[发明专利]基于规律纹理背景重建的手机屏幕缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于规律纹理背景重建的手机屏幕缺陷检测方法，其特征是采用离散傅里叶变换重建手机屏幕的背景纹理，之后再通过背景差分进行缺陷检测，所述缺陷检测方法包括三个阶段：

1)离散傅里叶变换获取模板阶段，采用离散傅里叶变换，获得手机屏幕图像的频谱实部和虚部，并计算频谱的幅度谱，通过对二值化的幅度谱进行霍夫直线拟合得到滤波模板；具体为：

11)利用频谱的实部和虚部计算幅度谱：

其中，G_u,v表示幅度谱，R_u,v表示频谱的实部，I_u,v表示频谱的虚部；

12)通过快速排序算法获取幅度谱的前百分之h的像素的灰度值t，将幅度谱中灰度值大于t的像素的值置为255，小于t的像素的值置为0，得到二值化的幅度谱：

其中，M(u,v)表示二值化的幅度谱，G(u,v)为幅度谱，t为阈值化的阈值，

对得到的二值化的幅度谱进行霍夫直线拟合，并对拟合得到的每条直线往左右分别拓展10个像素，形成宽为20像素的灰度值为255的矩形，所有拟合出的直线形成的矩形组成一个滤波模板M′(u,v)；

2)模板滤波阶段，用滤波模板分别和频谱的实部和虚部进行矩阵点乘，得到滤波后的实部和虚部；

3)离散傅里叶反变换并检测缺陷阶段，对滤波后的实部和虚部进行离散傅里叶反变换并归一化，得到不包含缺陷的手机屏幕背景重建图像，将手机屏幕图像的原图像减去得到的背景重建图像，得到不包含背景的缺陷图像，对新得到的缺陷图像自适应二值化，得到包含缺陷的二值图，即可检测出手机屏幕的缺陷；具体为：

31)用傅里叶反变换的结果的均值除以原图的均值得到缩放系数r，将傅里叶反变换后的结果图中的每个像素的灰度值除以缩放系数，使得傅里叶反变换的结果归一化到0～255：

其中，g(x,y)为离散傅里叶反变换的结果图，f(x,y)为原图，f_new(x,y)为归一化后的背景重建图；

32)用原图减去背景重建图得到不包含背景的缺陷图，对缺陷图进行自适应二值化得到只包含缺陷的二值图：

d(x,y)＝f(x,y)-f_new(x,y) (6)

其中d(x,y)为原图和背景图的差分图，对差分图进行阈值为Th的自适应二值化：

d’(x,y)表示只包含缺陷的二值图，mean(around(d(x,y)))表示以d(x,y)为中心的15*15的区域的像素的均值，Th表示自适应二值化的阈值，设置为经验值20。

2.根据权利要求1所述的基于规律纹理背景重建的手机屏幕缺陷检测方法，其特征是步骤2)具体为：将模板和频谱的实部和虚部分别进行矩阵的点乘，去掉代表缺陷的频率成分，得到滤波后的包含背景频谱的实部和虚部：

其中，R(u,v)表示频谱的实部，R’(u,v)表示滤波后的实部，I(u,v)表示频谱的虚部，I’(u,v)表示滤波后的虚部，M′(u,v)表示滤波模板。