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电子信息论文：基于MATLAB透过毛玻璃成像的模糊图像处理
来源：985论文网 添加时间：2020-06-03 16:01
基于MATLAB透过毛玻璃成像的模糊图像处理
摘要 透过复杂介质获取目标物体图像精细信息的能力是光电图像采集处理的一大难点,选用CMOS光电图像传感器,设计了 CMOS成像系统以及后端读取和处理电路,透过毛玻璃对目标物体成像,将采集的图像信息传送到计算机中进行处理｡该系统按照相机光学成像系统原理制作,采用通用 CMOS图像传感器芯片完成电路设计,加之红外激光辅助照明拍摄采集图像,由远及近不同距离分别对同一目标物成像,对成像图像进行迭代图像增强算法优化,可以解决毛玻璃非匀质问题,使光源重建精度大大提高,得到的可见光图像轮廓清晰,与一般 CCD 成像系统相比,识别率超过95%,远大于一般成像系统,且成像性能良好｡
关键词 可见光;CMOS图像传感器;光电成像;图像处理
引言
毛玻璃也叫雾面玻璃､防眩玻璃等,是用金刚砂等磨过或以化学方法处理过的一种表面粗糙不平整的半透明玻璃,毛玻璃表面不平整,光线通过毛玻璃被反射后向四面八方射出 去,因 为 毛玻璃表面不是光滑的平面,使光产生了漫反射,折射到视网膜上已经是不完整的像,于是就看不见玻璃背后的图像｡毛玻璃对于不同光波段的成像影响差别比较 大,常 见 的 成 像 光 波 段 有 可 见 光､紫 外光､红外光｡紫外光波长较短,吸收大,穿透深度短,常用于透射皮肤等物 质成像｡毛玻璃因为有水等少量杂质,紫外光相对于可见光在穿透毛玻璃时有着较高的吸收,因此穿透毛玻璃成像选择透射率高的可见光,毛玻璃对可见光而言表面平整,吸收弱,折射率低｡
穿透毛玻璃成像技术,是通过光电图像传感器捕捉视频图像,进行图像信息采集,可以获取人类视觉上看不到的图像信息,让更多的潜在信息被捕捉到｡获取到的图像信息可能由于采集环境影响,或多或少有部分缺失,通过计算机图像处理软件,后期加工处理优化,使图像接近于真实｡因此,应用光电成像技术可以让摄像头成为识别 更广的“人眼”,获取更多的人眼无法分辨的信息,与计算机 结 合,把 捕 获 到 的 图 像 信 息 快 速 存 贮 显示[4],弥补人视觉短暂的接受能力,达到“过目不忘”｡
图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更适合，处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。
在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量有所退化。通过人对图像的理解，对图像进行的修饰可以认为是图像增强，而忽略人为的因素去还原原来的图像就是图像复原。其实有时候不论是图像增强还是图像复原，都是为了使图像真实清晰，都免不了人为的影响，人为的改变图像也是对图像客观理解后采取的行动，所以两者的界限不是十分明显，也不必严格区分。
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强的目的在于：
(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度。
(2)将图像转化成一种更合适于人或机器进行分析处理的形式。
增强的首要目标是使处理后的图像比原始图像更适合于特定应用。图像增强的最大困难是很难对增强结果加以量化描述。图像增强的通用理论是不存在的。这与没有衡量图像增强质量通用和客观的标准有关。增强的方法往往具有针对性，增强的结果一般要靠人的主管感觉加以评价。因此，图像增强方法只能有选择的使用。
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
目前，许多新的增强算法都充分利用了周围邻域这一重要的信息，形成了很多局部处理的灰度调整算法，该方法主要利用了邻域的统计特性。自适应增强的研究主要集中在以下三大类增强算法：
第一种：既能平滑又能保护边缘的自适应滤波器
