了强大的模式匹配和分类算法库，如支持向量机、神经网络等。
(完整版)LabVIEW图像处理
10.2 利用LabVIEW进行图像采集与处理利用LabVIEW进行图像处理是一个非常重要的应用。
在许多行业中采用图像的采集和识别来进行判断、控制，使操作更加精确，具有可信度、人性化、智能化。
本节将讲解利用LabVIEW进行图像采集和处理的实例。
10.2.1 图像处理介绍图像处理也可以称作视觉处理。
LabVIEW提供了多种图像处理的方法。
其中NI 公司的视觉采集软件提供的驱动和函数，既能够从数千种连接到 NI 帧接收器上的不同相机上采集图像，也能够从连接在PC、PXI系统或笔记本计算机上标准端口的IEEE 1394和千兆位以太网视觉相机采集图像。
LabVIEW中的视觉开发模块作为强大的机器视觉处理库，配有各类函数，其中包括：边缘检测、颗粒分析、光学字符识别和验证、一维和二维代码支持、几何与模式匹配、颜色工具。
该模块可与NI公司的所有软件、C++、Microsoft Visua l Basic、Microsoft .NET 相互调用，为用户提供了相当便利的操作。
用户可通过视觉开发模块的同步功能，实现与运动或数据采集测量的同步。
NI公司提供的图像处理软件包Vision 8.5.1 Acquisition Software ，是专门为LabVIEW 8.5服务的。
它可以在LabVIEW 8.5中完成各种关于图像处理、视觉运行的控制。
10.2.2 实例内容说明本实例主要完成通过USB摄像头采集图像，并经过一些运算对图像进行数据分析。
在实例中用采集到的图片作样本，让系统认识一个像素，然后开始自动查找图像中的相同像素，查找时还要对图片进行翻转，以全面找到相同的像素，最后再标注出这些点的中心位置和点数。
10.2.3 Vision安装与介绍本例主要通过Vision 8.5.1 Acquisition Software软件包来实现。
Vision 8.5.1 Acquisition Software软件包是一种专门的图像处理软件，需要单独安装。
基于Labview的图像处理技术
第28卷第1期 2009年1月兵工-动化Ordnance Industry AutomationV01.28。
No.1Jan.2009文章编号:1006—1576(2009Ol一0089—03基于Labview的图像处理技术王阳,王竹林(军械工程学院导弹工程系,河北石家庄050003摘要:Labview是时下非常流行的虚拟仪器设计软件,不仅对于传统的数据采集、数据处理、数据显示有规模强大的控件,而且还包括诸如文本、图形等的控件,利用Labview编程,生成简单的图像,并做简单的灰度图变换, 经验证该程序正确,可应用于教学中.关键词:Labview;图像处理;图像生成中图分类号:TP317.4文献标识码:AImage Processing Design BasedonLabviewWANG Yang,WANGZhu-lin(Dept.of MissileEngineering,Ordnance EngineeringCollege,Shijiazhuang 050003,ChinaAbstract:Labview software is very popular for virtualinstrument design.It isnotonly hasmany powerful modulesontraditional data acquisition,data processingand data displaying,but alsohasmodules of text,picture and SO elabview toprocessasimple picture,and make grey degree picture transformation.The test indicates that the process is rightandcanbe applied in teaching.Keywords:Labview;Image processing;Image generation引言Labview(LaboratoryVirtual InstrumentEngineeringWorkbench,即实验室虚拟仪器集成环1基于Labview的图像处理流程“Draw text at point”、“Draw oval”节点,分别绘制直线、输入文本、绘制椭圆,图中数据为显示图像的位置参数。
基于Labview的图像采集与处理
目前工作成果：一、USB图像获取USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。
（1）基于USB的Snap采集图像程序运行结果：此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。
将采集图像函数放入循环中就可连续采集。
循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。
运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。
（2）基于USB的Grab采集图像运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。
二、图像处理1、图像灰度处理（1）基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
（2）labview中图像灰度处理程序框图处理结果：2、图像二值化处理（1）基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
第6章 基于LabVIEW的图像处理实现 ppt课件
19PPT课件Fra bibliotek206.5.2 中值滤波
