CN111598819B - 自适应图像预处理方法及其应用 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自适应图像预处理方法，将原始图像划分成多个子区域，获取单个子区域中各像点的特征信息I(i，j)，对单个子区域进行预先处理，再次获取预先处理后单个子区域中各像点的特征信息D(i，j)；对特征信息I(i，j)和D(i，j)进行自适应融合处理，得到融合后子区域中各像点的特征信息D′(i，j)：对不同的子区域分别进行预先处理和融合处理；求取f次处理结果的均值记为处理结果；遍历各个像素点，完成对原始图像的融合处理；本方法能够自适应的设置图像融合的权重值，避免了反复试验最佳配置参数造成的时间浪费，同时本方法对现有同态滤波器进行改进，选择性地拉伸了图像细节信息，更加凸显图像中的特征，更利于后续的图像数据分析。

Description

自适应图像预处理方法及其应用
技术领域
本发明涉及视觉检测领域，具体涉及一种自适应图像预处理方法及其应用。
背景技术
在机器视觉领域，利用图像进行产品检测已成为一种主流的检测方法，其中图像质量的好坏直接关系到检测的准确性，因此首先需要对采集的原始图像进行预处理，得出高质量的图像再进行数据分析；图像滤波和图像融合是两种常见的图像预处理方法，现有的图像滤波和图像融合方法在使用时，主要存在参数设置需人工反复试验得出、权重分配不合理、预处理效果不佳的缺点。
发明内容
为此，本发明提出一种自适应图像预处理方法及其应用；本方法能够自适应的设置图像融合的权重值，避免了反复试验最佳配置参数造成的时间浪费，图像处理效果好，适用于对各类图像的预处理。
技术方案如下：
一种自适应图像融合方法，包括以下步骤：
1)将原始图像划分成多个子区域，记单个子区域的高、宽分别为NH、NL；获取单个子区域中各像点的特征信息，记为I(i,j)，i＝1,2…NH，j＝1,2…NL；
所述特征信息为像点的单一图像特征或多特征融合而成的特征向量；
2)对单个子区域进行预先处理，再次获取预先处理后单个子区域中各像点的特征信息，记为D(i,j)；
然后按照如下方法进行融合处理，得到融合后子区域中各像点的特征信息D′(i,j)：
D′(i,j)＝α·D(i,j)+(1-α)·I(i,j)
其中，
α＝γ·[D(i,j)]1/2
Figure GDA0002947842220000021
γ′为预设数值，其数值小于0.001；
采用相同方法，对不同的子区域分别进行预先处理和融合处理；
3)统计单个像素点参与融合处理的次数f；求取f次处理结果的均值记为该像素点的处理结果；遍历各个像素点，完成对原始图像的融合处理。
进一步，将原始图像划分成多个子区域的方法为：
预先设置相邻子区域的间隔步长t，从原始图像的起始像点开始，沿图像水平方向，根据步长t，依次划分成子区域，当子区域布满图像的一行时，下一子区域沿图像竖直方向移动一个步长，再继续沿图像水平方向划分。
优选，t＝1～3像素，t≤N；NH＝NL；所有子区域的尺寸相同；N为单个子区域的宽度。
进一步，所述特征信息I(i,j)或D(i,j)通过以下步骤得到：
提取单个像点的图像特征；
所述图像特征包括：灰度信息、颜色信息、SIFT特征信息、SURF特征信息和ORB特征信息；
选择其中的一个特征记为该像点的特征信息；
或，利用特征融合算法将其中的多个特征融合为特征向量，将该特征向量记为该像点的特征信息。
优选，特征融合算法为concat方法。
进一步，所述预先处理的方法为：图像滤波、灰度变换、直方图均衡化和Retinex图像增强方法中的任意一种、两种或多种的组合。
进一步，所述图像滤波方法为局部同态滤波，同态滤波函数如下：
Figure GDA0002947842220000031
其中，gH、gL为预设值，分别表示原始图像的高、低频增益，取值gH＞1、gL＜1；c为常数，表示锐化因子；D(u,v)为像点(u,v)到滤波器中心的距离；k为预设调节因子，取值范围为1～3；Dc表示滤波器截止频率，其等于子区域频谱幅值的3/5～4/5。
为了削弱局部同态滤波之后出现的过增强或欠增强现象；对同态滤波后的像素点b进行gamma校正，得到校正后的像点b’：
