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PCB檢測(cè)圖像的空間域去噪方法研究

2018-08-18 08:23孫家富
關(guān)鍵詞:圖像去噪

孫家富

摘要:PCB生產(chǎn)過(guò)程中為了提升產(chǎn)品品質(zhì)需要利用自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備(AOI)對(duì)焊點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),在圖像獲取和傳輸過(guò)程中由于環(huán)境條件和傳輸信道等其他干擾往往會(huì)導(dǎo)致圖像被各種噪聲所污染,因此需要在對(duì)圖像作進(jìn)一步處理前對(duì)其進(jìn)行去噪。本文對(duì)常見的幾種空間域去噪方法進(jìn)行了研究,首先對(duì)去噪方法分類,再重點(diǎn)討論各去噪方法,列出其操作算法,比較它們的優(yōu)劣性和適用性,并給出去噪效果對(duì)比,最后總結(jié)各算法的特性。

關(guān)鍵詞:PCB;AOI;圖像去噪;空間濾波

中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2018)04-0061-03

圖像空間域去噪顧名思義是直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算進(jìn)行去噪,根據(jù)算法的不同分為線性和非線性,包括均值濾波器,統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器等。均值濾波器根據(jù)計(jì)算方式不同又可細(xì)分為算術(shù)均值、幾何均值等其他濾波器。統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器同樣根據(jù)排序方式不同分為中值、最大值、最小值以及其他變種濾波器。

1 均值濾波器

此類濾波器平滑一副圖像中的局部變化,它使用濾波器模板遍歷整幅圖像,使用模板鄰域內(nèi)像素的平均灰度值代替圖像中每個(gè)像素的值,這種處理的結(jié)果降低了圖像灰度的“尖銳”變化進(jìn)而達(dá)到模糊結(jié)果,降低噪聲的效果。然而,由于圖像邊緣也是由圖像灰度尖銳變化帶來(lái)的特性,所以在濾波過(guò)程中也存在著邊緣模糊的負(fù)面效應(yīng)。另外,因?yàn)闉V波器平滑模糊比模板尺寸小的像素區(qū)域,所以濾波效果與濾波模板尺寸相關(guān),當(dāng)模板尺寸越大時(shí),濾波后的圖像更模糊,所以需要選擇合適的模板尺寸。

1.1 算術(shù)均值濾波

這是最簡(jiǎn)單的均值濾波器,屬于線性濾波器,濾波公式如下:

其中,為處理過(guò)的圖像,為原圖像,表示中心在點(diǎn)處、大小為的矩形濾波模塊(例如3×3的矩形濾波模塊如上圖)。該濾波器可以去除均勻噪聲和高斯噪聲,如上述,在濾波過(guò)程中會(huì)對(duì)圖像造成一定程度的模糊。

1.2 加權(quán)的均值濾波器

為降低算術(shù)均值濾波器在濾波過(guò)程中對(duì)圖像的模糊,根據(jù)像素和窗口中心像素的距離對(duì)濾波模板中系數(shù)進(jìn)行加權(quán)賦值,賦值大小與像素離中心點(diǎn)的距離成反比。同樣為線性濾波器,最常用的加權(quán)模板(3×3)如下:

1.3 幾何均值濾波器

該濾波器處理操作由如下表達(dá)式給出:

濾波后的像素由子圖像窗口中像素乘積的次冪給出,故為非線性濾波器。該濾波器實(shí)現(xiàn)的平滑可與算術(shù)均值濾波器相比,但這種處理中丟失的圖像細(xì)節(jié)更少,能夠更好地濾掉高斯噪聲,并且能夠更多的保留圖像的邊緣信息(如圖1)。但是該濾波器對(duì)0值較敏感,在濾波器窗口內(nèi)只要有一個(gè)像素的灰度值為0,就會(huì)造成濾波器的輸出結(jié)果為0。

1.4 諧波均值濾波器

該濾波器操作由如下表達(dá)式給出,為非線性濾波:

它對(duì)于鹽粒噪聲(白噪聲)效果較好,但不適用于胡椒噪聲,比較適合處理高斯噪聲。

1.5 逆諧波均值濾波器

該濾波器操作由如下表達(dá)式給出,屬非線性濾波:

其中稱為濾波器的階數(shù),它更適合于處理脈沖噪聲,這種濾波器適合減少在實(shí)際中消除椒鹽噪聲的影響。當(dāng)值為正時(shí),可以消除胡椒噪聲;當(dāng)值為負(fù)時(shí),消除鹽粒噪聲,當(dāng)=0時(shí),該濾波器退化為算術(shù)均值濾波器;當(dāng)=-1時(shí),退化為諧波均值濾波器。它不能同時(shí)消除這兩種噪聲,即它有一個(gè)缺點(diǎn),必須事先知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便為選擇正確的符號(hào),如果符號(hào)選擇錯(cuò)誤,則可能會(huì)引起災(zāi)難性的后果(如圖2)。

2 統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器

統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器是一種非線性空間濾波器,這種濾波器的響應(yīng)以濾波器包圍的圖像區(qū)域所包含的像素的排序?yàn)榛A(chǔ),然后使用統(tǒng)計(jì)排序結(jié)果決定的值代替中心像素的值。

2.1 中值濾波器

最常用的統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器是中值濾波器,它使用一個(gè)像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值。即:

中值濾波器的應(yīng)用非常普遍,因?yàn)閷?duì)于某些類型的隨機(jī)噪聲,它們可提供良好的去噪能力,且相比相同尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度更少。在存在單極或雙極脈沖噪聲的情況下,中值濾波器尤其有效,更適用于去除椒鹽噪聲。

2.2 自適應(yīng)中值濾波器

該濾波器不同于之前的濾波器,其模板尺寸會(huì)根據(jù)其算法保持或增大,算法試圖去除椒鹽(脈沖)噪聲,平滑其他非脈沖噪聲,減少諸如物體邊界細(xì)化或粗化等失真從而盡可能保留細(xì)節(jié),這是傳統(tǒng)的中值濾波器所做不到的,它可以處理具有更大概率的脈沖噪聲,其和中值濾波器濾波效果對(duì)比如圖3。

除了上面提到的常用排序?yàn)V波器外還有最大值濾波器、最小值濾波器,它們同中值濾波器方法,只是以圖像排序中的最大值和最小值代替該像素的值,可分別用來(lái)降低胡椒噪聲和鹽粒噪聲。

3 結(jié)語(yǔ)

圖像去噪作為一種重要的圖像預(yù)處理,其去噪效果好壞直接影響到后續(xù)的圖像處理工作,如圖像分割、邊緣檢測(cè)等。去噪方法有很多,除了本文中提到的一些基本去噪方法外,還有許多諸如頻率域?yàn)V波,形態(tài)學(xué)去噪以及它們的改進(jìn)型、混合型等,讀者可以自己進(jìn)一步研究。每種方法在計(jì)算復(fù)雜性和去噪效果方面各有不同,我們需要根據(jù)圖像的特性和自己的目的選擇最適合的去噪方法,從而達(dá)到在提升效率的同時(shí)并實(shí)現(xiàn)所需的去噪效果。

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