在前面第5章的相关内容中已经讲述过中值滤波器的知识。 中值滤波是一种常用的去除噪声的非线性平滑滤波处理方法， 中值滤波器的输出像素是由邻域像素的中间值决定的。中值 滤波器产生的模数较少，更适合于消除图像的孤立噪声点。 综上所述，中值滤波是一种既能满足图像平滑要求，又可去 除图像中噪声，并保持图像边缘轮廓清晰的方法。二维中值 滤波的窗口形状可以有多种，如线状、方形、十字形、圆形、 菱形等。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，使用中必须 根据图像的内容和不同的要求加以选择。
通常是为了分割、识别和跟踪所做的处理。
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3. 数字图像处理的特点和目的
数字图像处理就是把在空间上离散的、在幅度上量化分 层的数字图像，经过一些特定数理模式的加工处理，以达到 有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像的过程。具有 处理精度高，再现性好、处理效果具有可控性、可以随时修 改处理方法的特点。将一幅图像进行处理之后要达到一定的 目的，通常情况下，图像处理主要是为了实现以下三个方面 的目的。 （1）针对客观对象的处理，主要是提高图像的观赏效果，达到 自然逼真的目的。 （2）针对后续应用的操作，主要是从获取的图像中提取出感兴 趣目标的特征或者是图像所包含的特殊的信息。 （3）针对图像数据量大的特点，采用数学手段对图像数据进行 变换、编码和压缩，便于图像的处理、传输和存储。
用户若安装National Instruments Vision Assistant 2011， 可以使用该工具对图像进行获取，浏览或者处理，该工具助 手提供了常用的图像处理的算法，供用户方便使用，在此不 再赘述。
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6.4 图像读取与保存
LabVIEW调用MATLAB进行图像处理的实现
该方法必须安装 Matcom，但是 Matcom 对 class 类和图形窗口的支持不够，使得图像处理的一些功 能不能使用，无法画出像 MATLAB 中那样精细的图 像。
比较以上三种方法可知，利用动态链接库的方 法不适合调用 MATLAB 进行图像处理； 利用 COM
组件可以完成调用 MATLAB 图像处理的功能，但比 较繁琐，适合于大型系统设计；利用 MATLAB Script 节点可以方便地完成 MATLAB 图像处理功能，满足 一般需求，开发出小型高效的虚拟仪器系统。
Hale Waihona Puke 虚拟仪器是一个按照仪器需求组织的数据采 集系统，它以通用计算机为硬件平台，利用虚拟仪 器软件在计算机的屏幕上设计出仪器的面板以及 相应的功能，人们通过鼠标或键盘操作虚拟仪器面 板上的旋钮、开关和按键，去选用仪器功能，设置各 种工作参数， 启动或停止一台仪器的工作。 LabVIEW 是基于图形化编程 G 语言的高效开发软 件，它包括丰富的用于数据采集、分析、表达和数据 存储的库函数，编程简单，特别适合于数据采集和 控制、数据分析以及数据表达。 它图形界面丰富，可 以容易地制作各种界面。 但在对各种算法的支持方 面，LabVIEW 的工具箱非常有限， 这就限制了大型 应用程序的快速开发。
如何利用LabVIEW进行像处理和计算机视觉
如何利用LabVIEW进行像处理和计算机视觉如何利用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉LabVIEW是一款功能强大且易于使用的图形化编程环境，广泛应用于各种工程领域。
在数字图像处理和计算机视觉方面，LabVIEW也提供了丰富的工具和函数，使得图像处理和计算机视觉的实现变得简单高效。
本文将介绍如何利用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉，为初学者提供一些基础知识和实际操作案例。
一、LabVIEW图像处理工具简介LabVIEW提供了一系列强大的图像处理工具，包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
这些工具可以帮助我们对图像进行增强、去噪、边缘提取等各种操作。
通过使用这些工具，我们可以改善图像质量，提取出感兴趣的信息，为后续的计算机视觉任务打下基础。
二、LabVIEW计算机视觉工具简介LabVIEW还提供了各种计算机视觉工具，如特征提取、对象检测、运动跟踪等功能。
这些工具可以帮助我们识别、跟踪、测量图像中的对象。
例如，通过特征提取，我们可以提取出图像中的边缘、角点等特征，从而实现目标检测和识别；通过运动跟踪，我们可以实现对运动物体的跟踪和定位。
三、LabVIEW图像处理和计算机视觉案例分析为了更好地理解和学习LabVIEW的图像处理和计算机视觉功能，我们可以结合一些实际案例进行分析。
1. 图像增强假设我们需要改善一幅模糊图像的质量，使其更加清晰。
我们可以使用LabVIEW提供的滤波工具进行模糊图像的去噪和增强。
首先，我们可以选择适当的滤波算法，如均值滤波、中值滤波等，对图像进行滤波处理；然后，我们可以利用直方图均衡化来增强图像的对比度，使图像更加清晰明亮。
2. 对象检测假设我们需要在一张图像中检测出目标对象的位置。
我们可以利用LabVIEW提供的特征提取工具，找到目标对象的特征点或特征线；然后，通过特征匹配，可以确定目标对象的位置和方向。
通过这种方式，我们可以实现对目标对象的自动检测和定位。
3. 运动跟踪假设我们需要实现对运动物体的跟踪和定位。
机器视觉图像处理——基于LabVIEW系统校准与图像校正
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。