自适应滤波的基本思想是滤波器的参数可根据像素所在的邻域情况而自适应选取，也可描述为加权平均滤波器。(1)在提高算法盯抗噪性能方面，文献介绍了几种方法。这些方法可以较好的平滑噪声区域，并能保护较显著的边缘，但对图像细节的保护较差。(2)在提高算法的细节保护能力方面，Saint．Marc利用梯度来决定权值，建立了指数形式的权函数，较好的保护了图像细节。但该算法对脉冲噪声敏感，而且模型的性能受参数的影响比较大。另外，还有各向异性扩散思想的改进方法，需要求解热传导方程。这些改进算法多数集中在权值的自适应选取上，但是由于自适应调整的参数较少，仍然不能很好的解决细节保护的问题。
第二种：基于图像建模和估计理论的增强算法
这类算法的基本思想是提出一个图像的模型，如果这个模型的参数由一种估
计方法估计出来，则窗口中心的灰度值可由估计出来的参数计算得到。最简单的例子就是中值滤波器，对脉冲型噪声有很好的效果。但是，这类算法由于是以估计理论为基础，所以所采用的估计方法的鲁棒性对算法的性能有很大的影响。估计方法趋于复杂，使得算法本身也就较复杂。
第三种：基于模糊集合论的增强算法
近年来，模糊集合理论在图像处理中得到了广泛的应用。例如Yang和Toh[1。刀采用模糊规则改进传统的中值滤波器中滤波窗口尺度的选择，改善了算法对高斯噪声的抗噪性能。Rusosti提出的自适应模糊滤波算子可以较好的保护图像细节和滤除高斯噪声，其算法中窗口的大小由邻域一致性程度决定，该一致性程度由一个模糊逻辑规则导出。算法不足是对脉冲噪声的滤除效果较差。
另外，还有其他的一些增强的方法。例如为了充分考虑细节问题，在直方图均衡中引入了局部直方图均衡法；近年来，数学形态学等方法也都应用到图像增强中；需要说明的是，在图像增强中变换域增强也得到很广泛的应用，例如付傅氏变换、离散余弦变换、小波变换等，其中小波是近年来发展起来的一种新
为了有效应用光电图像技术,针对可见光成像原理,本文设计了 CMOS成像系统,在成像系统中加入辅助照明,在去除红外光的影响条件下,对可见光成像,采集到的图像采用快速迭代图像增强算法 进 行 处 理,实 现 透 过 毛 玻 璃 对 目 标 物 体成像｡
1 系统方案的选择与描述
目前,光电图像传感器应用比较广泛,主要有两类:电荷耦合器件(即 CCD)和互补金属氧化物半导体图像传感器(即 CMOS)｡CCD 图像传感器集成度比较低,在应用时需要加外部辅助电路,生产成本高,内置图像采集处理芯片是专用芯片,传感器体积比较大｡而 CMOS图像传感器不需要外部辅助电路,生产成本相对较低,内置图像采集处理芯片是 通 用 芯 片,传 感 器 体 积 比 较 小,应 用 方便｡因此本系统选用 CMOS图像传感器作为成像系统的图像采集器件｡
可见光成像系统主要有 CMOS成像系统和计算机图像采集处理两部分,系统结构如图1所示｡毛玻璃与目标物之间的最远距离为5cm,两者对齐,成像系统与毛玻璃之间的距离为 20cm~25cm｡CMOS成像系统把穿透毛玻璃的目标物所成的像进行采集,发送图像到计 算机进行增 强算法优化处理｡
图1 可见光成像系统结构框图
CMOS成像系统电路结构如图2所示｡主要有时序发生控制电路､驱动电路､图像传感器CMOS､A/D转换电路､同步信号发生､A/D转换电路｡
图2 CMOS成像系统电路结构
时序发生电路输出CMOS工作所需要的时序;驱动电路驱动CMOS工作;图像传感器CMOS将光信号转换为电信号,然后逐个像素输出;A/D转换电路对CMOS信号数字化｡
同步信号产生控制 CMOS信号采样的时序,从而对 CMOS输出信号进行精确采样,减小噪声和误差｡
CMOS信号经 A/D 转换后的数字信号和由时序发生电路提供的同步信号共同组成一组并行信号,然后通过数据线输出到 图像处理 及显示部分,由后续电路对信号进行处理和显示｡
2 理论分析与计算
2.1 采集与控制部分分析
摄像头主要由电脑 USB 端供电,当电路板上信号灯亮起,则表示电源接通,可开始 正常工作,用 MATLAB编写程序进行控制｡发出指令后,摄像头开始拍照,并将摄取的图片传回电脑端,摄像头参数如表1所示｡
表1 摄像头参数
名称 指标
模块颜色 Blue.
接口 USB
供电方式 USB but power
操作系统 Windows
感光尺寸 1/3.2”
像素面积 1.4pum.
