CN116755298B - 一种图像处理方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像处理方法及设备，运用于激光直写技术领域，图像处理方法包括：将M幅灰度图像全部处理成M幅二值图像，其中，M幅灰度图像由F颗激光器分别曝光同样大小区域的感光涂层得到，每颗激光器曝光同样大小区域的感光涂层后共得到R幅灰度图像，M=R*F;对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理后，得到第一二值图像；求出F颗激光器对应的F个像素密度均值。将根据本图像处理方法及设备处理得到的F颗激光器重新根据像素密度均值排序并依次安装在激光直写设备上，以使得这F颗激光器曝光感光涂层后得到的图像的色差在整体上更加均匀。

Description

一种图像处理方法及设备
技术领域
本公开涉及激光直写技术领域，尤其涉及到一种图像处理方法及设备。
背景技术
在激光直写技术领域 ，若干颗同规格激光器在理论上技术参数是相同的，用若干颗同规格激光器逐行曝光同一网版上涂镀均匀的感光涂层时，理论上每一颗激光器曝光对应的那部分感光涂层后得到的图像区块的像素密度值相等，因此，由若干图像区块组成的整幅图像的像素密度理论上均匀一致且和每一图像区块的像素密度值相同。然而，由于每颗激光器因性能差异导致曝光技术参数存在差异，导致曝光各自对应的那部分感光涂层后得到的各图像区块的像素密度值不相等，最后由若干图像区块组成的整幅图像的色差分布不均匀；同时，因为网版上存有污点，导致激光器曝光得到的二值图像上存在噪点，需要将噪点以图像处理的方式去掉。
发明内容
本公开提供一种图像处理方法及设备，其目的在于解决若干激光器因为不是根据曝光得到的图像的像素密度值大小排序安装在激光直写设备上，导致所有激光器爆出的图像在整体上色差分布不均匀的问题。
本发明的技术方案如下：
一种图像处理方法，应用于激光直写技术领域，包括如下处理步骤：
S1：将M幅灰度图像全部处理成M幅二值图像，其中，M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M=R*F ;
S2：对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
S3：求出F颗激光器中第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值，得到F个像素密度均值/>，以使得按像素密度均值从大到小或者从小到大排序F颗激光器后曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且 1≤S≤F。
在一些实施例中，将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，具体包括如下步骤：
对每一幅灰度图像进行均值卷积，均值卷积完成后乘，得到卷积图像；
将卷积图像中的每一个像素值和灰度图像的对应的每一个像素值逐个对比，区分出前景和背景，得到初始二值图像；其中，均值卷积的公式如下：
，
Z(u,v)为均值卷积结果，n为卷积核大小，为灰度图像中(u-i, v-f)处像素值，k为卷积核，/>，/>为0到1的系数，value为自定义值，/>为灰度图像中坐标为（i,j）的像素点，Yi为灰度图像中的第i个像素，Zi为卷积图的第i个像素点,Ri为输出的初始二值化图像。
在一些实施例中，对每一幅初始二值图像中可能存在的符合筛选条件的噪点进行图像处理，其中筛选的方法为连通域筛选方法。
在一些实施例中，连通域筛选方法为8连通域筛选方法：
以初始二值图像中的任意一点为参考像素点，以参考像素点为中 心，其相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的八个像素点定义为参考像素点的8邻 域；
若八个像素点中的其中一个像素点的像素值与参考像素点 的像素 值相同，且满足 ，则八个像素点中的其中一个像素点与参考像素 点为同一连通域；
将初始二值图像中像素值为0的黑色噪点处理成像素值为255的白点，或者将像素值为255的白色噪点处理成像素值为0的黑色像素点，得到第一二值图像；
其中，
在一些实施例中，求出F颗激光器中任意第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值的具体步骤为：
求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值；
以和求同样的办法，求出第S颗激光器对应的剩余（R-1）幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值/>；
根据公式求出第S颗激光器对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像对应的像素密度均值/>。
在一些实施例中，求出第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的像素密度值，具体步骤为：
计算第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中的像素值为0的像素点的数量，根据公式/> ，求得/>， 其中，表示像素点的像素值为0,a*b表示任何一颗激光器曝光对应的任何一幅初始二值图像或第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值,且a,b为已知值，/>表示第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点的密度值；
求出系数u=a/b，以第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的中心为中心，长度值为a1且a1＜a,宽度值为a1*u且小于b作为第一矩形框，定义第一矩形框内的像素值为0的像素点的数量，根据公式/>,求得第一矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>；