要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。
· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。
可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。
畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。
畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。
图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。
简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。
直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。
使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。
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2. Vision Utilities子函数选板
该选板是视觉应用模块，主要用来对图像进行一些初步 的整体操作。该子函数选板包括建立和清除图像任务、获取 图像的各类信息、图像的类型转换、图像文件以及图像附加 信息的读写操作（图像文件可以是BMP、JPEG、PNG或 TIFF）、完成ROI和Mask之间的转化、图像的放大和缩小， 平移以及旋转、对图像像素直接进行操作、图像覆盖、彩色 图像中色彩的提取等函数节点。
用户若安装National Instruments Vision Assistant 2011， 可以使用该工具对图像进行获取，浏览或者处理，该工具助 手提供了常用的图像处理的算法，供用户方便使用，在此不 再赘述。
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6.4 图像读取与保存
6.4.1 图像文件格式简介
（1）BMP文件格式 （2）TIFF文件格式 （3）JPEG文件格式 （4）GIF文件格式 （5）PNG文件格式
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6.5 基于LabVIEW的图像增强设计实现
6.5.1 灰度变换
灰度变换是图像增强的一种手段，用于改善图像显示效 果，属于空域处理方法，它可以使图像动态范围加大，使图 像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度变换实 质就是按一定的数学规则修改图像每一个像素的灰度，从而 突出图像中“感兴趣”的区域。灰度变换可分为线性变换和 非线性变换。
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6.2 IMAQ模块
NI公司的IMAQ(Image Acquisition System) Vision软件是 LabVIEW虚拟仪器开发平台外挂的机器视觉和图像处理开发 工具包。IMAQ Vision软件中包括一整套MMX优化函数，提 供了大量的图像预处理、图像分割、图像理解函数库和开发 工具，可用于完成图像的灰度、彩色以及二值图像的显示、 图像处理（包括统计、小波分析、滤波、和几何变换等）以 及形状匹配、斑点分析、计算和测量等。
图像是对客观对象的一种相似性、生动性的描述或写真。 数字图像，即将连续的模拟图像经过离散化处理后变成 计算机能够辨识的点阵图像。严格的数字图像是一个经过等 距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数，因 此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。
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2. 数字图像处理
在LabVIEW中提供了IMAQ ReadFile用于打开并读取计 算机中存储的文件数据到图像引用中。IMAQ ReadFile可以 读取以标准格式存储的图像，如BMP, TIFF, JPEG, JPEG2000, PNG, 和AIPD，或者制定的非标准格式。通常情 况下，LabVIEW软件会自动将像素转换成所传递的图像类型。
（5）彩色处理模块（Color Processing），一般是针对彩色图像 中的颜色进行处理。包括图像中彩色像素的取代，色彩的阀 值和分析，图像中色彩的学习和匹配。
（6）图像操作模块（Operators）。包括图像的加减乘除运算， 以及逻辑运算。其运算的元素是图像中像素点的像素值。
（7）图像的频域分析模块（Frequency Domain），包括FFT 变 换和FFT 反变换等操作。
（3）图像的形态处理模块（Morphology），一般是对灰度图像 进行的处理。包括图像的填补，距离的测量，图像的细化， 图形的分离等模块。
（4）图像的分析模块（Analysis），一般是针对二值图像或灰 度图像进行。包括图像中灰度值的分析，图形质心的计算， 图像中直线灰度值和ROI 轮廓线的分析。
第6章 基于LabVIEW的数字图像处理实现
本章内容
• 6.1 图像处理概述 • 6.2 IMAQ模块 • 6.3 Vision Assistant 2011 • 6.4 图像读取与保存 • 6.5 基于LabVIEW的图像增强设计实现
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6.1 图像处理概述
