光學圖像處理系統

隨著電子技術、光學檢測技術的進步，基於光電成像理論的光學圖像處理技術得到了很快的發展，在此基礎上就出現了光學圖像處理系統，即用於對光學圖像進行若干操作處理的系統。

光學圖像如紅外成像、雷射干涉圖像、全息圖像及散斑圖像等已被廣泛套用于軍事領域和民用領域，所以光學圖像處理系統作為光學測試技術中的一個重要組成部分，因其可實現物體非接觸式、高精度的自動檢測，其優越性越來越引人注目。

基本介紹

• 中文名：光學圖像處理系統
• 外文名：Optical image processing system
• 類別：控制科學與工程
• 缺點：成本高等
• 優點：提高精度等
• 處理方法：圖像增強等

現狀

隨著電子技術、光學檢測技術的進步，基於光電成像理論的光學圖像處理技術得到了很快的發展。光學圖像處理作為數字圖像處理的一個分支，其優越性主要表現在以下幾個方面：

(1)光學圖像處理技術有效地擴展了人類自身的視覺能力，它利用光電成像技術對所得到的光學圖像進行處理，促成了人類視覺探測域的光譜延伸。

(2)光學圖像處理技術利用電子計算機及各種軟體功能進行圖像處理，有效地避免了成像質量差等因素所帶來的誤差，減少了光學儀器本身所造成的誤差，有利於提高精度。

(3)由於光學圖像處理系統本身的特性，檢測過程自動化程度高，能在一定程度上實現檢測手段的非接觸、高精度、快速及自動化。

由於上述優勢，光學圖像處理己經成為一個引人注目的研究方向。光學圖像處理己被套用于軍事偵察領域，而且隨著光學計量技術的發展，光學圖像處理技術也拓展到了民用領域。例如在夜間肉眼可視狀況極差的情況下，利用紅外成像對圖像進行分析來幫助探測並確認目標。光學圖像處理技術以其高精度、非接觸等優點，在圖像測量等很多領域有很好的實用性。例如利用雷射干涉圖像來測量一些無法用刻度尺等計量工具直接測量的小孔尺寸；以及利用雷射散斑圖像來檢測工件的形變狀況等，這些光學圖像處理技術的套用都取得了很好的效果。目前大部分光學圖像處理系統是基於PC機的，這類系統一般是由圖像採集卡完成圖像採集，然後由PC機完成圖像處理等功能，其缺點是體積大、成本高，在某些對現場性能要求較高的工業場合，己不能滿足要求；而如果選用了現場性能較好的工控機，雖然現場性能能夠滿足要求，但將大幅增加成本，也不易於在工業生產中實用。因此，設計出良好的光學圖像處理系統以滿足不同領域的要求，是當今光學圖像處理技術急需解決的問題。

圖像處理方法

數字圖像系統的組成不盡相同，但他們都重視對圖像質量的要求圖像質量的含義包括兩個方面，一是圖像的逼真度，另一個是圖像的可讀性。前者描述了被評圖像與標準圖像的偏離程度，後者表示圖像向人或機器提供信息的能力。由於目前對圖像可讀性的研究目前剛起步，完全客觀的評價圖像質量困難較大，因此更多討論的是主觀評價圖像質量的方法。主觀評價以人作為觀察者，對圖像優劣做出評定，這時的結論不僅與圖像本身特性有關還與觀察者本身及觀察條件有關。

圖像增強

對比度低是低質量圖像主要特徵之一，造成對比度低的原因是由於圖像的灰度值比較集中，因此採用圖像增強處理提高圖像的對比度是必不可少的步驟。提高圖像質量常用的方法有灰度變換和直方圖修正。

灰度變換可使圖像動態範圍增大，對比度得到擴展，使圖像變清晰，特徵更明顯，是圖像增強的重要手段之一。設圖像灰度級為L，可以通過一個映射變換把原圖像的第r級灰度映射為結果圖像的第s級灰度，即：

s=T(r)， r,s∈(0,L-1)；

曝光不足或過度曝光的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的範圍內。這時採集到的圖像將是一個模糊不清換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸看起來沒有灰度層次的圖像。採用線性變將有效改善圖像視覺效果。

