1 沈陽第一機床廠目標識別技術探討
圖像中的目標識別有兩個核心的過程：①圖像分割，即從一幅圖像中分離出一個或多個我們感興趣的“目標”區域來：②對這些“目標”區域進行特征信息沈陽第一機床廠提取。圖像分割算法一般有邊界檢測(差分邊界檢測、梯度邊界檢測等)、邊緣匹配與擬合等方法。圖像分割算法對目標識別極其重要，它甚至決定著目標特征信息提取的成敗。傳統的圖像識別技術都是以像素的歸類的方式實現的，雖然在算法上比較容易實現，但大都屬于全局搜索的算法，并且對目標的識別大多通過和樣本圖像的相關運算所得到，對目標的許多特征信息如目標邊界的內外環信息，都無能為力。
圖1 二值圖象探討
2 二值圖像探討
二值圖像是以點陣的方式來進行排列的，因此可以看作一個二維數組。為方便，把二值圖像上的一個目標看作為一個閉集。因此，我們把圖像的像素點分為以沈陽第一機床廠下幾類(圖1)。
實點和空點 實點為屬于某個目標的點，空點為不屬于所有目標的點。
內點和邊界點 像素點在某個目標的內部，稱為內點。即它至少有一個鄰域包含在某個目標中。(像素點的最小鄰域為以此點為中心，以一個像素單位為半徑的區域)如果一個像素點不是實點，但它至少有一個鄰域，這個鄰域減去此點所形成的區域包含在某個目標中，我們把此沈陽第一機床廠點填充為實點(它成為內點，誤差僅為一個像素)。在某個目標的邊界稱為邊界點(即內點和實點的交集且減去毛刺點和孤立點中的點)。
毛刺點和孤立點 孤立點和毛刺點都為實點，但孤立點至少存在一個鄰域，它減去此點后所形成的區域與目標的交集為空。毛刺點的這樣的區域與目標的交集只有一個像素點。
3 數據結構
為了更好地實現算法，必須有一個好的數沈陽第一機床廠據結構，它應能夠完成本算法的所有功能。每個數據類都有自己的方法，低層的數據類的方法在條件滿足的情況下，能夠獲得自己的所有信息。為高層數據類在高層次(不考慮低層實現)上的編程提供基礎。
4 邊界搜尋
搜索邊界是目標識別中最關鍵的一步，其目的是把所有的邊界點搜索出來并連接成環，其程序流程如下：
找出一個邊界點來，作為環頭。對于任一個像素點可以建立一個坐標系，把相鄰8個點逆時針順序進行標記。(這里規定，如果鄰點超出圖像范圍，一律為空點)沈陽第一機床廠如圖1所示。由以上的定義可以看出，邊界點必須為實點，并且其8個鄰點至少有一個空點和一個實點，如果一個像素的8個鄰點都為實點，則此像素為內點。如果一個像素的8個鄰點都為空點，則為孤立點，可根據需要進行處理。(例如，可以去掉孤立點，相當于中值濾波)。搜尋圖像，直到找出一個邊界點。作為環頭，并做記錄。
以環頭為起點，進行環的生成：①以環頭為環中的第一個邊界點，建立(1)所述的坐標系，并且定義鄰點0—7，規定鄰點I的前點為I-1，后點為I+1，如果I為0，則其前點為7，如果I為7，其后點為0：使其8個鄰點形成一個逆時針的環。②搜尋和邊界點相鄰的下一個邊界點。從其沈陽第一機床廠鄰點0開始，按0—7的順序依次確定其各鄰點的特征：1.空點2.出點3.入點4.實點。規定出點為它的前點為實點，后點為空點的像素點，入點為它的前點為空點，后點為實點的像素點。(0點的前點為7點，7點的后點為0點。)(一般一個邊界點所有鄰點中只有一個出點和入點。否則，其鄰點中必有毛刺點，可以進行特殊處理)。③以邊界點搜尋的第一個入點為下一個邊界點，并對此點作標記，返回b，直到邊界點N的下一個邊界點為環頭。于是我們生成了一個環。這是一個鏈表結構，其每個節點(邊界點)的位置和節點總數N都可以知道。對環沈陽第一機床廠數加1。進行第(3)步。
尋找下一個沒有經過標記且為邊界點的像素，返回(1)重新進行環的生成，直到圖像中沒有既是邊界點又沒有被標記的點。到此，我們生成了所有的環(邊界)。
圖2 內外環的特性
5 邊界處理
我們首先對環的類型和其面積進行討論。
到此為至，我們得到了L個環及其環頭。下一步應判斷環的類型：內環、外環。
首先應提到，按第(2)步中的方法沈陽第一機床廠所生成的環，其內環都為順時針，外環都為逆時針。以下提出兩個定理(圖2所示)。
環L的面積S→L S→L=1∮LKm→×dl→(其中K為平面上任意一點)
2
(1)
其證明可以用格林公式進行證明(參看鄭軍所著《表面離散數據的三維體重構及其應用(華北工學院碩士論文)》
定義qLK為環L對點K的環角，則有 qLK=∮L(Km→× dl→)/|Km→|
(2)
可以證明，當K在環外時，qLK為零，當K在外環內時，qLK為2p，當K在內環內時，qLK為-2p。
對于外環其面積為負，內環為正沈陽第一機床廠。所以從其面積的正負可以判斷環的類型。
6 環的重組和目標生成
目標在二維平面上是由內環和外環組成的，外環代表了目標的外邊界，內環代表目標內部的孔洞，由此可以得出，一個目標只有一個外環(外邊界)但可以有多個內環(內邊界)。因此，有一個外環就有一個目標，環的重組和目標生成的目的就是將外環和它包含的內環識別沈陽第一機床廠出來(形成一個目標的外邊界和內邊界)。問題歸結為處理環與環的關系問題。
首先假設環與環不相交，因為如果相交的兩個環總可以通過處理使其生成一個環。
確定環的關系的流程如下：
在所有的環中選取一個外環(并作標記)，判斷與其它的內環的關系。在沒有標記的內環上選取一點(通常選取其環頭)K連接Km(m 為外環上的點)，計算(如圖2所示)K點和此外環的環角，并根據環角值判斷K點是否在外環內。因為假定了環與環沒有相交，所以，如果K點在外環內，則K點所在的內環必然位于外環內。對在外環內的內環作標記。(表示其內環已經有歸屬)(對于離散計算，必須考慮計算容差)。
取下一個外壞，直到所有的外環都處理完畢。
到此，對外環和內環都處理完畢。我沈陽第一機床廠們以每一外環代表一個目標，在外環內的內環代表目標的一個孔洞。我們可以計算每個目標的面積(為外環和內環的面積的代數和再取絕對值)。
7 本算法的特點
本文所提出的算法采用新的方式——幾何的方式來實現，并采用局部搜索算法，在一次搜索后獲得目標邊界的所有特征信息，在此基礎上對邊界進行按目標意義上的重組，方便快捷地實現目標的特性計算。而且，由于是幾何方式的實現，目標的邊界很容易轉沈陽第一機床廠換成為矢量的方式(邊界擬合等)，更增加了其應用的范圍。對每一個目標可得到所處的矩形范圍，為后續的處理提供了方便。
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