许春和，孙培刚，张全禹，罗永辉
（绥化学院，黑龙江 绥化 152061）
数字图像处理是把图像信号转为数字信号，借助计算机完成相应的处理。早期，图像处理主要是提升图像质量，改善视觉效果，一般使用增强、压缩等多种方法。伴随着科技的快速发展，数字图像处理技术获得较好的发展，并且备受重视。现阶段，数字图像处理技术在多个行业得以应用，尤其是在大数据以及人工智能的飞速发展中，难免会关联到图像领域的专业知识，依托机器视觉技术，合理进行数字图像处理系统设计至关重要，在提升数字图像处理效率的同时，还能够提升图像处理质量。
机器视觉技术是一门交叉学科，涉及多个领域，如人工智能、图像处理以及计算机科学等，机器视觉是借助计算机，模拟人的视觉功能，从图像中提取信息进行处理，并应用于检测、测量中。该技术具有极大的优势，不仅具有庞大的信息量和功能，还具有极快的速度。例如，在禽蛋品质的检测中，该技术的应用效果远超于人工检测，蛋品的主要特征是形状、大小，基于机器视觉技术，既能够避免人为因素产生的影响，又可以定量描述各项指标，尽可能降低检测误差。当前，机器视觉技术已经广泛应用于各个行业，该技术能够在短时间内获得大量信息，并自动完成处理，在一些高危作业场景中，或者是人工视觉无法满足实际需求时，便借助机器视觉技术，以提升检测质量和效率。机器视觉涉及了模式识别、图像处理等，专注于集合机械，主要是为了检测存在的缺陷问题，提升机械操作效率，确保产品的安全。
2.1 面向用户
数字图像处理系统主要面向广大数码用户，用户作为使用者、评价者，在系统设计中应坚持结合用户需求，从用户角度出发，为了确保功能更加完善，在设计前期需要深入了解用户的实际需求，并依据机器视觉以及数字图像处理的特点，经过共同协商，改善工作效率和质量，达到较好的效果。
2.2 按阶段进行
数字图像处理系统的设计是一项较为复杂的过程，整个设计过程划分为多个环节，而每一个环节又分为多个步骤，每一个步骤都需要制定明确的目标，只有在有序安排下，才能够合理安排计划，并为之后的设计工作奠定基础，促进工作效率和质量的提升。
2.3 采用快速原型法
基于机器视觉的数字图像处理系统设计，比较重要的一个方法是快速原型法，主要是依据用户的实际需求，确定系统的功能与要求，快速构建一个信息系统模型，在此基础上，用户可以提出相应的整改意见，设计人员不断进行完善，直至达到用户满意，从而形成相对稳定的系统，这一方法的优势是围绕一个模型展开所有的问题，便于与用户实际需求相结合，将原型和用户联系在一起对设计人员起到启发作用，在不断完善中获得较为理想的系统。系统具有较高的开发效率、可扩展性，该方法极具灵活性，设计周期比较短，修改较为便捷，主要是在原型基础上，加以完善，扩展性较强。
2.4 采用系统观点处理
对于系统的分析，在原有基础上，构建最佳逻辑模型，用户能够对系统的轮廓有大致了解，设计人员可以与用户进行探讨，不断完善系统。在此基础上，有效进行系统设计，完成模型的功能，逻辑设计以及物理实现，这两者之间有着密切的关系，能够确保系统更加合理。系统设计是基于计算机视角，对整个系统进行校审，将系统划分为不同模块，实现特定功能，各模块具有独立性，在系统设计、维护等方面较为便捷，模块化结构的设计方法也能够促进系统设计的顺利进行。
3.1 同步分离电路设计
与平常图像处理系统相比，基于机器视觉的数字图像处理系统有较大的差异性，能够同时使检测电路、采样控制电路与电源连通，在可编程定时控制电路中，完成相应的设计，提升系统的控制能力。为保证系统运行的有效性，每一配置都需要严格把控，将芯片时间参数控制在合理范围内，在使用时，采用74S***或74F***系列芯片。对数字图像信号而言，其负脉冲一般处于-0.2 V之上，且超过零伏。对于其同步信号，使用电子比较器，对于同步分离电路的调试，最好将lm311输出扩大化，使基线同步脉冲宽度保持在特点范围内，处于5.7μ至6μ秒之间即可，使其一直高于零电平。
3.2 采样窗口控制电路设计
依据采样窗口控制电路原理，明确图像采集的采样行数，应具体到每一帧，对于可编程计数器计数长度，使用行数与652H相乘可得。在数字图像处理中，为了防止图像信号储存于存储器，或者在其中传输，就需要使该行数值超出23。若U6可编程计数器处于模式1运行状态下，对于每帧数字图像采样的行数，由其决定，计数长度便是这一行数值，而U7可编程计数器0，与模式5状态下运行，对每一帧数字图像采样时间起着决定作用。
3.3 数字图像收集器设计
基于机器视觉计数，将解码芯片输入晶振，设定为24.576 MHz，在系统运行中，应确保与相应的频率规定相符，解码芯片频率设为13.5 MHz，文章以256灰度图像作为主要研究对象，借助PAL机制，将图像采集信号输入进去，将其和系统运行速度需求结合在一起，完成芯片配置。在数字图像采集器中，借助解码芯片，能够向用户提供寄存器设定方式，其一为边界扫描测试，其二为12C总线控制。依据系统设计方案，借助单片机I/O接口，将其和12C总接口进行模拟，将寄存器初始化。
3.4 明确数字图像清晰度指标
数字图像清晰度指标的确定，划分相应的处理结果，先是用户的主观认定，后是清晰度的客观认定，通过有效结合主观、客观清晰度认定，获得数字图清晰度的评估指标。针对用户的主观评价，只是用户个人对数字图像清晰度的一种判断，评价结果受到用户个人的色彩喜好，依据用户主观性认定指标是不合理的。针对数字图像在机器视觉中的色彩、像素，数字图像均值具有一定衡量作用，针对数字图像处理的效果直接因素，数字图像标准差能够有效进行衡量，这也是离散程度的指标。因此，在系统设计中，应依据标准差、均值的范围，明确清晰度评估指标。
