光纤面板透光图像暗影缺陷全景检测

王明吉+赵艳艳+吴云

摘要： 通过对暗影定义、图像处理方法的分析以及相关理论的研究，利用图像自动采集系统采集有重叠部分的光纤面板透光图像，拼接出透光图像全景图，并利用暗影缺陷自动检测软件对全景图进行检测，检测出光纤面板透光图像所有暗影缺陷。利用图像拼接技术实现了对光纤面板缺陷的检测。

关键词： 光纤面板； 图像拼接； 暗影缺陷； 全景图

中图分类号： TN 247文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2014.05.002

引言

光学纤维面板[1]，简称光纤面板，是近些年提出的一个重要的光子元件。由于其具有很高的分辨率和集光能力等特点，已成为光电成像器件及系统不可缺少的重要组成部分。然而由于在光纤面板的制造过程中受各种不可控因素的影响，使得光纤面板存在各种缺陷[2]，由此严重影响传像质量，因此对这些缺陷的检测就具有很高的现实意义。本文利用先进的图像处理技术，实现了对光纤面板的暗影缺陷的全检测。

1图像采集

利用数字图像处理技术[3]实现对光纤面板（OFP）透光图像暗影全景检测的流程，如图1所示。

the transparent image图像采集是通过光纤面板透光图像采集系统[4]采集多张具有共有部分的图片作为预拼接图像。图像采集时，按镜头垂直光纤面板面并平行移动的方法进行取图，取图方式如图2所示。在移动过程中，若移动距离过大会导致图像间重叠区域过少而无法进行准确的匹配；而移动距离过小则重叠区域过大，匹配特征点过多，计算量过大。经多次实验，相对于实验型号为Φ35.56 mm×9.8 mm的台阶式纤维面板，最理想的平移距离是9 mm左右。

2图像预处理

图像去噪在整个图像预处理中占据重要的位置，是图像处理的初始步骤，有效提高了图像的质量，使得高层处理更加准确，决定了图像配准和图像融合的可行性和准确性。本文利用线性滤波[5]处理方法对CCD噪声和光源不均匀产生的干扰进行了去噪处理。在完成降噪之后，再对取出图像进行灰度化、背景扣除[6]等预处理，经过上述处理后有效地校正了光纤面板透光图像的灰度失真和几何失真，如图3所示。

3特征匹配

本研究匹配步骤需要实现在不同时刻、同视觉角度下拍摄的图片进行空间上的对齐与灰度上的融合。由图像获取方式的特殊性，即对单筒显微镜在计算机视觉中的成像结果进行匹配，算法特点需要容忍图像灰度变化对配准造成的影响，所以选取了适用性强的基于特征点的图像匹配算法。

3.1利用Harris[7]算子提取特征点

Harris是一种对Morvaec算法改进的算子，它利用一阶偏导函数来描述亮度的变化。Harris角检测的主体思想是利用自相关函数来寻找图像信息发生二维变化的位置：M=exp-x2+y222

3.2将特征点匹配

对两幅光纤面板透光图像提取了特征点及其指向方向后，接着便要对其进行匹配，即寻找相互对应的特征点对。为了去除无效的特征点，本文采用了双向最大相关系数法和相邻特征点之间的空间关系相结合的匹配方式。该方法可以去除无效特征点并能准确地提取出相匹配的特征对。采用相关窗的办法匹配特征点，设P1i=M1i（xi，yi）是第一幅图像M1的第i个兴趣点，其主方向为α1；P2j=M2j（xj，yj）是第二幅图像M2的第j个兴趣点，其主方向为α2；α=α1-

6结论

从暗影检测结果可见，本文在光纤面板缺陷检测中应用了图像拼接技术，能够准确、有效地检测出光纤面板中所存在的全部暗影，且检测结果更具有代表性，更具备实用价值。但因受图像拼接时的边缘特征影响，拼接完成后的全景图产生了一定的形变，对暗影缺陷的精度有一定的影响，系统自动化程度有待提高。

参考文献：

[1]TOKANAI F，SAKURAI H，GUNJI S，et al.Characteristics of optical imaging capillary plate gas detector with fiber optic plate[J].Nuclear Instruments & Methods in Physics Research Section A，2007，571（12）：289293.