Figure GDA0002947842220000032
其中，b表示当前像素点的灰度值，bmin、bmin、bmean分别表示当前像素点所在子区域的灰度最小值、灰度最大值及灰度均值。
进一步，各子区域的尺寸相同；NH＝LH/2n、Nw＝Lw/2n，n取值0～5；
其中，LH、Lw分别表示原始图像的高、宽。
进一步，n的具体取值通过以下过程得到：
将n从0遍历到5，每次遍历时，计算各子区域灰度方差中的最大值并标记为特征值Vn，统计特征值中的最大值记为Vm；
筛选满足Vn≥0.8*Vm时，n的最小数值。
首先利用上述自适应图像融合方法分别对模板图像和目标图像进行融合处理，设置金字塔模板匹配方法中的金字塔层数r：
Figure GDA0002947842220000041
Figure GDA0002947842220000042
其中，n1表示蒙版图像的总像素数，n2表示蒙版图像中有效区域的像素数；h、w分别表示蒙版图像中最小有效区域外接矩形的长、宽尺寸；
所述蒙版图像与模板图像尺寸一致，按需在蒙版图像中设置有效区域；
作为本发明方法的应用，利用所述金字塔模板匹配方法，对模板图像和目标图像进行匹配计算，找到最大匹配分数对应的坐标点，记为匹配点，完成图像匹配。
本方法根据图像本身的属性，能够自适应的设置图像融合的权重值，避免了反复试验最佳配置参数造成的时间浪费，同时本方法对现有同态滤波器进行改进，避免了同态滤波算法在使用过程中出现的边缘块效应，选择性地拉伸了图像细节信息，更加凸显图像中的特征，更利于后续的图像数据分析；此外，将经过本方法预处理的图像应用于金字塔搜索策略的匹配算法，金字塔层数通过计算得出，避免手动设置引入的主观因素影响，有效提升了模板匹配效率、精度。
附图说明
图1(a)为实施例中采集工件的原始灰度图；
图1(b)为利用现有技术中图像滤波方法对原始图像的预先处理结果图；
图1(c)为利用本发明中局部同态滤波方法对原始图像的预先处理结果图；
图1(d)为利用现有技术中图像融合方法对原始图像的处理结果图；
图1(e)为利用本发明中图像融合方法对原始图像的处理结果图；
图1(f)为利用现有技术中图像滤波和融合方法对原始图像的处理结果图；
图1(g)为利用本发明中局部同态滤波和融合方法对原始图像的处理结果图。
图2(a)为实施例中采集工件的原始灰度图；
图2(b)为利用现有技术中图像滤波方法对原始图像的预先处理结果图；
图2(c)为利用本发明中局部同态滤波方法对原始图像的预先处理结果图；
图2(d)为利用现有技术中图像融合方法对原始图像的处理结果图；
图2(e)为利用本发明中图像融合方法对原始图像的处理结果图；
图2(f)为利用现有技术中图像滤波和融合方法对原始图像的处理结果图；
图2(g)为利用本发明中局部同态滤波和融合方法对原始图像的处理结果图；
图3为原始图像中子区域划分示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案进行详细描述。
一种自适应图像融合方法，包括以下步骤：
1)将原始图像划分成多个子区域，记单个子区域的高、宽分别为NH、NL；获取单个子区域中各像点的特征信息，记为I(i,j)，i＝1,2…NH，j＝1,2…NL；
特征信息为像点的单一图像特征或多特征融合而成的特征向量；
2)对单个子区域进行预先处理，再次获取预先处理后单个子区域中各像点的特征信息，记为D(i,j)；
然后按照如下方法进行融合处理，得到融合后子区域中各像点的特征信息D′(i,j)：
D′(i,j)＝α·D(i,j)+(1-α)·I(i,j)
其中，
α＝γ·[D(i,j)]1/2
Figure GDA0002947842220000061
γ′为预设数值，其数值小于0.001；
采用相同方法，对不同的子区域分别进行预先处理和融合处理；
3)统计单个像素点参与融合处理的次数f；求取f次处理结果的均值记为该像素点的处理结果；遍历各个像素点，完成对原始图像的融合处理。
具体的如图3所示，将原始图像划分成多个子区域的方法为：