以第一矩形框的中心为中心，长度值为a2且a2＜a1,宽度值为a2*u作为第二矩形框，定义第二矩形框内的像素值为0的像素点的数量，根据公式，求得第二矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>；
根据,求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的像素密度值 />。
在一些实施例中，a1和a2是通过如下方法求出：
根据第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素值为0的像素点在水平方向、竖直方向出现的频次在坐标系上画出相应的频次图；
以竖直方向某一阈值T所示的水平直线和频次图相交，得到自左向右数起的至少四个交点；
定义第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的中心的横坐标x0=0,定义自左向右的四个交点的横坐标值依次为x1、x2、x3和x4, 则a1=(x1+x2)/2,a2=(x3+x4)/2；
其中，T=w*max(p(i=0)),w为经验值，max(p(i=0))为频次图中像素值为0的像素点数量的最大值。
本发明还公开了 一种图像处理设备，包括：
二值图像获取模块，用于：将M幅灰度图像全部处理成M幅二值图像，其中，M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M=R*F；
噪点处理模块，用于对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
像素密度均值获取模块，用于：求出F颗激光器中第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值，得到F个像素密度均值/>，以使得按像素密度均值从大到小或者从小到大排序F颗激光器后曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且 1≤S≤F。
在一些实施例中，将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，具体包括如下步骤：
对每一幅灰度图像进行均值卷积，均值卷积完成后乘，得到卷积图像；
将卷积图像中的每一个像素值和灰度图像的对应的每一个像素值逐个对比，区分出前景和背景，得到初始二值图像；其中，均值卷积的公式如下：
，
Z(u,v)为均值卷积结果，n为卷积核大小，为灰度图像中(u-i, v-f)处像素值，/>，/>为0到1之间的系数，value为自定义值，/>为灰度图像中坐标为（i,j）的像素点，Yi为灰度图像中的第i个像素，Zi为卷积图的第i个像素点,Ri为输出的初始二值化图像。
在一些实施例中，对每一幅初始二值图像中可能存在的符合筛选条件的噪点进行图像处理，其中筛选的方法为连通域筛选方法。
在一些实施例中，连通域筛选方法为8连通域筛选方法：
以初始二值图像中的任意一点为参考像素点，以参考像素点为中 心，其相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的八个像素点定义为参考像素点的8邻 域；
若八个像素点中的其中一个像素点的像素值与参考像素点 的像素 值相同，且满足 ，则八个像素点中的其中一个像素点与参考像素 点为同一连通域；
将初始二值图像中像素值为0的黑色噪点处理成像素值为255的白点，或者将像素值为255的白色噪点处理成像素值为0的像素点，得到第一二值图像；
其中，
在一些实施例中,求出F颗激光器中任意第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值的具体步骤为：
求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值；
以和求同样的办法，求出第S颗激光器对应的剩余（R-1）幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值/>；
根据公式求出第S颗激光器对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像对应的像素密度均值/>。
在一些实施例中，求出第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的像素密度值，具体步骤为：
计算第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中的像素值为0的像素点的数量，根据公式/> ，求得/>， 其中，/>表示像素点的像素值为0,a*b表示任何一颗激光器曝光对应的任何一幅初始二值图像或第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值,且a,b为已知值，/>表示第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点的密度值；
求出系数u=a/b，以第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的中心为中心，长度值为a1且a1＜a,宽度值为a1*u且小于b作为第一矩形框，定义第一矩形框内的像素值为0的像素点的数量，根据公式/>,求得第一矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>；
以第一矩形框的中心为中心，长度值为a2且a2＜a1,宽度值为a2*u作为第二矩形框，定义第二矩形框内的像素值为0的像素点的数量，根据公式，求得第二矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>；
根据,求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的像素密度值 />。
在一些实施例中，a1和a2是通过如下方法求出：
根据第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点在水平方向和竖直方向出现的频次在坐标系上画出相应的频次图；
