[发明专利]一种冷轧钢板表面图像光照均匀化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种运动物件成像光照均匀化图像处理方法，特别是涉及一种基于线扫描相机成像的冷轧钢板表面图像光照均匀化方法。

背景技术

在工业生产线上经常会用到基于机器视觉的自动检测系统。对于一个自动检测系统，通常的要求是稳定、高效。稳定要求该系统能适应不同的光照条件，并能够抗噪声干扰；高效要求系统的检测速度要快，以符合生产线的检测的特点。而在实际应用的检测系统中，由于各种条件的限制，往往只能使用比较简单的光源，这些光源一般都是非均匀的。不均匀的光照会在检测到的图像中产生背景噪声，这很可能会影响图像的检测精度和分析结果。因此找到一种有效、快速的算法，能够去除不均匀的光照对图像造成的影响，是工业视觉检测系统必须解决的问题。

目前，去除不均匀光照的常用的方法是利用某个数学模型，对整幅图像范围内的光照变化进行估算，然后根据估算的结果进行相应的补偿。具体的方法分又有直方图均衡化、参考标样法和频域滤波等方法。但这些方法都有明显的不足。直方图均衡化的方法只考虑了灰度统计信息，而没有考虑像素的位置信息，因此往往不能取得较好的校正效果；参考标样法是参照某标样图像进行校正，需要先验知识且没有自适应能力；频域滤波的方法是根据照明光场和图像细节分别对应低频和高频分量的特点，设计滤波器，去除光照背景，但是频域滤波会在图像的边缘产生模糊效应，且此种方法中滤波器的参数选择一直是个难点，当滤波器设计不当时，还会带来负面影响。

发明内容

本发明的目的在于一种基于线扫描相机成像的冷轧钢板表面图像光照均匀化方法，以解决在进行钢板表面图像分析时，因光照不均使目标图像特征不明显或产生伪目标，进而影响对钢板表面信息的分析的问题。

为了实现上述发明目的，本发明提供了一种冷轧钢板表面图像光照均匀化方法，主要分为以下几个步骤：

（1）获取初始图像F；

（2）计算图像灰度平均值AVG及标准差SDV；

（3）生成标记图像F_BZ；

（4）计算光照补偿因子BC；

（5）初始图像光照均匀化补偿；

其中，步骤（1）中获取初始图像是将原始图像转化为初始图像；步骤（3）中生成标记图像是将初始图像当中符合基板图像特征的部分标记出来，形成二值化标记图像F_BZ。步骤（4）中光照补偿因子BC是一维数组，BC（i）为初始图像每一列像素点所对应的光照补偿值。步骤（5）中初始图像光照均匀化补偿方法为将初始图像与光照补偿因子BC求和，以获得光照均匀化后的图像。

所述步骤（1）中，转化为初始图像的方法如下，如果原始图像为灰度图像则将原始图像作为初始图像直接进行步骤（2），如果原始图像为其他格式图像则先转化为灰度图像，将灰度图像作为初始图像再执行步骤（2），如果需要拼接，将灰度图像进行拼接，再将处理后的图像作为初始图像再执行步骤（2）

所述步骤（3）中将初始图像当中符合基板图像特征的部分标记出来的方法是将初始图像每个像素点灰度值落在基板标记范围内的，该点的标记值置1。落在基板标记范围外的，该点的标记值置0。

所述步骤（3）中基板标记范围确定方法如下：

基板标记范围

=((x,y)|F(x,y)≤AVG+2×SDV并且F(x,y)≥AVG-2×SDV)

其中(x,y)是初始图像上的像素点，F(x,y)是点（x,y）对应的灰度值。

所述步骤（4）中，初始图像每一列像素点所对应的光照补偿值BC（i）的计算公式如下：