《電子技術(shù)應(yīng)用》
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干涉圖像的數(shù)字化處理算法研究
2015年微型機(jī)與應(yīng)用第10期
王 飛1,,2,,李晉惠1,范博洋3
(1.西安工業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,,陜西 西安 710021,; 2.西安工業(yè)大學(xué) 北方信息工程學(xué)院,,陜西 西安 710025; 3.西北工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,,陜西 西安 710072)
摘要: 用Zygo干涉儀采集到的干涉條紋圖像經(jīng)過圖像增強(qiáng),、圖像二值化、圖像細(xì)化,、圖像骨架修復(fù),、條紋級(jí)次標(biāo)定、數(shù)據(jù)采集等處理,,可以得到在干涉檢測中用于波面分析的數(shù)據(jù)集,,圍繞一幅用于判定光學(xué)平面面形的干涉圖的處理過程進(jìn)行了研究。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 用Zygo干涉儀采集到的干涉條紋圖像經(jīng)過圖像增強(qiáng),、圖像二值化,、圖像細(xì)化、圖像骨架修復(fù),、條紋級(jí)次標(biāo)定,、數(shù)據(jù)采集等處理,可以得到在干涉檢測中用于波面分析的數(shù)據(jù)集,,圍繞一幅用于判定光學(xué)平面面形的干涉圖的處理過程進(jìn)行了研究,。

  關(guān)鍵詞干涉圖像;圖像增強(qiáng),;條紋級(jí)次,;數(shù)據(jù)采集

0 引言

  光學(xué)測量中,干涉測量仍然是一種常用的重要方法,。干涉測量是通過對(duì)干涉圖像的判讀來評(píng)定光學(xué)試樣的質(zhì)量的,。而干涉測量的結(jié)果是一幅干涉條紋圖,可以實(shí)時(shí)觀測,,也可以存儲(chǔ)成為干涉圖,。對(duì)干涉圖的判讀,傳統(tǒng)做法是按照美國材料與試驗(yàn)協(xié)會(huì)(American Society for Testing and Materials,,ASTM)的標(biāo)準(zhǔn),,人工利用一把尺子和一支鉛筆測量[1],這種方法雖然簡單,,但已經(jīng)不能滿足精確測量的需要。利用數(shù)字化圖像處理技術(shù),,借助于圖像處理軟件MATLAB,,按照設(shè)計(jì)的算法對(duì)采集到的干涉圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、二值化,、圖像細(xì)化,、骨架修復(fù),、采樣等過程的處理,目的就是為分析處理而復(fù)原出波面數(shù)據(jù),。

1 干涉圖像采集

  使用美國Zygo公司制造的激光波面干涉儀(型號(hào):VeriFire PE)作為實(shí)驗(yàn)儀器,。將被測件的被測表面清潔后,放在標(biāo)準(zhǔn)平面下的承物臺(tái)上,。通過調(diào)節(jié)承物臺(tái)方位使兩表面反射光斑像重合,,通過CCD可以采集到等厚干涉條紋。利用Zygo干涉儀采集到的干涉條紋如圖1所示,。

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2 干涉條紋的數(shù)字圖像處理過程

  結(jié)合干涉圖像的特點(diǎn)以及干涉條紋判讀要求,,其中心思想就是確定每一條干涉條紋的中心位置極其對(duì)應(yīng)的干涉級(jí)次,提取干涉圖上每一條干涉條紋的具體信息,,因此干涉圖像的處理主要步驟包括:干涉圖像的預(yù)處理,、干涉圖像的二值化、干涉條紋細(xì)化,、骨架修復(fù),、干涉級(jí)次標(biāo)定、數(shù)據(jù)采樣等[2],。處理流程圖如圖2所示,。

002.jpg

3 處理算法及實(shí)現(xiàn)