以竖直方向某一阈值T的直线和频次图相交，得到至少四个交点；
定义第S颗激光器曝光对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的中心的横坐标x0=0,定义自左向右的四个交点的横坐标值依次为x1、x2、x3和x4, 则a1=(x1+x2)/2,a2=(x3+x4)/2；
其中，T=w*max(p(i=0)),w为经验值，max(p(i=0))为频次图中像素值为0的像素点数量的最大值。
通过上述技术方案，每颗激光器均曝光R块同样大小的感光涂层，得到R幅灰度图，F颗激光器共曝光得到M=R*F幅灰度图。该M幅灰度图全部通过均值卷积图像处理方法得到M幅二值图像。将M幅二值图像中可能存在的噪点经过去噪处理后，将每一幅初始二值图像和/或第一二值图像按固定的长宽比由外向内裁剪，得到对应的幅面大小不同的初始二值图像和/或第一二值图像，然后求出每一幅初始二值图像和/或第一二值图像以及与之对应的幅面大小不同的初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值。最后共得到F个像素密度均值。将F个像素密度均值/>按照从大到小或者从小到大的顺序安装在激光直写设备上，因此用按照像素密度值大小重新排序的F颗激光器爆出来的图像在整体上色差分布更加均匀。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明公开的图像处理方法的步骤图；
图2是本发明公开的由摄像装置拍摄的第1颗激光器曝光同样大小的感光涂层得到的5幅灰度图；
图3是本发明公开的由摄像装置拍摄的第2颗激光器曝光同样大小的感光涂层得到的5幅灰度图；
图4是本发明公开的摄像装置拍摄的第3颗激光器曝光同样大小的感光涂层得到的5幅灰度图；
图5是图2的5幅灰度图经图像处理后得到的对应的5幅初始二值图；
图6是图3的5幅灰度图经图像处理后得到的对应的5幅初始二值图；
图7是图4的5幅灰度图经图像处理后得到的对应的5幅初始二值图；
图8是图5中左数第一幅中出现白色噪点的初始二值图（1-1B）；
图9为图8经噪点处理后白色噪点变为像素值为0的黑色像素点的第一二值图；
图10为图5中左数第二幅中出现的像素值为0的黑色噪点的初始二值图（1-2B）;
图11为图10中的像素值为0的黑色噪点经噪点处理后变成像素值为255的白点的第一二值图；
图12为8连通域筛选方法找出噪点的方法；
图13为计算机软件绘制出的如图9所示的第S颗激光器对应的第一幅第一二值图像中像素值为0的黑色像素点在水平方向和竖直方向出现的频次图；
图14为利用3颗激光器各自分别曝光5幅面积同样大小的感光涂层后，摄像装置拍摄得到的5幅灰度图先后经二值处理和噪点处理后得到的每张初始二值图像和/或第一二值图像的像素初始密度L0、每张初始二值图像和/或第一二值图像的第一矩形框内的像素密度L1，每张初始二值图像和/或第一二值图像的第二矩形框内的像素密度L2、密度均值（L0+L1+L2）/3，以及得到的与每颗激光器对应的最后的平均像素密度均值的图表；
图15为本发明的图像处理设备的模块图。
实施方式
下面结合附图和实施例对本公开的实施方式作进一步详细描述。以下实施例的详细描述和附图用于示例性地说明本公开的原理，但不能用来限制本公开的范围，本公开可以以许多不同的形式实现，不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
本公开提供这些实施例是为了使本公开透彻且完整，并且向本领域技术人员充分表达本公开的范围。应注意到：除非另外具体说明，这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、材料的组分、数字表达式和数值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。
需要说明的是，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是大于或等于两个；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系仅是为了便于描述本公开和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
此外，本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的部分。“垂直”并不是严格意义上的垂直，而是在误差允许范围之内。“平行”并不是严格意义上的平行，而是在误差允许范围之内。“包括”或者“包含”等类似的词语意指在该词前的要素涵盖在该词后列举的要素，并不排除也涵盖其他要素的可能。
还需要说明的是，在本公开的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可视具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。当描述到特定器件位于第一器件和第二器件之间时，在该特定器件与第一器件或第二器件之间可以存在居间器件，也可以不存在居间器件。
本公开使用的所有术语与本公开所属领域的普通技术人员理解的含义相同，除非另外特别定义。还应当理解，在诸如通用字典中定义的术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
参考图1，本发明所说的一种图像处理方法，应用于激光直写技术领域，包括如下处理步骤：
将M幅灰度图像全部处理成M幅二值图像，其中，M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M=R*F ;
对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
求出F颗激光器中第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值，得到F个像素密度均值/>，以使得按像素密度均值从大到小或者从小到大排序F颗激光器后曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且 1≤S≤F。
