基于LabVIEW编程语言图像处理技术浅述

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。

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。

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。

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。

LabVIEW中的像处理滤波和增强LabVIEW中的图像处理滤波和增强LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款功能强大的图形化编程环境，广泛应用于科学研究、工程设计、图像处理等领域。

在LabVIEW中，图像处理滤波和增强是常见而重要的任务，通过使用LabVIEW的图像处理工具箱，可以实现对图像的滤波和增强操作。

一、图像处理滤波1. 空域滤波在LabVIEW中，空域滤波是一种基于像素点的运算，通过对图像中每个像素点进行计算，达到滤波的效果。

常见的空域滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

（这里可以继续详细介绍每种滤波算法的原理和在LabVIEW中的实现方法，可以配图示例）2. 频域滤波频域滤波是一种将图像从时域转换到频域进行处理的方法，通过对图像的频谱进行操作，可以实现滤波的效果。

常见的频域滤波算法包括快速傅里叶变换（FFT）、高通滤波、低通滤波等。

（同样可以详细介绍每种滤波算法的原理和LabVIEW中的实现方法，并配以图例）二、图像处理增强1. 灰度级转换LabVIEW提供了多种灰度级转换函数，可以实现将图像的灰度级进行转换的操作。

灰度级转换常用于增强图像的对比度、亮度等特征，常见的灰度级转换方法包括线性变换、非线性变换等。

（在这里可以展示LabVIEW中的灰度级转换函数的使用方法，并给出实际示例）2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过重新分配图像的灰度级来增强图像对比度的方法。

LabVIEW中提供了直方图均衡化的函数，可以方便地对图像进行增强操作。

（类似地，可以给出直方图均衡化函数的使用范例）总结：通过LabVIEW中的图像处理工具箱，我们可以方便地实现图像的滤波和增强操作。

通过空域滤波和频域滤波，可以对图像进行模糊、锐化等处理，而灰度级转换和直方图均衡化则可以增强图像的对比度和亮度。

LabVIEW的图像处理功能的强大性和易用性使得它成为了科学研究和工程设计中不可或缺的工具之一。

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。

基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统一、概述随着科技的进步，光学测量技术在各个领域中的应用越来越广泛，特别是在精密工程、生物医学、航空航天等领域。

现代光测技术不仅要求高精度的测量结果，还要求快速、高效的数据处理和分析能力。

开发一个功能强大、操作简便的现代光测图像处理系统显得尤为重要。

本文将介绍一种基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统。

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种由美国国家仪器（National Instruments）公司开发的图形化编程语言和开发环境，广泛应用于数据采集、仪器控制和工业自动化等领域。

MATLAB（Matrix Laboratory）则是由MathWorks 公司开发的一种高性能的数值计算和可视化软件，被广泛用于算法开发、数据分析和可视化、工程与科学绘图以及应用程序的创建。

本系统结合了LabVIEW和MATLAB的优势，利用LabVIEW强大的硬件接口能力和MATLAB卓越的数据处理和分析能力，实现了一套高效、精确的光测图像处理系统。

该系统不仅能够处理和分析光测图像数据，还能够与各种光学测量设备进行无缝连接，实现数据的实时采集和处理。

本概述部分简要介绍了现代光测图像处理系统的背景和意义，并阐述了本系统的研究目的和主要功能。

后续章节将详细介绍系统的设计原理、实现方法和应用案例。

1. 光测图像处理技术的发展背景随着信息技术的飞速发展，光测图像处理技术在众多领域，如航空航天、生物医学、智能交通、安防监控以及工业自动化等，发挥着越来越重要的作用。

