基于LED与CMOS的图像采集及处理系统

龚 恒

（重庆电子工程职业学院，重庆 401331）

0 引言

CCD和CMOS图像传感器都采用了硅的光电效应原理，区别在于光生电荷的读出方式。早年CMOS传感器受到分辨率及成像质量等条件制约，成像效果远不及CCD器件，发展较慢。近年来，CMOS工艺飞速发展，CMOS图像传感器技术日益成熟，配合图像处理技术，其图像采集效果已可与CCD传感器采集效果媲美；同时CMOS器件体积小，便于集成，程序简单，其应用日趋广泛。本文通过搭建一个小型图像采集系统，研究基于白色LED的CMOS图像采集系统，并利用MATLAB对图像采集结果进行处理。

1 CMOS图像采集系统

1.1 LED光源系统

伴随LED工艺的发展，LED发光效率大大提高，色度也已实现全部可见光波段。用白色LED设计光源系统，成本低，体积小，亮度高，使用寿命长且使用稳定；LED为冷光源，发热量低，非常适合对温度敏感的化学实验系统。光源系统设计主要考虑LED型号，驱动芯片等因素，光照要求稳定，均匀，亮度高。我们采用表贴高亮度LED及四通道并联恒流驱动芯片CDT—2504，每四个LED为一组，由一个芯片驱动。用SET电阻值调节LED电流即亮度，计算得:Iled＝230×Iset，；Iled＝20 mA；Rset＝14.3 kΩ。

光源系统设计如下:表贴型高亮LED按等欧式间距焊接在基板上并配以扩散膜，基板为圆环状，中心留孔放置CMOS传感器，另在图像采集模组外加微距镜头，可使物距缩短2cm～5cm结构如下:

图1 光源系统

1.2 光源测试

（1）以点样纸为参考，测量电压—亮度的关系。

表1 电压-亮度关系

（2）距离—亮度关系，电压为5V。分别取中心、欧式四领域基板50%半径、边缘等处。

表2 光源亮度均匀性

由此可知电压在4.3-5V之间亮度高且稳定，中心最亮，随半径增加亮度轻微衰减，衰减值可忽略。据检测，白色LED光源吸收波峰在460nm及570nm处。本图像采集系统主要检测对象的颜色变化，故图像采集系统重现真实颜色至关重要，这就需要全光谱光源，而实际中很难实现，因此就有必要对图像采集结果进行矫正和补偿处理。

2 图像采集结果

图像采集质量主要取决于光源系统及图像传感器,我们以5×5化学试剂点状阵列为对象，a图为高分辨率扫描仪得到的图像；b图为CMOS传感器系统所得图像；c图和d图分别是以日光灯和LED为光源，由CMOS传感器采集所得图像:

图2 图像采集结果对比

由以上对比可知，CMOS传感器色彩还原性好，但亮度损失较大；而LED亮度及色彩还原性都可与日光灯媲美，由此可知，以高亮LED为光源,CMOS图像传感器采集图像，其主要不足体现在亮度及色彩的丢失上，这就需要进行后期图像处理。

3 MATLAB图像处理

3.1 算法及流程设计

针对以上采集结果，后期处理包括两个主要方面:一是消除背景噪声及亮度补偿；二是颜色校正。首先提取图像采集标准背景作为基准，所有图像的校正都以同等条件下拍摄的白纸图像为基准，故这种方式不会影响特征差值信息的提取。根据标准背景进行白平衡处理，色彩明显改善，但背景亮度均匀度不够，需再次对背景校正，因此MATLAB处理流程如下:

图3 MATLAB图像处理流程

3.2 图像处理结果分析

在对图像进行处理的过程中，首先对图像进行分区，分区的大小对图像校正结果有较大影响，分区过大会导致图像信息块状丢失，而分区过小会造成图像模糊。为了准确选择这一分区参数，我们进行了以下过程分析，下图中共四组图像，每组中三幅图像分别为校正中间过程、校正结果、校正前后差值。

图4 校正结果分析图

根据图像信息得知，不同参数，会造成图像不同位置的颜色丢失和模糊效应，数字图像的细微变化无法通过肉眼分辨，我们利用统计方法对以上各参数下图像信息进行分析。

3.3 图像差值分析

下表为各个参数下图像校正数据对比:

表3 各参数下图像差值比较

图5 各参数校正结果比较

3.4 图像反应前后，灰度直方图、灰度频率统计直方图不同参数分析

在直方图分析中，横轴为像素值，白色像素值为255，黑色为0，其他颜色灰度值介于0-255之间。纵轴代表各像素值的幅值，表征该像素的强度信息。根据直方图可以看出，由于图像反应前后差值主要体现在化学试剂点上，大部分背景相减后像素趋近于0，即图像以黑色为主，占整个图像的四分之三左右，同时各敏感物质颜色差值也很低，大部分介于10-20之间，直方图幅值集中在零点以及低像素值部分。即便如此，根据直方图的分布情况，还是可以看出不同校正系数下差值图像的区别。以下是各参数下差值图像灰度直方图:

图6 各参数下校正图灰度直方图

由图可以清楚看出，其有效像素主要集中在低像素值部分，但仅用直方图还未能很好地说明数据的分布形式。此外，除了像素值总和，全图的标准差也是一个重要参数，它反映了图像的校正效果，我们不仅要获得单个敏感点最好的校正效果，同时还要获得对整幅图像的校正效果，因此，用灰度频率统计直方图分析各像素值的分布如下:

图7 各参数下灰度频率统计直方图

下表为各参数下差值图像灰度频率统计直方图分析结果:

表4 灰度频率统计直方图各参数分析

图8 灰度频率统计直方图分析图

针对不同的图像采集对象，系统关注的颜色对象及图像的特征都有所不同，对图像进行校正和补偿的侧重点也有所不同，此处着重分析的是以点状化学敏感物为对象的图像采集系统，该类系统着重分析的是化学敏感物与目标物质反映前后的颜色差别，根据颜色差值的特征信息表征与该化学敏感物反映的目标物质的特征信息。就该系统而言，根据以上分析可知，无论是图像RGB分量差值以及图像灰度标准差分析，结论都显示，图像颜色最低丢失位置为M=55处。根据不同的图像采集和分析需要，应当会有不同的图像特征提取方式及图像校正方法。

5 结论

可以应用采集化学敏感物质反应前后颜色差值，基于白色高亮LED及CMOS图像传感器的图像采集系统，具有体积小，集成度高，发热量低等优点，尤其适用于对温度较为敏感的图像采集环境。通过MATLAB图像处理弥补了白色LED光谱特性不全的缺点，较好地解决了图像采集中的颜色丢失、背景噪声等问题，CMOS图像传感器的图像采集质量得到了极大提高。

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