参考图2到图11，在一些实施例中，M取15，F取3，R则等于5。也就是说，用3颗激光器参与曝光感光涂层，每颗激光曝光5次同样面积大小的感光涂层，共得到5幅灰度图，所以3颗激光器共曝光得到15幅灰度图。图2中第1颗激光器曝光感光涂层后得到5幅灰度图，从左到右分别命名为：1-1A,1-2A,1-3A，1-4A，1-5A;图3中第2颗激光器曝光感光涂层后得到5幅灰度图，从左到右分别命名为2-1A,2-2A,2-3A,2-4A,2-5A;图4中第3颗激光器曝光感光涂层后得到曝光5幅灰度图，从左到右分别命名为3-1A,3-2A,3-3A,3-4A,3-5A。参考图5，图2中的5幅灰度图经过处理后分别得到对应的5幅初始二值图，分别命名为：1-1B,1-2B,1-3B，1-4B，1-5B; 参考图6，图3中的5幅灰度图经过处理后分别得到对应的5幅初始二值图，分别命名为：2-1B,2-2B,2-3B，2-4B，2-5B；参考图7， 图4中的5幅灰度图经过处理后分别得到对应的5幅初始二值图，分别命名为：3-1B,3-2B,3-3B，3-4B，3-5B 。需要说明的是，上述15幅灰度图的幅面大小均相同。
在一些实施例中，将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，具体包括如下步骤：
对每一幅灰度图像进行均值卷积，均值卷积完成后乘，得到卷积图像；
将卷积图像中的每一个像素值和灰度图像的对应的每一个像素值逐个对比，区分出前景和背景，得到初始二值图像；其中，均值卷积的公式如下：
，
Z(u,v)为均值卷积结果，n为卷积核大小，为灰度图像中(u-i, v-f)处像素值，/>，/>为0到1之间的系数，value为自定义值，/>为灰度图像中坐标为（i,j）的像素点，Yi为灰度图像中的第i个像素，Zi为卷积图的第i个像素点,Ri为输出的初始二值化图像。
激光器对网版上均匀涂镀的感光涂层曝光后，摄像装置拍摄得到如图2所示中包括有若干大致均布的激光曝光点的5幅灰度图。由于用于粘附感光涂层的网版的某些部位可能存在脏污点，示例性的，将会导致图5中左边数第一幅初始二值图像（见图8单独列出）中的两个黑色虚线矩形框中两个激光曝光点形成的两个黑色曝光团的内部出现像素值为255的白色噪点。图5中左边数第二幅初始二值图像（见图10单独列出）的两个激光曝光点形成的黑色曝光团的旁边出现像素值为0的黑色噪点。将图8所示的初始二值图像中的像素值为255的白色噪点经图像处理后变成纳入统计的像素值为0的像素点，得到图9所示的第一初始二值图像，将图10中初始二值图像中的像素值为0的黑色噪点经图像处理后得到图11所示的第一初始二值图像。需要说明的是，举例图5中左边数第一幅初始二值图像和第二幅初始二值图像均出现噪点仅仅是示例性的，这是为了方便后续去除噪点过程的描述。实际上，图6中的5幅初始二值图像和图7中的5幅初始二值图像中可能存在有噪点，也有可能全部都没有噪点，有可能只有一幅初始二值图像存在噪点，也有可能多幅初始二值图像均存在噪点；同样的，图5中剩下的三幅初始二值图像可能全部没有噪点，也有可能部分存在噪点。
当初始二值图像中出现白色噪点或者黑色噪点后，需要通过图像处理将它们去掉，定义去除噪点后的初始二值图像为第一二值图像。在一些实施例中，去除噪点的图像处理方法用连通域筛选方法。其中，最常 用的为8连通域筛选方法。
参考图12，8连通域筛选方法具体为：以初始二值图像中的任意一点A为参考像素点，坐标为（x,y），参考像素点的像素值为/>。以参考像素点/>为中心，与参考像素点/>相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的八个像素点定义为参考像素点的8邻域。若八个像素点中的其中一个像素点/>的灰度值与参考像素点/>的灰度值相同，且满足/>，则认为八个像素点中的其中一个像素点/>与参考像素点/>为同一连通域。例如，若A点为像素值为0的像素点，假如相邻的8个像素点的像素值也均为0，即均为黑色，则A点和8个像素点连通。若A点的像素值为255，即为白色像素点，若相邻的8个像素点的像素值也均为255，即均为黑色，则A点也和8个像素点连通。由于每一个方格代表1个单位像素点，则和A点相邻的8个像素点的坐标为，这8个像素点归集为8邻域集合，即/>。通过上述方法，可以将图8中虚线框中激光曝光点形成的黑色像素团包围的、由箭头指引表示的白色噪点的坐标找出来，并且经过上述8连通域筛选方法的图像处理（即将像素值为255的白色噪点处理成纳入计算的像素值为0的像素值为0的像素点，见图9），以及将图10中虚线方框中激光曝光点形成的黑色像素团下部的箭头所指引表示的黑色噪点的坐标找出来，并将黑色噪点处理成不纳入像素点统计的白点（即将像素值为0的黑色噪点处理成像素值为255的白点，见图10）。
通过上述噪点8连通域筛选方法，将出现噪点的初始二值图像处理成没有噪点的第一二值图像，对于那些没有噪点的初始二值图像，则不用处理。
当将所有有噪点的初始二值图像处理成没有噪点的第一二值图像后（示例性的例举如图9和图11），由于F颗激光器曝光得到的R幅灰度图经处理后得到R幅二值图像，R幅二值图像可能全部没有噪点，也有可能全部有噪点，还有可能部分有噪点而另外一部分没有噪点。因此，第S颗激光器对应的第一幅二值图像可能是经过噪点处理后的第一二值图像，也有可能是没有噪点的初始二值图像。先求出第S颗激光器对应得到的R幅初始二值图像和/或第一二值图像中的第1幅的像素密度值；接着 以和求/>同样的办法，求出第S颗激光器对应的剩余（R-1）幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值/>； 根据公式/>求出第S颗激光器对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像对应的像素密度均值/>。为了求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值/>，在一些实施例中，通过对第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像和/或第一二值图像的幅面按固定的长宽比例向内分割成几幅子图像，分别求出几幅子图像密度值，然后再通过平均值求得像素密度值/>。