预先设置相邻子区域的间隔步长t，从原始图像的起始像点开始，沿图像水平方向，根据步长t，依次划分成子区域，当子区域布满图像的一行时，下一子区域沿图像竖直方向移动一个步长，再继续沿图像水平方向划分。
其中，t＝1～3像素，t≤N；NH＝NL；作为本发明的一种实施方式，所有子区域的尺寸相同；N为单个子区域的宽度。
特征信息I(i,j)或D(i,j)通过以下步骤得到：
提取单个像点的图像特征；
图像特征包括：灰度信息、颜色信息、SIFT特征信息、SURF特征信息和ORB特征信息；
选择其中的一个特征记为该像点的特征信息；
或，利用特征融合算法将其中的多个特征融合为特征向量，将该特征向量记为该像点的特征信息。
优选，特征融合算法为concat方法。
其中，预先处理的方法为：图像滤波、灰度变换、直方图均衡化和Retinex图像增强方法中的任意一种、两种或多种的组合。
本实施例中，预先处理的方法为局部同态滤波，同态滤波函数如下：
Figure GDA0002947842220000071
其中，gH、gL为预设值，分别表示原始图像的高、低频增益，取值gH＞1、gL＜1；c为常数，表示锐化因子；D(u,v)为像点(u,v)到滤波器中心的距离；k为预设调节因子，取值范围为1～3；Dc表示滤波器截止频率，其等于子区域频谱幅值的3/5～4/5。
同时，为了削弱局部同态滤波之后出现的过增强或欠增强现象；本实施例中还对同态滤波后的像素点b进行gamma校正，得到校正后的像点b’：
Figure GDA0002947842220000072
其中，b表示当前像素点的灰度值，bmin、bmin、bmean分别表示当前像素点所在子区域的灰度最小值、灰度最大值及灰度均值。
其中，子区域尺寸的设计原则为：NH＝LH/2n、Nw＝Lw/2n，n取值0～5；
其中，LH、Lw分别表示原始图像的高、宽。
n的具体取值通过以下过程得到：
将n从0遍历到5，每次遍历时，计算各子区域灰度方差中的最大值并标记为特征值Vn，统计特征值中的最大值记为Vm；
筛选满足Vn≥0.8*Vm时，n的最小数值。
作为本发明方法的一种应用，将上述自适应图像融合方法应用到图像匹配过程，首先对模板图像和目标图像进行图像融合处理，利用金字塔模板匹配方法，对模板图像和目标图像进行匹配计算，找到最大匹配分数对应的坐标点，记为匹配点，完成图像匹配；
其中，金字塔层数r：
Figure GDA0002947842220000081
Figure GDA0002947842220000082
其中，n1表示蒙版图像的总像素数，n2表示蒙版图像中有效区域的像素数；h、w分别表示蒙版图像中最小有效区域外接矩形的长、宽尺寸；
蒙版图像与模板图像尺寸一致，按需在蒙版图像中设置有效区域。
将本实施例中方法应用于对工件图像的预处理，提取各个原始像点的灰度特征记为特征信息I(i,j)，对原始图像进行局部同态滤波预先处理，再次提取各个原始像点的灰度特征记为特征信息G(i,j)，最后进行图像融合；其处理结果对比图如图1(a)～(g)、图2(a)～(g)所示，经过图像对比可以看出，相比于现有技术，采用局部同态滤波方法处理后的图像对比度有所提升，图像细节更加清晰；采用本发明图像融合方法处理后的图像对比度高，亮度更均衡，图像轮廓等细节信息更加丰富、清晰。
采用局部同态滤波预先处理再进行图像融合处理后的图像能够避免暗区域图像细节的损失，改善图像的亮度、对比度，提升图像质量。
前面对本发明具体示例性实施方案所呈现的描述是出于说明和描述的目的。前面的描述并不想要成为毫无遗漏的，也不是想要把本发明限制为所公开的精确形式，显然，根据上述教导很多改变和变化都是可能的。选择示例性实施方案并进行描述是为了解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的其它技术人员能够实现并利用本发明的各种示例性实施方案及其不同选择形式和修改形式。本发明的范围旨在由所附权利要求书及其等价形式所限定。

Claims (10)

1.一种自适应图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将原始图像划分成多个子区域，记单个子区域的高、宽分别为NH、NL；获取单个子区域中各像点的特征信息，记为I(i，j)，i＝1，2…NH，j＝1，2…NL；