光测图像处理技术是一种利用光学原理和图像处理算法对获取的光学信息进行提取、分析和处理的技术，其目标是实现对目标对象的精确测量、识别和跟踪。

传统的光测图像处理方法主要依赖于硬件设备和固定的图像处理算法，这种方法在处理复杂的光学信息时往往显得力不从心。

LabVIEW中的嵌入式像处理和视觉导航LabVIEW中的嵌入式图像处理与视觉导航嵌入式系统是一种将软件与硬件相结合的系统，旨在进行特定的控制和处理任务。

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款图形化编程语言和开发环境，广泛应用于嵌入式系统领域。

在LabVIEW中，嵌入式图像处理和视觉导航是相对常见的应用领域，本文将深入探讨其原理和应用。

一、嵌入式图像处理1.1 图像处理的基本概念图像处理是指对数字图像进行操作、改变和增强的过程。

在嵌入式系统中，由于计算资源和硬件限制，图像处理通常需要采用特定算法和技术来实现实时性和资源效率。

1.2 LabVIEW中的图像处理工具集LabVIEW提供了丰富的图像处理工具集，包括图像获取、滤波、边缘检测、模式匹配等功能模块。

通过这些工具集，开发者可以快速实现对图像的处理和分析，实现各种图像处理应用。

1.3 嵌入式图像处理的应用案例嵌入式图像处理在各个行业中都有广泛应用。

例如，在智能监控系统中，通过嵌入式图像处理技术可以实现人脸识别、目标跟踪等功能；在无人驾驶领域，图像处理可以用于障碍物检测和道路识别等任务。

这些案例都展示了嵌入式图像处理在提高安全性和效率方面的巨大潜力。

二、视觉导航2.1 视觉导航的基本概念视觉导航是指利用视觉信息进行导航和定位的过程。

在嵌入式系统中，视觉导航通常依赖于摄像头或其他传感器采集实时图像，并通过图像处理和分析技术实现对位置和环境的感知。

2.2 LabVIEW中的视觉导航工具集LabVIEW提供了全面的视觉导航工具集，包括图像采集与处理、特征提取与识别、定位与建模等模块。

通过这些工具集，开发者可以灵活构建视觉导航系统，满足不同应用场景的需求。

2.3 嵌入式视觉导航的应用案例嵌入式视觉导航在无人机、机器人等领域有着广泛应用。

例如，在无人机领域，视觉导航可以实现对地面目标的跟踪和避障；在机器人领域，视觉导航可以用于室内定位和地图构建。

使用LabVIEW进行像处理和计算机视觉使用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉LabVIEW是一款功能强大的图形化编程环境，被广泛应用于各个科学和工程领域。

它既可以用于进行数据采集和信号处理，又可以用于控制系统和仪器设备的开发。

在本文中，我们将探讨如何使用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉。

一、LabVIEW图像处理工具包的安装和使用要使用LabVIEW进行图像处理，首先需要安装LabVIEW图像处理工具包。

该工具包提供了一系列用于图像处理和分析的函数和工具。

安装完成后，可以通过LabVIEW的工具栏找到该工具包，并将其添加到您的LabVIEW项目中。

通过图像处理工具包，您可以进行多种常见的图像处理操作，例如图像滤波、边缘检测、图像增强等。

您可以通过简单的拖拽和连接图标来创建一个图像处理的流程。

此外，LabVIEW还提供了一些现成的示例程序，可供您学习和参考。

二、LabVIEW在计算机视觉中的应用LabVIEW不仅可以进行图像处理，还可以在计算机视觉领域发挥重要作用。

计算机视觉是一门研究如何使计算机获得、处理和理解图像的科学和技术。

通过使用LabVIEW，我们可以构建各种计算机视觉系统，例如目标检测、人脸识别、运动跟踪等。

1. 目标检测目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。

LabVIEW提供了一系列用于目标检测的函数和工具，可以帮助我们在图像中找到感兴趣的目标物体。

您可以使用形态学运算、二值化、轮廓查找等方法来实现目标检测。

LabVIEW还提供了模板匹配、Haar特征检测等高级算法来实现更精确的目标检测。

2. 人脸识别人脸识别是一种常见的计算机视觉应用，被广泛应用于人脸解锁、人脸检索等场景。

LabVIEW提供了一些实用的工具和函数，可用于人脸检测、人脸特征提取和人脸识别。

您可以使用这些工具来开发自己的人脸识别系统，并集成到实际应用中。

3. 运动跟踪运动跟踪是一种用于跟踪物体运动的计算机视觉技术。