参考图9及图13，示例性的，图9是图5中左数第一幅中存在白色噪点的初始二值图经图8单独列出并经噪点经过处理后得到的第一二值图，实际上，若图8中没有箭头指引的白色噪点，图8无需经过噪点处理，即可当成图9使用，即图9可以是图8经过噪点处理后得到第一二值图像，也可以是没有噪点的图8所示的初始二值图像。本申请中，只列举图9是图8经过噪点处理后得到第一二值图像的情形。
像素密度值的求解过程如下：
，根据公式/>，求得/>，其中，i=0表示像素点的像素值为0,a*b表示图9所示的第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值,且a,b为已知，由测距软件测出。需要说明的是，本申请中，图2至图5中的3组、每组5幅灰度图的任何一幅的长度值均为a,宽度值均为b。同样的，任何一幅初始二值图像或第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值，/>表示图9所示的面积为a*b的第一二值图像像素值为0的像素点的密度值。
接下来根据a,b求出系数u=a/b，以图9所示的第一二值图像的中心为中心，长度值为a1且a1＜a,宽度值为a1*u且小于b作为第一矩形框（见图9所示的由外向内数的第一个黑色实线框），求出第一矩形框内的像素值为0的像素点的数量,根据公式,求得第一矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>。
再接着以第一矩形框的中心为中心，长度值为a2且a2＜a1,宽度值为a2*u作为第二矩形框（即图9中由外向内数的第二个矩形框），定义第二矩形框内的像素值为0的像素点的数量，根据公式/>，求得第二矩形框内像素值为0的像素点的密度值/>；根据/>，求出图9所示的第S颗激光器对应的第一幅第一二值图像的像素密度值/>。需要说明的是，若图9为初始二值图像（即为假设没有白色噪点和黑色噪点的图8），/>也是同样的结果。
在上面求解的过程中，参考图13，a1和a2通过如下方法求出：
首先由计算机中的软件绘制出的如图9所示的第S颗激光器对应的第一幅第一二值图像中像素值为0的黑色像素点在水平方向和竖直方向出现的频次图。沿图9的水平方向（即图像的宽度方向）由左向右可以看出，像素值为0的像素点在竖直方向上数量呈如图13所示的波谷-波峰-波谷-波峰不断循环，在每相邻两列的黑色像素团之间的一段距离（x1-x2,x3-x4,x5-x6....x17-x18）中，像素值为0的黑色像素点数量为0，可以理解的是，每一行的相邻两个黑色像素团之间的空白是由激光器出光的间隔造成的。以竖直方向某一阈值T所示的水平直线和频次图相交，得到自左向右的至少四个交点；
定义图9中第S颗激光器曝光对应的第一二值图像的中心的横坐标x0=0,自左向右的四个交点的横坐标值依次为x1、x2、x3和x4,由于x1、x2、x3和x4均为已知值， 则a1=(x1+x2)/2,a2=(x3+x4)/2可以求出。
其中，T=w*max(p(i=0)),w为经验值，max(p(i=0))为图13中频次图中像素值为0的像素点数量的最大值,例如图13中E点处max(p(i=0))最大。需要说明的是，之所以只需要取值x1、x2、x3和x4，是因为图9中只提取了两个矩形框内的像素值为0的黑色像素点的数量。可以理解的是，图9中第一矩形框的左边的第一根竖直线的横坐标为a1=(x1+x2)/2，第二矩形框的左边的第二根竖直线的横坐标为a2=(x3+x4)/2。若还有第三矩形框，则还需要求出x4和x5。由外向内选取的矩形框越多，需要求出的阈值T所示的水平直线和频次图相交的交点坐标越多，但这并不意味着一直可以向内选取不断缩小的矩形框。
可以理解是，第S颗激光器对应的第2幅第一二值图像（示例性的如图8所示）对应的也可以通过和求/>同样的方法求得。第三幅至第R幅的/>至/>可求。最后根据公式/> ，求出第S颗激光器对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像对应的像素密度均值/>。
参考图2至图4，在其中一个实施例中，F示例性的取3,即有3颗激光器，每颗激光器曝光的二值图形的幅数R示例性的取5，故F=15。鉴于图2至图4中的15幅由摄像装置拍摄的灰度图经自适应阈值的最大类间方差法处理得到15幅二值图像中，有些二值图像中没有噪点，定义为初始二值图像，有些二值图像中存在噪点（示例性的如图8和图10所示），经图像处理后（示例性的如图9和图11所示）定义为第一初始二值图像。因此，需要求出3颗激光器、每颗激光器曝光对应5幅初始二值图像和/或第一二值图像的3个像素密度均值。也就是说，需要求出每颗激光器曝光对应的5幅初始二值图像和/或第一二值图像的5个像素密度，然后再根据这5个像素密度求出该5幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度平均值。示例性的，定义第一颗激光器（S取1）曝光得到的图5的左边的第一幅第一二值图像的序号为1-1B，定义其像素密度值为/>，/>左边的“1” 表示第1颗激光器，右边的“1”表示用第1颗激光器曝光得到的第一幅二值图像1-1B。由此，可以理解的是，图5中从左到右的5幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度值分别为/>、
、/>、/>和/>，根据前面描述的/>可以知道，当S取1时，/>为图5中从左到右的第一幅初始图像1-1B经处理后得到的对应的图9所示的第一二值图像的面积为a*b时的像素值为0的像素密度值，/>为图5中从左到右的第一幅二值图像经处理后得到的对应的图9所示的第一幅第一二值图像被第一方形框分割后提取到的第一方形框的像素值为0的像素密度值，/>为图5中从左到右的第一幅二值图像经处理后得到的对应的图9所示的第一幅第一二值图像被第二方形框分割后提取到的第二方形框的像素值为0的像素密度值。当/>求出后，/>、/>、/>和/>以和求/>同样的方法分别求出。最后，根据公式/>求得第1颗激光器曝光后经图像处理后得到的5幅初始二值图像/第一二值图像的像素密度均值/>。同样的，图6中, 定义从左到右的5幅由第2颗激光器曝光后经图像处理后得到的初始二值图像/第一二值图像的像素密度值分别为/>和/>，像素密度均值/>；图7中，定义从左到右的5幅由第3颗激光器曝光后经图像处理后得到的初始二值图像/第一二值图像的像素密度值分别为/>，第3颗激光器曝光得到的5幅二值图像的像素密度均值定义为/>，/>=/>。