灰度直方圖反映了數字圖像中每一灰度級與其出現的像素頻率間的統計關係。它能描述圖像的概貌，例如圖像的灰度範圍、每個灰度級出現的頻率、灰度級的分布、整幅圖像的平均明暗和對比度等，為對圖像進一步處理提供了重要依據。

空間域濾波

圖像的實質是光電信息，因此圖像噪聲的主要來源有以下幾個：在光電、電磁轉換過程中引入的人為噪聲；大氣層電磁暴、閃電、電壓和浪涌等引起的強脈衝行衝擊干擾；自然起伏性噪聲，由於物理的不連續性或粒子性所引起。噪聲惡化了圖像質量，使圖像模糊，甚至淹沒和改變特徵，給圖像分析和識別帶來困難。為了消除噪聲，常採用濾波的方法 對圖像進行濾波時，可以在圖像的空間域進行處理。空間域濾波的目的在於抑制噪聲及干擾。空間域是指像素組成的空間。空域增強方法指直接作用於像素的增強方法，可表示為：

g(x,y)=EH[f(x,y)]；

其中f (x,y)為初始圖像，g (x,y)為增強後的圖像，EH代表增強操作。如果EH是定義在每個像素(x,y)之上的，則EH是點操作；如果EH是定義在像素(x, y)的某個鄰域上的，則EH為模板操作。

為了消除圖像中的噪聲，可以直接在空間域上對圖像進行平滑濾波。它的作用有兩種：一種是模糊；另一種是消除噪聲。空間域的平滑濾波一般採用簡單平均法進行，就是求鄰近像素點的平均亮度值，稱為鄰域平均法。鄰域的大小與平滑的效果直接相關，鄰域越大平滑的效果越好，但鄰域過大，平滑會使邊緣信息損失的越大，從而使輸出的圖像變得模糊，因此需合理選擇鄰域的大小，實際中應根據需要選擇鄰域視窗大小。

中值濾波是一種非線性濾波，它也是一種鄰域運算，類似與卷積。但中值濾波的計算不是加權求和，而是把它鄰域內的所有像素按灰度值進行排序，然後取該的組中間值作為鄰域中心像素點的輸出值。使用中值濾波器去除噪聲的方法有多種，且十分靈活。一種方法是先使用小尺度鄰域，後逐漸加大鄰域尺寸進行處理；另一種方法是一維濾波和二維濾波交替使用。此外還有疊代操作，就是對輸入圖像反覆進行同樣的中值濾波，直到輸出不再有變化為至。中值濾波的突出優點是在消除噪聲的同時，還能防止邊緣模糊。如果圖像的噪聲多是孤立的點，這些點對應的像素又很少，而圖像則是由像素較多、面積較大的塊構成，則中值濾波的效果將非常好。中間值取法如下：當鄰域內的像素個數為奇數時，取像素灰度值排序後的中間值;當鄰域內的像素個數為偶數時，取排序後的中間兩像素灰度值的平均值，其鄰域可以選擇不同大小和形狀如線狀、方形、十字形、圓形、
菱形等。不同形狀的視窗產生不同的濾波效果，使用中必須根據圖形的內容和不同的要求加以選擇。從以往的經驗看，方形或圓形視窗適宜於外廓線較長的物體圖像，而十字形視窗對有尖頂角狀的圖像效果好。

圖像的二值化

圖像的二值化處理是用灰度變換來研究灰度圖像的一種常用的方法，通過求解一個閾值，從而把灰度圖像分成特徵物和背景兩個區域。閾值是把圖像和背景區分開的標尺，選取適當的閾值就是既要儘可能保存圖像信息，又要儘可能減少背景和噪聲的干擾，這是選擇閾值的原則。按照這樣一種思想，可以將現有的二值化方法大致分成三大類：

(1)全局閾值二值化：
全局閾值法是指根據經驗或灰度圖像的直方圖分布為整幅圖像確定一個閾值。閾值的確定可以為人工設定或者由灰度直方圖確定整體閾值。但是，當灰度直方圖中兩峰並不明顯，或者波谷比較平坦時，全局閾值二值化法效果將不理想。

(2)局部閾值二值化：
對於目標和背景比較清楚的圖像，全局閾值化方法可以取得較好結果。但是如果圖像的背景不均勻，或是目標灰度變化率比較大，全局方法一般就不再適用了。
局部閾值一般用於識別干擾比較嚴重、品質較差的圖像，局部閾值方法有更廣泛的套用，但也存在缺點和問題，如實現速度慢、不能保證連通性以及容易出現偽影現象等。