[2]顾肇业，林树范，朱瑞明，等.GB 11447-89光纤面板测试方法[S].北京：机械电子工业部，1989.

[3]李志伟，苏志勋.图像拼接技术中若干问题的研究[D].大连：大连理工大学，2005.

[4]王明吉，吴云，付东华.基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测[J].光学仪器，2011，33（5）：59.

[5]徐美芳，韩焱，董剑龙.数字射线图像降噪中的线性滤波方法[J].无损检测，2005，36（4）：3235.

[6]胡耀垓，赵正予，王刚.基于小波的光谱信号基线校正和背景扣除[J].华中科技大学学报，2011，88（6）：3640.

[7]黄帅，吴克伟，苏菱.基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法[J].合肥工业大学学报，2011，34（3）：6568.

[8]王淼，何莉，李松.基本主方向关系的反关系推理[J].计算机应用研究，2013，30（1）：144147.第36卷第5期2014年10月光学仪器OPTICAL INSTRUMENTSVol.36， No.5October， 2014

摘要： 通过对暗影定义、图像处理方法的分析以及相关理论的研究，利用图像自动采集系统采集有重叠部分的光纤面板透光图像，拼接出透光图像全景图，并利用暗影缺陷自动检测软件对全景图进行检测，检测出光纤面板透光图像所有暗影缺陷。利用图像拼接技术实现了对光纤面板缺陷的检测。

关键词： 光纤面板； 图像拼接； 暗影缺陷； 全景图

中图分类号： TN 247文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2014.05.002

引言

光学纤维面板[1]，简称光纤面板，是近些年提出的一个重要的光子元件。由于其具有很高的分辨率和集光能力等特点，已成为光电成像器件及系统不可缺少的重要组成部分。然而由于在光纤面板的制造过程中受各种不可控因素的影响，使得光纤面板存在各种缺陷[2]，由此严重影响传像质量，因此对这些缺陷的检测就具有很高的现实意义。本文利用先进的图像处理技术，实现了对光纤面板的暗影缺陷的全检测。

1图像采集

利用数字图像处理技术[3]实现对光纤面板（OFP）透光图像暗影全景检测的流程，如图1所示。

the transparent image图像采集是通过光纤面板透光图像采集系统[4]采集多张具有共有部分的图片作为预拼接图像。图像采集时，按镜头垂直光纤面板面并平行移动的方法进行取图，取图方式如图2所示。在移动过程中，若移动距离过大会导致图像间重叠区域过少而无法进行准确的匹配；而移动距离过小则重叠区域过大，匹配特征点过多，计算量过大。经多次实验，相对于实验型号为Φ35.56 mm×9.8 mm的台阶式纤维面板，最理想的平移距离是9 mm左右。

2图像预处理

图像去噪在整个图像预处理中占据重要的位置，是图像处理的初始步骤，有效提高了图像的质量，使得高层处理更加准确，决定了图像配准和图像融合的可行性和准确性。本文利用线性滤波[5]处理方法对CCD噪声和光源不均匀产生的干扰进行了去噪处理。在完成降噪之后，再对取出图像进行灰度化、背景扣除[6]等预处理，经过上述处理后有效地校正了光纤面板透光图像的灰度失真和几何失真，如图3所示。

3特征匹配

本研究匹配步骤需要实现在不同时刻、同视觉角度下拍摄的图片进行空间上的对齐与灰度上的融合。由图像获取方式的特殊性，即对单筒显微镜在计算机视觉中的成像结果进行匹配，算法特点需要容忍图像灰度变化对配准造成的影响，所以选取了适用性强的基于特征点的图像匹配算法。