参考图14，图14是利用3颗激光器各自分别曝光5幅面积同样大小的感光涂层后，摄像装置拍摄得到的5幅灰度图先后经二值处理和噪点处理后得到的每张初始二值图像和/或第一二值图像的像素初始密度L0、每张初始二值图像和/或第一二值图像的第一矩形框内的像素密度L1，每张初始二值图像和/或第一二值图像的第二矩形框内的像素密度L2、密度均值（L0+L1+L2）/3，以及得到的与每颗激光器对应的最后的平均像素密度均值。例如：图5中第1号激光器对应的5幅初始二值图像和/或第一二值图像（序号按从左到右的顺序依次为：1-1B,1-2B，1-3B、1-4B和1-5B）的密度值L0分别为：0.482851，0.483659，0.547584，0.548989和0.554316，该五幅初始二值图像和/或第一二值图像经第一矩形框分割后得到未图示的第一矩形框内的图像（序号按从左到右的顺序依次为：1-1C,1-2C，1-3C、1-4C和1-5C）的密度值L1分别为：0.486697、0.496957、0.553299、0.534704和0.539735。该五幅初始二值图像和/或第一二值图像经第二矩形框分割后得到的未图示的第二矩形框内的图像（序号按从左到右的顺序依次为：1-1D,1-2D，1-3D、1-4D和1-5D）的密度值L2分别为：0.470655、0472731、0.531391、0.535221和0.534149，因此，第1号激光器对应的5幅初始二值图像和/或第一二值图像、五幅初始二值图像和/或第一二值图像经第一矩形框分割后得到的第一矩形框内的图像、五幅初始二值图像和/或第一二值图像经第二矩形框分割后得到的第二矩形框内的图像的密度均值（L0+L1+L3)/3分别为：（0.482851+0.486697+0.470655）/3=0.480066、（0.483659+0.496957+0.472731）/3=0.484449、（0.547584+0.553299+0.531391）/3=0.544091、（0.548989+0.534704+0.535221）/3=0.539638、（0.554316+0.539715+0.534149）/3=0.542733，最后，求得0.480066、0.484449、0.544091、0.539638和0.542733的均值为0.518195，即为0.518195。用和求/>同样的办法，可以求得/>为0.522290，/>为0.489035。可以理解的是，若激光器共有F颗，每一颗激光器曝光的M幅灰度图像先后经过二值化处理及噪点处理后得到3*M幅初始二值图像和/或第一二值图像的F个像素密度均值/>均可以求出，然后根据像素密度均值/>按从大到小或者从小到大的顺序将对应的F颗激光器激光器重新排序后依次安装在激光直写设备上，以使得重新排序后的这F颗激光器在同时出光曝光感光涂层后，得到的图像整体上色差更加均匀。
参考图15，本发明还公开了一种图像处理设备，包括：二值图像获取模块，用于：将M幅灰度图像全部处理成M幅二值图像，其中，M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M=R*F；
噪点处理模块，用于对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
像素密度均值获取模块，用于：求出F颗激光器中任意第S颗对应的R幅初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值，得到F个像素密度均值/>， 以使得按像素密度均值从大到小或者从小到大排序F颗激光器后曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且 1≤S≤F。该图像处理设备的工作原理及方法和前面介绍的图像处理方法完全相同，在此不再累述。
本申请中所描述的摄像装置，优选为常见的CCD（英文全称：Charge coupledDevice，中文全称：电荷耦合元件）摄像装置。
本申请公开的图像处理方法及图像处理设备，均能实现的技术效果有：
每颗均曝光同样大小的感光涂层，得到R幅灰度图，F颗激光器共曝光得到M=R*F幅灰度图。该M幅灰度图由摄像装置拍摄得到，全部通过均值卷积的图像处理方法处理后，得到M幅二值图像。将M幅二值图像中可能存在的噪点经过去噪处理后，将每一幅初始二值图像和/或第一二值图像按固定的长宽比向内裁剪，得到对应的幅面大小不同的初始二值图像和/或第一二值图像，然后求出每一幅初始二值图像和/或第一二值图像以及与之对应的幅面大小不同的初始二值图像和/或第一二值图像的像素密度均值，最后共得到F个像素密度均值。将F颗激光器按对应的像素密度均值从大到小或者从小到大的顺序排序后安装在激光直写设备上，因此用这F颗激光器爆出来的图像在整体上色差分布更加均匀。
至此，已经详细描述了本公开的各实施例。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改或者对部分技术特征进行等同替换。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，应用于激光直写技术领域，其特征在于，包括如下处理步骤：
S1：将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，其中，所述M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M＝R*F；
S2：对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