1. 图像与数字图像
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6.5.3 锐化滤波
锐化滤波器能减弱或消除傅里叶空间的低频分量，但不 影响高频分量。因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的 区域，因而与图像的整体特性，如整体对比度和平均灰度有 关，高通滤波器将这些分量率去可使图像锐化增强被模糊的 细节。
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3. Image Processing子函数选板
该选板是图像处理模块，主要是对灰度和彩色图像的处理。
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（1）处理模块（Processing），完成像素值的处理。包括像素 值的查表转换，灰度图像和彩色图像阀值的设定。
（2）滤波器模块（Filters），对图像进行滤波等处理。包括各 类算子的构造和使用，以达到对图像平滑，去处噪声，边缘 锐化等处理。
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6.5.2 中值滤波
在前面第5章的相关内容中已经讲述过中值滤波器的知识。 中值滤波是一种常用的去除噪声的非线性平滑滤波处理方法， 中值滤波器的输出像素是由邻域像素的中间值决定的。中值 滤波器产生的模数较少，更适合于消除图像的孤立噪声点。 综上所述，中值滤波是一种既能满足图像平滑要求，又可去 除图像中噪声，并保持图像边缘轮廓清晰的方法。二维中值 滤波的窗口形状可以有多种，如线状、方形、十字形、圆形、 菱形等。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，使用中必须 根据图像的内容和不同的要求加以选择。
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6.2.1 Vision控件选板
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6.2.2 视觉与运动函数选板
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1. NI-IMAQ子函数选板
该选板是实现图像采集功能，主要是通过NI 的系列图 像采集板卡来获得图像，函数节点包括任务的建立、设备的
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6.4.2 读取图像
读取图像是对图像进行处理的第一步，本节将介绍在 LabVIEW中将一幅图像从指定的位置读出，并显示在 LabVIEW的前面板窗口中。
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6.4.3 保存图像
保存图像是也是对图像进行处理的重要一步，本节将通 过实例来介绍如何保存图像。
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4. 数字图像处理的主要内容
根据主要的处理目标数字图像处理大致可以分为图像数 字化、图像变换、图像增强、图像的几何变换、图像复原和 重建、编码分析等内容。LabVIEW 2011提供视觉处理模块提 供了多种图像处理的方法。NI公司的图像采集软件能够从不 同相机上采集图像，也能够从标准端口的IEEE 1394和千兆位 以太网视觉相机采集图像。 同时LabVIEW也提供了强大的图 像处理函数库，包括图像去噪、增强、边缘检测、颗粒分析 等函数。
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3. 数字图像处理的特点和目的
数字图像处理就是把在空间上离散的、在幅度上量化分 层的数字图像，经过一些特定数理模式的加工处理，以达到 有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像的过程。具有 处理精度高，再现性好、处理效果具有可控性、可以随时修 改处理方法的特点。将一幅图像进行处理之后要达到一定的 目的，通常情况下，图像处理主要是为了实现以下三个方面 的目的。 （1）针对客观对象的处理，主要是提高图像的观赏效果，达到 自然逼真的目的。 （2）针对后续应用的操作，主要是从获取的图像中提取出感兴 趣目标的特征或者是图像所包含的特殊的信息。 （3）针对图像数据量大的特点，采用数学手段对图像数据进行 变换、编码和压缩，便于图像的处理、传输和存储。
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4. Machine Visionபைடு நூலகம்函数选板
该选板是机器视觉应用模块，主要包括一些在工程中常 用的模块，如坐标系的确定，图像的匹配和边缘的检测等。 该模块中绝大多数都是一个完成特定功能的子程序，由本节 前面介绍的基本模块构成。
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6.3 Vision Assistant 2011
数字图像处理是为了实现某种目的而对图像数据进行的 操作，主要完成以下工作。 （1）从图像到图像的处理。这类处理是将一幅效果不好的图像 进行处理，获得效果好的图像。例如在环境恶劣、雨雪天气、 光照条件不佳等情况下，造成的画面的能见度很低，一些细 节特征看不见时，为了提高画面的清晰度，采用适当的图像 处理方法，消除或减弱大雾层对图像的影响，而得到一幅较 清晰的图像。 （2）从图像到特征、符号等的处理，隶属于图像分析的范畴。 通常是为了分割、识别和跟踪所做的处理。