3.1利用Harris[7]算子提取特征点

Harris是一种对Morvaec算法改进的算子，它利用一阶偏导函数来描述亮度的变化。Harris角检测的主体思想是利用自相关函数来寻找图像信息发生二维变化的位置：M=exp-x2+y222

3.2将特征点匹配

对两幅光纤面板透光图像提取了特征点及其指向方向后，接着便要对其进行匹配，即寻找相互对应的特征点对。为了去除无效的特征点，本文采用了双向最大相关系数法和相邻特征点之间的空间关系相结合的匹配方式。该方法可以去除无效特征点并能准确地提取出相匹配的特征对。采用相关窗的办法匹配特征点，设P1i=M1i（xi，yi）是第一幅图像M1的第i个兴趣点，其主方向为α1；P2j=M2j（xj，yj）是第二幅图像M2的第j个兴趣点，其主方向为α2；α=α1-

6结论

从暗影检测结果可见，本文在光纤面板缺陷检测中应用了图像拼接技术，能够准确、有效地检测出光纤面板中所存在的全部暗影，且检测结果更具有代表性，更具备实用价值。但因受图像拼接时的边缘特征影响，拼接完成后的全景图产生了一定的形变，对暗影缺陷的精度有一定的影响，系统自动化程度有待提高。

参考文献：

[1]TOKANAI F，SAKURAI H，GUNJI S，et al.Characteristics of optical imaging capillary plate gas detector with fiber optic plate[J].Nuclear Instruments & Methods in Physics Research Section A，2007，571（12）：289293.

[2]顾肇业，林树范，朱瑞明，等.GB 11447-89光纤面板测试方法[S].北京：机械电子工业部，1989.

[3]李志伟，苏志勋.图像拼接技术中若干问题的研究[D].大连：大连理工大学，2005.

[4]王明吉，吴云，付东华.基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测[J].光学仪器，2011，33（5）：59.

[5]徐美芳，韩焱，董剑龙.数字射线图像降噪中的线性滤波方法[J].无损检测，2005，36（4）：3235.

[6]胡耀垓，赵正予，王刚.基于小波的光谱信号基线校正和背景扣除[J].华中科技大学学报，2011，88（6）：3640.

[7]黄帅，吴克伟，苏菱.基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法[J].合肥工业大学学报，2011，34（3）：6568.

[8]王淼，何莉，李松.基本主方向关系的反关系推理[J].计算机应用研究，2013，30（1）：144147.第36卷第5期2014年10月光学仪器OPTICAL INSTRUMENTSVol.36， No.5October， 2014

摘要： 通过对暗影定义、图像处理方法的分析以及相关理论的研究，利用图像自动采集系统采集有重叠部分的光纤面板透光图像，拼接出透光图像全景图，并利用暗影缺陷自动检测软件对全景图进行检测，检测出光纤面板透光图像所有暗影缺陷。利用图像拼接技术实现了对光纤面板缺陷的检测。

关键词： 光纤面板； 图像拼接； 暗影缺陷； 全景图

中图分类号： TN 247文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2014.05.002

引言

光学纤维面板[1]，简称光纤面板，是近些年提出的一个重要的光子元件。由于其具有很高的分辨率和集光能力等特点，已成为光电成像器件及系统不可缺少的重要组成部分。然而由于在光纤面板的制造过程中受各种不可控因素的影响，使得光纤面板存在各种缺陷[2]，由此严重影响传像质量，因此对这些缺陷的检测就具有很高的现实意义。本文利用先进的图像处理技术，实现了对光纤面板的暗影缺陷的全检测。