S3：求出F颗激光器中第S颗对应的R幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像的像素密度均值得到F个像素密度均值/>以使得：按F个像素密度均值/>从大到小或者从小到大顺序对F颗激光器排序，用排序后的F颗激光器曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且1≤S≤F；
求解的具体步骤为：
求出第S颗激光器对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1；
以和求ρS1同样的办法，求出第S颗激光器对应的剩余(R-1)幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像的像素密度值ρS2～ρSK；
根据公式求出第S颗激光器对应的R幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像对应的像素密度均值/>
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，具体包括如下步骤：
对每一幅所述灰度图像进行均值卷积，均值卷积完成后乘系数α，得到卷积图像；
将所述卷积图像中的每一个像素值和所述灰度图像的对应的每一个像素值逐个对比，区分出前景和背景，得到所述初始二值图像；其中，均值卷积的公式如下：
Z(u,v)为均值卷积结果，n为卷积核大小，Xu-i,v-j为所述灰度图像中坐标为(u-i,v-f)处的像素值，α为0到1的系数，value为自定义值，ki,j为所述灰度图像中坐标为(i,j)处的像素点，Yi为所述灰度图像中的第i个像素，Zi为卷积图的第i个像素点,Ri为输出的所述初始二值图像。
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，步骤S2中，对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，处理方法为连通域筛选方法。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述连通域筛选方法为8连通域筛选方法：
以初始二值图像中的任意一点为参考像素点f(x,y)，以所述参考像素点f(x,y)为中心，其相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的八个像素点定义为所述参考像素点f(x,y)的8邻域；
若所述八个像素点中的其中一个像素点g(x,y)的像素值与所述参考像素点f(x,y)的像素值相同，且满足g(x,y)∈N8(x,y)，则所述八个像素点中的其中一个像素点g(x,y)与所述参考像素点f(x,y)为同一连通域；
将初始二值图像中像素值为0的黑色噪点处理成像素值为255的白点，或者将像素值为255的白色噪点处理成像素值为0的像素点，得到第一二值图像；其中，
N8(x，y)＝{f(x-1,y-1),f(x,y-1),f(x+1,y-1),f(x-1,y),f(x+1,y),f(x-1,y+1),f(x,y+1),f(x+1,y+1)}。
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，求出第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1，具体步骤为：
计算第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点的数量pS1-0(i＝0)＝Σi＝0pi，根据公式ρS1-0＝pS1-0(i＝0)/(a*b)，求得ρS1-0，其中，i＝0表示像素点的像素值为0,a*b表示任何一颗激光器曝光对应的任何一幅初始二值图像或第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值,且a,b为已知值，ρS1-0表示第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点的密度值；
求出系数u＝a/b，以所述第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的中心为中心，长度值为a1且a1＜a,宽度值为a1*u且小于b作为第一矩形框，定义所述第一矩形框内的像素值为0的像素点的数量pS1-1(i＝0)＝Σi＝0pi，根据公式ρS1-1＝pS1-1(i＝0)/(a1*a1*b/a)，求得所述第一矩形框内像素值为0的像素点的密度值ρS1-1；
以所述第一矩形框的中心为中心，长度值为a2且a2＜a1,宽度值为a2*u作为第二矩形框，定义所述第二矩形框内的像素值为0的像素点的数量pS1-2(i＝0)＝Σi＝0pi，根据公式ρS1-2＝pS1-2(i＝0)/(a2*a2*b/a)，求得所述第二矩形框内像素值为0的像素点的密度值ρS1-2；
根据ρS1＝(ρS1-0+ρS1-1+ρS1-2)/3,求出第S颗激光器对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1。
6.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，a1和a2通过如下方法求出：
根据第S颗激光器对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点在水平方向、竖直方向出现的频次在坐标系上画出相应的频次图；
以竖直方向某一阈值T所示的水平直线和所述频次图相交，得到自左向右数起的至少四个交点；
定义所述第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的中心的横坐标x0＝0,定义自左向右的四个交点的横坐标值依次为x1、x2、x3和x4,则a1＝(x1+x2)/2,a2＝(x3+x4)/2；
其中，T＝w*max(p(i＝0)),w为经验值，max(p(i＝0))为所述频次图中像素值为0的像素点数量的最大值。