保存格式 MJPG
关于采集摄像头其他参数要求:
1)自动对焦镜头,感光器像素为800万｡
2)成像距离,建议是3cm~30cm,使用距离最佳｡
3)免驱动,直接插上就会自动装驱动,标准UVC免驱协议｡
4)USB 2.0摄像头,建议使用1m 以内的线,尽量不要太长,以免影响传输信号｡
2.2 迭代图像增强算法
图像采集过程中由于光照太强或不足都会影响获取的图像质量,对显示和分析图像造成困难,一般对采集到的图像进行增强操作｡
一副图像S(x,y)可以分解成反射图像 R(x,y)和亮度图像L(x,y),其原理如图3所示｡
图3 图像构成
由图3可知,进入 CMOS成像系统中的图像用下式表示:
S(x,y)=R(x,y)•L(x,y) (1)式中:L(x,y)是入射光图像,这个参数决定图像像素能够达到的动态范围;R(x,y)是物体对光的反射属性,是内部属性;S(x,y)是反射光图像,即采集到人眼能够看到的图像｡求解S(x,y),采用近似估计方法计算,处理过程如图4所示｡
由此得出图像处理算法公式为
把公式进行变换后得:
图4 图像处理过程
式中:r(x,y)是输出图像;*表示卷积运算;F(x,y)是中心环绕函数,其计算公式为
式中:C 是中心环绕尺度系数;λ 表示一个尺度系数,取值满足以下条件:
从以上公式中可得出,卷积是计算空间中的照度图像,表示估计出图像像 素点与周 围 加权平均的照度变化｡去掉其照 度变化,只保 留反射 属性,达到图像增强效果｡
可见光成像系统采集到的图像由于阴影遮挡和光照不均导致失真较大,采 用改进迭 代图像增强算法进行处理,效果更好｡
在(1)式中L(x,y)是亮度图像,一般在原始输入图像中,按照一定路径或规则选择一些像素点,这些像素点就是估计的亮度图像｡由于选择路径不同,亮度图像也不一样,图像增强效果会有差异,因此选择亮度图像的像素点很关键｡为了避免某一点亮度变化过大,采用迭代图像增强算法,公式为
式中:rn(x,y)表 示 上 次 迭 代 结 果;r′n(x,y)是rn(x,y)与亮度差之和,即有:
式中:Δl表示单点的亮度差;max表示像素点最大值｡经过n次迭代后,rn+1(x,y)就是增强图像亮度后的输出值｡
3 电路与程序设计
3.1 硬件设计
依照光电图像处理系统结构,设计选用图像感光器元件为 CMOS成像系统以及后端读取和处理电路,摄像头主要由电脑 USB端供电,当电路板上信号灯 亮 起,则 表 示 电 源 接 通,可 开 始 正 常 工作,用 MATLAB 编 写 程 序 进 行 控 制｡发 出 指 令后,摄像头开始拍照,并将摄取的图片传回电脑处理部分,由 MATAB软件编程实现,穿透毛玻璃的可见光成像系统电路实物图如图5所示｡
图5 可见光成像系统电路实物图
3.2 程序设计
首先对系统进行初始化,进行信号检测,选用800万像素的感光器,连接到自行设计的电路板上,由计算机 USB端口5V 电压直接供电,利用 MAT-LAB 软件编写程序,对电路板芯片发出拍照指令,芯片控制摄像头摄取照片,并传回计算机,采用迭代图像增强优化算法进行处理,算法流程如图6所示｡
图6 图像增强优化算法流程图
MATLAB是用于算法开发､数据可视化､数
据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,也是一款可用于采集图像和有 效 切割的编程可视化软件｡
4 测试方案与测试结果
4.1 测试方案
无论是在实验室内还是在实验室外场地,光线亮度差异很大,由于 CMOS成像且透镜尺寸为1/32″,室外图像采集会较差一些,因此选择在实验室(室内柔和光)进行测试｡
目标物体为打印在透明胶片上的5种字号的黑色“E”字符,每 种 字号的 “E”有多个 随机朝向｡目标物距离毛玻璃最远距离为5cm,在5cm､3cm和1cm 等3种不同距离由远及近分别对同一目标物成像｡
1)拍摄方向
首先采用的是平行拍摄,即摄像头与毛玻璃､目标物平行;其次采用侧面拍摄,即摄像头与毛玻璃呈15°､30°､45°等多方面角度进行拍摄｡
2)有无可见光波段
平行拍摄时,采用红色激光透过毛玻璃进行辅助照明｡
3)散射程度不同的毛玻璃
使用 3 种散射程度不同的毛玻璃进行测试｡
粗糙度:以280目为中心,大小100mm×100mm,厚度5mm;材料为 K9玻璃｡
4)成像系统识别率比较
与由 CCD 图像传感器组成的一般成像系统在成像图像的识别成功率方面进行比较｡
4.2 测试结果及分析
目标 物 距 离 毛 玻 璃 距 离 为 1cm,选 择 15°､30°､45°等多角度拍摄,目标物成像效果如图7(a)
所示｡平行拍摄 时,目标物 距 离毛玻璃 距离分别为1cm､3cm､5cm,目标物成像效果如图7(b)所示｡选用一个红色激光灯进行辅助照明且自制一聚焦纸筒在室内柔光下拍摄,目标物与 毛玻璃的距离分别为1cm､3cm､5cm,目标物成像效果如图7(c)所示｡采用散射程度不同的毛玻璃,粗糙度目数分别为300､280､90,距离1cm 拍摄效果如图7(d)所示｡经过迭代图像增强处理后,目标物成像效果如图7(e)所示｡