1图像采集

利用数字图像处理技术[3]实现对光纤面板（OFP）透光图像暗影全景检测的流程，如图1所示。

the transparent image图像采集是通过光纤面板透光图像采集系统[4]采集多张具有共有部分的图片作为预拼接图像。图像采集时，按镜头垂直光纤面板面并平行移动的方法进行取图，取图方式如图2所示。在移动过程中，若移动距离过大会导致图像间重叠区域过少而无法进行准确的匹配；而移动距离过小则重叠区域过大，匹配特征点过多，计算量过大。经多次实验，相对于实验型号为Φ35.56 mm×9.8 mm的台阶式纤维面板，最理想的平移距离是9 mm左右。

2图像预处理

图像去噪在整个图像预处理中占据重要的位置，是图像处理的初始步骤，有效提高了图像的质量，使得高层处理更加准确，决定了图像配准和图像融合的可行性和准确性。本文利用线性滤波[5]处理方法对CCD噪声和光源不均匀产生的干扰进行了去噪处理。在完成降噪之后，再对取出图像进行灰度化、背景扣除[6]等预处理，经过上述处理后有效地校正了光纤面板透光图像的灰度失真和几何失真，如图3所示。

3特征匹配

本研究匹配步骤需要实现在不同时刻、同视觉角度下拍摄的图片进行空间上的对齐与灰度上的融合。由图像获取方式的特殊性，即对单筒显微镜在计算机视觉中的成像结果进行匹配，算法特点需要容忍图像灰度变化对配准造成的影响，所以选取了适用性强的基于特征点的图像匹配算法。

3.1利用Harris[7]算子提取特征点

Harris是一种对Morvaec算法改进的算子，它利用一阶偏导函数来描述亮度的变化。Harris角检测的主体思想是利用自相关函数来寻找图像信息发生二维变化的位置：M=exp-x2+y222

3.2将特征点匹配

对两幅光纤面板透光图像提取了特征点及其指向方向后，接着便要对其进行匹配，即寻找相互对应的特征点对。为了去除无效的特征点，本文采用了双向最大相关系数法和相邻特征点之间的空间关系相结合的匹配方式。该方法可以去除无效特征点并能准确地提取出相匹配的特征对。采用相关窗的办法匹配特征点，设P1i=M1i（xi，yi）是第一幅图像M1的第i个兴趣点，其主方向为α1；P2j=M2j（xj，yj）是第二幅图像M2的第j个兴趣点，其主方向为α2；α=α1-

6结论

从暗影检测结果可见，本文在光纤面板缺陷检测中应用了图像拼接技术，能够准确、有效地检测出光纤面板中所存在的全部暗影，且检测结果更具有代表性，更具备实用价值。但因受图像拼接时的边缘特征影响，拼接完成后的全景图产生了一定的形变，对暗影缺陷的精度有一定的影响，系统自动化程度有待提高。

参考文献：

[1]TOKANAI F，SAKURAI H，GUNJI S，et al.Characteristics of optical imaging capillary plate gas detector with fiber optic plate[J].Nuclear Instruments & Methods in Physics Research Section A，2007，571（12）：289293.

[2]顾肇业，林树范，朱瑞明，等.GB 11447-89光纤面板测试方法[S].北京：机械电子工业部，1989.

[3]李志伟，苏志勋.图像拼接技术中若干问题的研究[D].大连：大连理工大学，2005.

[4]王明吉，吴云，付东华.基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测[J].光学仪器，2011，33（5）：59.

[5]徐美芳，韩焱，董剑龙.数字射线图像降噪中的线性滤波方法[J].无损检测，2005，36（4）：3235.

[6]胡耀垓，赵正予，王刚.基于小波的光谱信号基线校正和背景扣除[J].华中科技大学学报，2011，88（6）：3640.

[7]黄帅，吴克伟，苏菱.基于Harris尺度不变特征的图像匹配方法[J].合肥工业大学学报，2011，34（3）：6568.

[8]王淼，何莉，李松.基本主方向关系的反关系推理[J].计算机应用研究，2013，30（1）：144147.第36卷第5期2014年10月光学仪器OPTICAL INSTRUMENTSVol.36， No.5October， 2014