(3)動態閾值二值化：
套用局部閾值法後，從圖像局部看來，目標特徵物與背景是可分的，但是無法得到一個適用於整幅圖像的全局閾值。因此出現了動態閾值算法，也稱自適應閾值化算法。動態閾值選擇不僅取決於像素閾值以及其領域像素的灰度值，並且與該像素坐標位置有關。動態是指根據每個像素及其鄰域像素的灰度值情況動態地計算分割所需的閾值。
動態閾值二值化能夠處理品質較差的圖像，甚至單峰直方圖，但因為動態閾值化方法常常需要對圖像中每個像素點都計算閾值，即對整幅圖像求出一個閾值面(通常是曲面)，計算量很大，運算速度一般比較慢。

系統程式設計

當圖像採集模組開始採集圖像後，圖像數據經由緩衝存儲器傳輸到DSP內，由於圖像數據容量較大，緩衝存儲器不能一次傳輸完整幅圖像，因此DSP每隔一定時間就需要讀取緩衝存儲器內的圖像數據，將其存入大容量的圖像存儲器。待一整幅圖像傳輸完畢後，系統將進入圖像處理程式，對圖像進行增強，濾波和二值化處理。程式設計的總體流程如圖所示。

套用

近代光測技術是20世紀60年代後期開始形成的新技術，而全息、散斑測量是近代光測的主要研究內容。全息干涉技術在力學形變測試中有著廣泛的套用，其中比較典型的就是雙曝光法；散斑干涉早己經被廣泛套用于振動、位移、形變、斷裂及粗糙度的測量等，成為無損檢測領域的有效工具。由於全息和散斑測量具有精密無損檢測的特點，己廣泛套用於諸多領域，但到目前為止，這兩種技術的條紋處理仍有許多不足之處，其研究己引起廣泛重視。

系統在全息干涉計量中的套用

自從1948年英國科學家丹尼斯蓋伯在研究電子顯微鏡的解析度、克服電子透鏡具有的像差過程中，首次提出“用相干光源、採用記錄與再現的兩步方法”，為全息技術奠定了理論基礎。20世紀70年代以後，全息照相技術在計量學中得到了較快的發展，形成了一門獨立的學科一一全息干涉計量學。上世紀90年代以後，隨著電子計算機技術、光電感測技術和數字圖像處理技術的快速發展，全息干涉測量技術朝著智慧型化、自動化測量技術方面發展，形成了電視全息、數字全息、相移全息以及粒子場全息等幾種特殊的測量技術，而且產生了聲學全息、微波全息等分支。

系統在散斑干涉計量中的套用

在實際干涉計量套用中，我們不僅需要對條紋作定性分析，還需要對條紋作定量計算。散斑干涉計量與全息干涉計量一樣，是一種被廣泛套用的非接觸、無損測量手段。因此光學圖像處理系統在散斑干涉計量中有套用。

用雷射照射表面粗糙的物體時，按照惠更斯原理在物體表面散射的光，猶如無數的點光源發出相干子波，它們彼此之間將產生相長或相消干涉。由於粗糙表面結構是不規則的，因此在物體表面空間形成了無數隨機分布的亮點和暗點，這些亮點和暗點統稱為散斑。散斑現象早在1914年就被人們所發現，到了1960年，隨著雷射器的誕生，物理學界開始利用全息干涉技術，但由於散斑的存在影響了全息圖質量，所以散斑開始作為一種噪聲得到了系統的研究。人們總是設法克服和消除散斑效應，當時誰也不會想到散斑這種“光學噪聲”對計量檢測有什麼意義，直到Archbold等人首次將散斑技術套用在測量中，這種技術才開始蓬勃的發展起來。正如著名光學家弗朗松所說，雷射散斑“在光學中揭開了一個嶄新的篇章。

散斑計量技術是非接觸的和無損害的，而且具有靈敏、實用和高效的優點。我們可以利用散斑干涉術測量試件的面內位移和應變，同樣還可解決振動和瞬變問題。散斑干涉術能進行全場測量，具有很高的檢測效率，並且其靈敏度能夠達到光波波長的級別。因此，散斑計量技術具有非常大的套用價值。