图7 不同拍摄情况下的成像效果比较
CCD 成像系统与本系统在毛玻璃粗糙度为
280目数,目标物与毛玻璃距离分别为1cm､3cm､
5cm,平行方向各测试100次,能够得到目标物清晰轮廓的次数如表2所示｡
表2 测试识别次数结果(100次)
测试系统 识别次数
1cm 3cm 5cm
CCD成像系统 91 83 48
CMOS图像增强成像系统 100 100 96
平行拍摄时,在摄取的照片中能得到一个模糊轮廓的目标物,在进行侧面角度拍摄时,光线透过毛玻璃后从四面八方散射出去,无法 看清楚 毛玻璃后面的目标物,无论是 15°､30°､45°等多角度拍摄时,必须要添加一个适当的辅助照 明 且合适的角度才能得到图片,所以添加的光线一定要穿透力够强｡
没有添加任何辅助照明,只有室内柔和光线,得到了一个模糊轮廓的图片｡选用红色激光灯进行辅助照明,在室内光线下,红色激光穿透毛玻璃射到目标物,在目标物上形成一个红色光圈,光圈处无法识别目标物的轮廓,是 因为选用 的激光功率太大导致｡
毛玻璃的粗糙度对成像效果影响很大,粗糙度越大,毛玻璃对光散射程度越强,目数在240以上,可以得到轮廓清晰的图像｡
与一般成像系统相比较,同等条件下,本系统识别率能够达到95%以上,远远大于未作任何图像处理的 CCD 成像系统｡
5 结论
本系统采用 CMOS光电图像传感器通过穿透毛玻璃进行目标物图像采集,加上使用 红外激光灯和室内 LED 灯的辅助照明,完成可见光系统成像,在图像处理过程中,采用迭代图像增强优化处理算法,让采集到的可见光图像与目标物吻合,能够识别不同距离的目标物,且 系统识别 率能够达到95%以上,达到了预期效果｡
参考文献
[1] 张佳莹, 王红军, 朱学亮,等. 毛玻璃转速对干涉条纹成像质量的影响[J]. 光电工程, 2018, 045(001):25-30.
[2] 楚陪陪. 基于集成分类器和随机森林算法的肺部CT图像处理应用研究[D].
[3] 王森, 李洪国, 张德建,等. The Influence of Rotational Speed of Ground-glass on the Quality of Ghost Imaging with Thermal Light%毛玻璃转速对热光鬼成像质量的影响[J]. 量子光学学报, 2015, 021(001):9-13.
[4] 王怡然, 白先勇, 刘四清,等. 基于毛玻璃的全日面太阳像平场测量和改正方法[J]. 科学通报, 2017(26):67-76.
[5] 苏志远. 基于模糊C均值聚类和字典学习的肺结节分割[D].
[6] 杨晖, 杨海马, 孔平,等. 一种快速激光散斑血流成像系统和方法:.
[7] 方迟, 陈鸾, 鲁威. 一种图像数据的毛玻璃效果处理方法和装置:.
[8] 赵政康. 带图像处理系统的轮廓测量投影仪:.
[9] 李欢, 贺文, 赵丽琴,等. 数字体层图像后处理方法对检测肺结节准确性的影响[J]. 中国医学影像技术, 2011, 27(3):569-572.
[10] 韩建宁, 温廷敦, 沈轶闻,等. Three-dimensional opto-acoustic imaging system based on acoustic lens and sensor array and method:, 2014.
[11] 杜懈宇. 关联成像照明光场的优化研究[D].
[12] 李欢. 数字体层图像后处理方法对肺结节检测准确性的影响[D]. 2011.
[13] 张佳莹. 高精度干涉仪的相干噪声抑制技术研究[D].
[14] 陈明井, 何玲. 支气管肺发育不良的影像学研究进展[C]// 全国第十三次中西医结合影像学术研讨会全国中西医结合影像学研究进展学习班福建省第八次中西医结合影像学术研讨会. 0.
[15] 李欢, 贺文, 赵丽琴,等. 数字体层图像后处理方法对检测肺结节准确性的影响%Impact of image processing in digital tomosynthesis on pulmonary nodules detection accuracy[J]. 中国医学影像技术, 2011, 027(003):569-572.
[16] 沈海龙 孙梅雪. 回顾性算法重建技术在肺部CT平扫中的应用[J]. 中华现代影像学杂志, 2005.
[17] Rachel Einarsson, Marshall Haden, Gabrielle DiCiolli,等. 膜片钳记录在内耳毛细胞的分离斑马鱼[J].
[18] 沈磊. 面向CT图像的GGO型肺结节检测与肺癌CAD系统的实现[D]
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