  3.1 干涉圖像預(yù)處理

  在采集干涉圖的過程中,由于儀器本身或外界影響,,如振動(dòng)及空氣流動(dòng)等,,不可避免地將噪聲引入正規(guī)信號(hào)中。干涉圖像預(yù)處理就是改善圖像中所承載的信息,,清除圖像中無關(guān)信息,,去除噪聲,恢復(fù)有用信息,,抑制不需要的變形或增強(qiáng)后續(xù)處理重要的圖像特征,。其目的是得到一幅沒有干擾的清晰圖像。圖像預(yù)處理一般包括圖像增強(qiáng),、圖像平滑和圖像銳化等[3],。

  3.1.1 圖像增強(qiáng)

  針對(duì)灰度圖像,圖像增強(qiáng)是指提高圖像的亮暗對(duì)比度,,由此加大亮暗差異的目標(biāo)特征[4],。圖像增強(qiáng)的方法很多,下面僅以直方圖規(guī)定化算法為例展開,。直方圖規(guī)定化算法主要有3個(gè)步驟:

 ?。?)對(duì)原始圖像進(jìn)行直方圖均衡化:tk=T(sk)=ps(si),k=0,,1,,2,,…,M-1(M為原始圖像的灰度級(jí)數(shù)),。

 ?。?)對(duì)規(guī)定圖像進(jìn)行直方圖均衡化:ul=Tu(uj)=pu(uj),l=0,,1,,2,…,,N-1(N為規(guī)定圖像的灰度級(jí)數(shù)),。

  (3)將步驟(1)和步驟(2)的直方圖進(jìn)行映射,,即將所有的ps(si)與pu(uj)之間形成一對(duì)一映射,。處理的結(jié)果如圖3所示。

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  3.1.2 抑制噪聲

  由于噪聲的隨機(jī)性與圖像信號(hào)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性,,噪聲對(duì)像點(diǎn)的影響將使其灰度與鄰點(diǎn)顯著不同,,或幀間對(duì)應(yīng)點(diǎn)灰度顯著不同。圖像抑制噪聲也稱圖像濾波,,實(shí)現(xiàn)方法就是按照這個(gè)原理設(shè)計(jì)的,。圖像濾波抑制噪聲的算法有很多種,典型的算法有空域中的平滑濾波和銳化濾波,,頻域中的低通濾波,、高通濾波和同態(tài)濾波等。選擇中值濾波算法處理經(jīng)增強(qiáng)后的圖像,,中值濾波是一種非線性平滑濾波,,其具體步驟如下:

  (1)設(shè)定一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的中值濾波窗口模板,,并將模板中心與干涉圖中的某個(gè)像素點(diǎn)重合,。

  (2)讀取模板下各對(duì)應(yīng)像素的灰度值,,并將這些灰度值升序排列,。

  (3)找出其中排在中間的1個(gè)像素值,,將該值賦值給對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素,。

  選用5×5鄰域模板,處理結(jié)果如圖4所示,。

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  3.2干涉圖像二值化

  對(duì)經(jīng)過濾波等預(yù)處理之后的干涉灰度圖進(jìn)行灰度壓縮,,將干涉條紋轉(zhuǎn)換為只有黑白兩種灰度值,也就是所謂的“二值圖像”,??梢圆捎瞄撝捣指畹姆椒▽?duì)干涉圖像進(jìn)行二值化,設(shè)原始圖像f(x,,y)為像素在(x,,y)處的灰度值,T為二值化閾值,,將圖像按照閾值進(jìn)行分割得到的二值化圖像為g(x,,y)[5],二者之間的關(guān)系滿足:

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  按照上面的方法,,處理結(jié)果如圖5所示,。

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  3.3干涉圖像細(xì)化

  要分析干涉條紋,最主要的就是要找出干涉條紋的中心線,,即干涉條紋的骨架,。使經(jīng)過二值化的黑白條紋變細(xì),得到只占一個(gè)像素位置的條文線點(diǎn)集,,從而提取出條紋中心位置信息[6],。

006.jpg

  設(shè)p0為待細(xì)化的二值化圖像的像素點(diǎn),該像素點(diǎn)的8鄰域各點(diǎn)排列如圖6所示,。用n(p0)表示8鄰域內(nèi)非0像素的個(gè)數(shù),,s(p0)表示以p1、p2,、p3,、p4、p5,、p6,、p7、p8,、p1為順序的序列中,,像素從0變到1的次數(shù)。