3.5 文件操作模块设计
在数字图像处理系统中，文件操作模块属于较为基础的部分，该模块的存在主要实现打开、转换格式、修改保存等操作，如图1所示，为文件操作模块的功能结构图。使用GDI+，将图像以文件形式呈现出来，通过创建Image类新对象，创建Graphics对象，用于引用绘图图画，并调用其DrawImage方法，在绘图表面，绘制图像，在设计过程中，借助图像编辑器，对图像文件进行创建、编辑，在运行过程中，使用GDI+将图像呈现出来。在文件操作模块，对于拍摄的图像，用户能够展开文件操作，借助编辑模块，在修改后保存，或者打印输出，完成数字图像的格式转换，较为常用的有JPG、GIF、WMF等。用户在具体操作中，需要先获取图像文件的路径名称，以此进行处理，当文件另存时，弹出相应的保存对话框，选择需要保存的类型、路径，将文件输入，调用相应格式，完成文件保存。对于修改后的图像文件，是在原有基础上保存的，取得文件名后，便可完成保存操作。
图1 文件操作模块的功能结构图
3.6 视图设置模块设计
视图设置可以更改系统显示方式，由于系统中栏目较多，用户需求不同，栏目的显示需求也各不相同，对于部分用户而言，一些栏目不需要显示，借助视图设置，灵活显示或者隐藏，并设置相应的查看方式，用户可以根据自己需求，查看不同大小图标的显示效果。对于栏目的显示、隐藏功能，主要是借助控件的Visible实现，取其反值便可以自由切换显示与隐藏功能，从菜单中的选中、不选中，便可以完成相应的操作。视图更改是由ListView和View属性完成的，View属性允许指定ListView控件，用于显示类型，可以将View属性设为大、小图标显示。详细资料视图允许查看项，并且允许查看指定的任意子项，这也是向用户展示数据库信息的重要方式。对于ListView控件的多数属性，会对视图操作、显示方式产生影响，在View设为特定值时，影响项视图的部分属性才会有用，其他属性在全部视图中都有用。平铺视图是在左侧显示大图标，在右侧显示文本信息，从而将每个项显示出来，在默认情况下，只会将项标签对应的第一个子项显示出来，想要将其他子项显示出来，就需要在Columns集合中，添加ColumnHeader对象。在平铺视图中，想要控制平铺单元的大小，就需要设定TileSize属性，若子项文本过长，通过设定ListView显示方式，添加相应的标题，在视图更改时，变换ListView中的View属性，获得不同显示方式，避免文本换行。
3.7 图像编辑模块设计
在数字图像处理系统中，图像编辑模块属于核心部分，完成相应的编辑操作，其中包括复制、粘贴、插入、剪切、清空等功能。图像编辑是在打开图像后，选择剪切、复制图像，在保存前，需要将图像清空，然后再进行粘贴、保存，如果需要添加文字，则需要插入文本，完成文字编辑后，在图像中任意位置插入。复制与剪切较为相似，复制是将制定区域复制过来，而剪切则是在复制操作基础上，将该区域以白色填充，完成复制、剪切操作。文本插入是在图像任意位置插入文字，可以自由设置文字的颜色、大小、字体等，便于用户添加注释。
3.8 图像处理模块设计
图像处理是进行旋转、缩放、颜色处理等操作，基于机器视觉技术，数字图像处理效率更高，质量更高。数字图像的放大和缩小是按照一定比例，将其放大或者缩小，图像旋转是按照特定角度进行旋转，借助GDI+和Graphics类，采图像几何转换方法，完成各种角度的旋转。图像特效处理是借助一些方法，处理数字图像中的像素点，赋予其新的像素点，完成处理后，呈现清晰度更高的图像。针对图像多次缩小，再放大时出现失真现象，由于普通的图像格式是由像素点构成的，经过放大、缩小操作后，过渡像素丢失，使得图像失真，再视觉上呈现模糊感，基于机器视觉，依据清晰度指标，有效解决这一问题，在放大操作中，将原始图像执行缩小操作，待缩小至一定程度时，将其和之前的图像进行对比，并借助原始图像，完成相应的缩小操作。图像失真对应用效果产生较大的影响，想要解决图像失真问题，可以借助相应的工具，设置好放大倍率，调整好图像的方式，使图像放大后的边缘更加清晰。
基于机器视觉设计的数字图像处理系统，为了验证其实用性，需要对其性能进行测试，通过测试其吞吐量以及处理效率，获得相应的结论，数字图像的帧数愈多，系统的吞吐量也会随之增加，与普通系统相比，基于机器视觉的系统设计，其吞吐量相对较高，主要是因为，在机器视觉技术的支撑下，能够防止噪声的干扰，促进系统网络吞吐量的大幅提升。在数字图像处理中，当数字图像样本的数量增加时，处理效率也都保持在较高的水平，有效确保图像的处理质量，在数字图像处理前，借助机器视觉理论，提取其像素特征，并进行清晰化处理，从而使得图像处理效率大幅提升。
现阶段，数字图像处理系统需要耗费较长时间，且处理效果较差，基于此，文章以机器视觉技术作为基础，提出了数字图像处理系统的设计，依托机器视觉技术，完成系统多个模块的设计，不断优化系统，促进图像处理效率和质量的提升，从而获得较好的处理效果。
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