7.一种图像处理设备，其特征在于，包括：二值图像获取模块，用于：将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，其中，所述M幅灰度图像由F颗激光器、每颗激光器分别曝光R块同样形状和大小的感光涂层后得到，M＝R*F；
噪点处理模块，用于对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，定义噪点去除后的初始二值图像为第一二值图像；
像素密度均值获取模块，用于：求出F颗激光器中任意第S颗对应的R幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像的像素密度均值得到F个像素密度均值/>以使得：按F个像素密度均值从大到小或者从小到大顺序对F颗激光器排序，用排序后的F颗激光器曝光感光涂层得到的图像的色差更加均匀，其中，S为变量且1≤S≤F；
求解的具体步骤为：
求出第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1；
以和求ρS1同样的办法，求出第S颗激光器曝光对应的剩余(R-1)幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像的像素密度值ρS2～ρSK；
根据公式求出第S颗激光器对应的R幅全部为没有噪点的初始二值图像或全部为第一二值图像或部分为没有噪点的初始二值图像部分为第一二值图像对应的像素密度均值/>
8.如权利要求7所述的图像处理设备，其特征在于，将M幅灰度图像全部处理成M幅初始二值图像，包括如下步骤：
对每一幅所述灰度图像进行均值卷积，均值卷积完成后乘系数α，得到卷积图像；
将所述卷积图像中的每一个像素值和所述灰度图像的对应的每一个像素值逐个对比，区分出前景和背景，得到所述初始二值图像；其中，均值卷积的公式如下：
Z(u,v)为均值卷积结果，n为卷积核大小，Xu-i,v-j为所述灰度图像中坐标为(u-i,v-f)处的像素值，α为0到1的系数，value为自定义值，ki,j为所述灰度图像中坐标为(i,j)处的像素点，Yi为所述灰度图像中的第i个像素，Zi为卷积图的第i个像素点,Ri为输出的所述初始二值图像。
9.如权利要求7所述的图像处理设备，其特征在于，所述噪点处理模块中用于对每一幅初始二值图像中可能存在的噪点进行处理，处理方法为连通域筛选方法。
10.如权利要求9所述的图像处理设备，其特征在于，所述连通域筛选方法为8连通域筛选方法：
以初始二值图像中的任意一点为参考像素点f(x,y)，以所述参考像素点f(x,y)为中心，其相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的八个像素点定义为所述参考像素点f(x,y)的8邻域；
若所述八个像素点中的其中一个像素点g(x,y)的像素值与所述参考像素点f(x,y)的像素值相同，且满足g(x,y)∈N8(x,y)，则所述八个像素点中的其中一个像素点g(x,y)与所述参考像素点f(x,y)为同一连通域；
将初始二值图像中像素值为0的黑色噪点处理成像素值为255的白点，或者将像素值为255的白色噪点处理成像素值为0的像素点，得到第一二值图像；
其中，N8(x,y)＝{f(x-1,y-1),f(x,y-1),f(x+1,y-1),f(x-1,y),f(x+1,y),f(x-1,y+1),f(x,y+1),f(x+1,y+1)}。
11.如权利要求7所述的图像处理设备，其特征在于，求出第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1，步骤为：
计算第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中的像素值为0的像素点的数量pS1-0(i＝0)＝∑i＝0pi，根据公式ρS1-0＝pS1-0(i＝0)/(a*b)，求得ρS1-0，其中，i＝0表示像素点的像素值为0,a*b表示任何一颗激光器曝光对应的任何一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的面积，a为长度值,b为宽度值,且a,b为已知值，ρS1-0表示第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点的密度值；
求出系数u＝a/b，以所述第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的中心为中心，长度值为a1且a1＜a,宽度值为a1*u且小于b作为第一矩形框，定义所述第一矩形框内的像素值为0的像素点的数量pS1-1(i＝0)＝∑i＝0pi，根据公式ρS1-1＝pS1-1(i＝0)/(a1*a1*b/a)，求得所述第一矩形框内像素值为0的像素点的密度值ρS1-1；
以所述第一矩形框的中心为中心，长度值为a2且a2＜a1,宽度值为a2*u作为第二矩形框，定义所述第二矩形框内的像素值为0的像素点的数量pS1-2(i＝0)＝∑i＝0pi，根据公式ρS1-2＝pS1-2(i＝0)/(a2*a2*b/a)，求得所述第二矩形框内像素值为0的像素点的密度值ρS1-2；
根据ρS1＝(ρS1-0+ρS1-1+ρS1-2)/3,求出第S颗激光器对应的第一幅初始二值图像或第一二值图像的像素密度值ρS1。
12.如权利要求11所述的图像处理设备，其特征在于，a1和a2通过如下方法求出：
根据第S颗激光器对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像中像素值为0的像素点在水平方向、竖直方向出现的频次在坐标系上画出相应的频次图；
以竖直方向某一阈值T的直线和所述频次图相交，得到至少四个交点；
定义所述第S颗激光器曝光对应的第一幅没有噪点的初始二值图像或第一二值图像的中心的横坐标x0＝0,定义自左向右的四个交点的横坐标值依次为x1、x2、x3和x4,则a1＝(x1+x2)/2,a2＝(x3+x4)/2；
其中，T＝w*max(p(i＝0)),w为经验值，max(p(i＝0))为所述频次图中像素值为0的像素点数量的最大值。
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