  具體算法主要是判斷滿足以下4個(gè)條件的黑點(diǎn)刪除,。

 ?。?)2≤n(p0)≤6;

 ?。?)s(p0)=1,;

  (3)p1&&p3&&p7=0或s(p1)≠1,;

 ?。?)p1&&p3&&p5=0或s(p3)≠1;

  重復(fù)判斷圖像中每個(gè)點(diǎn),,直到所有點(diǎn)都不可刪除為止,。處理的結(jié)果如圖7所示,。

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  3.4干涉圖像骨架修復(fù)

  經(jīng)過細(xì)化的條紋之間可能出現(xiàn)間斷區(qū)域或者分叉點(diǎn)情況,在進(jìn)行條紋級(jí)次標(biāo)定之前必須將這些異常情況去除掉,。具體算法如下:

 ?。?)判斷端點(diǎn)和分叉點(diǎn)。

 ?。?)從端點(diǎn)出發(fā),,跟蹤骨架像素點(diǎn)的權(quán)值并累加。

 ?。?)設(shè)置分支重要性權(quán)值W,,如果跟蹤到一分支點(diǎn),判斷分支的重要性權(quán)值,,如果小于W,,則為毛刺,應(yīng)去除,;否則為一般分支,,應(yīng)保留。

 ?。?)重復(fù)步驟(3),,掃描整個(gè)干涉細(xì)化圖像[7]。

  骨架修復(fù)結(jié)果如圖8所示,。

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  3.5 干涉級(jí)次標(biāo)定

  條紋干涉級(jí)次的確定是處理干涉圖像的重要步驟之一,,也是干涉圖像處理區(qū)別于其他類型圖像的最大不同點(diǎn)。對(duì)細(xì)化的條紋進(jìn)行跟蹤,,對(duì)每根條紋標(biāo)記上級(jí)次(相對(duì)級(jí)次p=1,,2,3…),,以便在后續(xù)的處理中計(jì)算機(jī)能夠分辨出不同級(jí)次的條紋[8],。算法如下:

  (1)在垂直條紋方向畫一條能貫穿所有條紋的直線l,;

 ?。?)依次標(biāo)定直線與條紋的每個(gè)交點(diǎn);

 ?。?)在骨架線的端點(diǎn)處標(biāo)記出交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的級(jí)次p,,p值為1,2,,3…,。

  其處理的結(jié)果如圖9所示。

009.jpg

  3.6 數(shù)據(jù)采樣

  干涉圖經(jīng)細(xì)化和級(jí)次標(biāo)定后,最重要的工作就是對(duì)它進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,。采樣點(diǎn)的設(shè)置算法如下:

 ?。?)在垂直條紋的方向上以一定的間距設(shè)置采樣線貫穿整個(gè)干涉圖像區(qū)域;

 ?。?)提取采樣線與細(xì)化條紋相交處的坐標(biāo)位置(x,,y)和該條紋的級(jí)次信息(x,y,,p);

 ?。?)重復(fù)執(zhí)行步驟(2),,可以采集整幅圖像的數(shù)據(jù)集合:(xi1,yi1,,pi),,(xi2,yi2,,pi),,…,(xin,,yin,,pi),其中pi為第i條干涉條紋的級(jí)次,,(xin,,yin)為該條紋上第n個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)。

  圖像采樣結(jié)果如圖10所示,。

010.jpg

4 結(jié)論

  采樣結(jié)束即完成了對(duì)數(shù)字化干涉圖的圖像處理過程,,并且獲得了一個(gè)離散的、采樣點(diǎn)隨機(jī)分布的波面數(shù)據(jù)集合(x,,y,,p)。綜合上面的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以很好地處理干涉圖像,,而且數(shù)字圖像的各階段的算法種類很多,結(jié)合干涉圖像的特點(diǎn),,需要選用合適的算法才能達(dá)到預(yù)期的效果,。這種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用,為后續(xù)波面擬合奠定了基礎(chǔ),。

參考文獻(xiàn)

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