所述特征信息为像点的单一图像特征或多特征融合而成的特征向量；
2)对单个子区域进行预先处理，再次获取预先处理后单个子区域中各像点的特征信息，记为D(i，j)；
然后按照如下方法进行融合处理，得到融合后子区域中各像点的特征信息D′(i，j)：
D′(i，j)＝α·D(i，j)+(1-α)·I(i，j)
其中，
α＝γ·[D(i，j)]1/2
Figure FDA0002947842210000011
γ′为预设数值，其数值小于0.001；
采用相同方法，对不同的子区域分别进行预先处理和融合处理；
3)统计单个像素点参与融合处理的次数f；求取f次处理结果的均值记为该像素点的处理结果；遍历各个像素点，完成对原始图像的融合处理。
2.如权利要求1所述自适应图像预处理方法，其特征在于：将原始图像划分成多个子区域的方法为：
预先设置相邻子区域的间隔步长t，从原始图像的起始像点开始，沿图像水平方向，根据步长t，依次划分成子区域，当子区域布满图像的一行时，下一子区域沿图像竖直方向移动一个步长，再继续沿图像水平方向划分。
3.如权利要求2所述自适应图像预处理方法，其特征在于：t＝1～3像素，t≤N；NH＝NL；所有子区域的尺寸相同；N为单个子区域的宽度。
4.如权利要求1所述自适应图像预处理方法，其特征在于：所述特征信息I(i，j)或D(i，j)通过以下步骤得到：
提取单个像点的图像特征；
所述图像特征包括：灰度信息、颜色信息、SIFT特征信息、SURF特征信息和ORB特征信息；
选择其中的一个特征记为该像点的特征信息；
或，利用特征融合算法将其中的多个特征融合为特征向量，将该特征向量记为该像点的特征信息。
5.如权利要求1所述自适应图像预处理方法，其特征在于：所述预先处理的方法为：图像滤波、灰度变换、直方图均衡化和Retinex图像增强方法中的任意一种、两种或多种的组合。
6.如权利要求5所述自适应图像预处理方法，其特征在于：所述图像滤波方法为局部同态滤波，同态滤波函数如下：
Figure FDA0002947842210000021
其中，gH、gL为预设值，分别表示原始图像的高、低频增益，取值gH＞1、gL＜1；c为常数，表示锐化因子；D(u，v)为像点(u，v)到滤波器中心的距离；k为预设调节因子，取值范围为1～3；Dc表示滤波器截止频率，其等于子区域频谱幅值的3/5～4/5。
7.如权利要求6所述自适应图像预处理方法，其特征在于：对同态滤波后的像素点b进行gamma校正，得到校正后的像点b’：
Figure FDA0002947842210000031
其中，b表示当前像素点的灰度值，bmin、bmin、bmean分别表示当前像素点所在子区域的灰度最小值、灰度最大值及灰度均值。
8.如权利要求1所述自适应图像预处理方法，其特征在于：各子区域的尺寸相同；NH＝LH/2n、Nw＝Lw/2n，n取值0～5；
其中，LH、Lw分别表示原始图像的高、宽。
9.如权利要求8所述自适应图像预处理方法，其特征在于：n的具体取值通过以下过程得到：
将n从0遍历到5，每次遍历时，计算各子区域灰度方差中的最大值并标记为特征值Vn，统计特征值中的最大值记为Vm；
筛选满足Vn≥0.8*Vm时，n的最小数值。
10.利用权利要求1～9中任一项所述自适应图像预处理方法分别对模板图像和目标图像进行融合处理，其特征在于：
设置金字塔模板匹配方法中的金字塔层数r：
Figure FDA0002947842210000032
Figure FDA0002947842210000033
其中，n1表示蒙版图像的总像素数，n2表示蒙版图像中有效区域的像素数；h、w分别表示蒙版图像中最小有效区域外接矩形的长、宽尺寸；
所述蒙版图像与模板图像尺寸一致，按需在蒙版图像中设置有效区域；
利用所述金字塔模板匹配方法，对模板图像和目标图像进行匹配计算，找到最大匹配分数对应的坐标点，记为匹配点，完成图像匹配。
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