1 前沿
閾值分割是圖像預(yù)處理中關(guān)鍵的步驟,實(shí)質(zhì)是對(duì)每一個(gè)象素點(diǎn)確定一個(gè)閾值,根據(jù)閾值決定當(dāng)前象素是前景還是背景點(diǎn),目前,已有大量的閾值處理方法,比如全局閾值和局域閾值,是最簡(jiǎn)單的分割方法,而后者則是把整幅圖分成許多子圖像,每幅圖像分別使用不同的閾值進(jìn)行分割。
本文分析了算法,并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)閾值選取方法,實(shí)踐證明,這種方法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、速度快、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確,可以適時(shí)獲取圖像的閾值,PCB圖像分割的效果非常好,圖像分割以后,保證了目標(biāo)圖形的完好無(wú)損,圖象增強(qiáng)之后,使的開(kāi)路和短路更加清晰、突出,為以后的圖像處理做好了充分的準(zhǔn)備工作。
2 算法理論
自適應(yīng)閾值分割算法:
?。?)將圖像分成4個(gè)子圖像;
?。?)計(jì)算每個(gè)字圖像的均值;
?。?)根據(jù)均值設(shè)置閾值,閾值只應(yīng)用在對(duì)應(yīng)的子圖像;
?。?)根據(jù)閾值,對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行分割。
此算法中,將均值作為子塊的閾值。
印刷電路板的灰度分布特征,其具有以下特征:
?。?)具有明顯的背景峰值和目標(biāo)峰值;
?。?)兩個(gè)峰值距離較遠(yuǎn),而且其間灰度值基本相等,沒(méi)有明顯的波谷;
(3)背景象素點(diǎn)和目標(biāo)象素點(diǎn)的灰度變化具有連續(xù)性,目標(biāo)邊界的灰度是漸變的,不是突變的。
經(jīng)實(shí)踐證明,算法不適合印刷電路板,分割的效果也不是很好,因?yàn)槠骄叶炔灰欢ㄊ侵狈綀D的波谷,而且在PCB的直方圖中有很大一部分平坦的區(qū)域,甚至為0的灰度級(jí),尋找極小值點(diǎn)比較困難,為了對(duì)PCB圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的分割,需要尋找另外一種有效的方法,注意到,平均灰度值點(diǎn)是在兩個(gè)峰值之間(即,平均灰度值在背景灰度值和目標(biāo)灰度值之間),而且靠近于波谷,所以考慮在其領(lǐng)域內(nèi)尋找極小值點(diǎn)。 為了分割PCB的目標(biāo)圖像,可以先確定出直方圖的目標(biāo)峰,再確定極小值點(diǎn),然后可以找出背景峰,將極小值點(diǎn)作為分割閾值,在目標(biāo)峰和背景峰附近選擇一個(gè)灰度值,分別作為開(kāi)路、短路增強(qiáng)的閾值,在PCB圖像中,但有時(shí)目標(biāo)比較稀疏,但有時(shí)比較密集。尋找整個(gè)直方圖的最大值點(diǎn)比較簡(jiǎn)單,但是如何確定這個(gè)峰值是背景峰還是目標(biāo)峰,成為問(wèn)題的關(guān)鍵。
對(duì)于一般的PCB圖像,其目標(biāo)(銅線)表現(xiàn)為高灰度,背景表現(xiàn)為低灰度,以下討論一種可行的閾值搜索方法。
?。?)找出最大的一個(gè)峰值所對(duì)應(yīng)的灰度值。在全灰度區(qū)間[0,255]找出f(H)的最大值,其對(duì)應(yīng)值即為H;
(2)計(jì)算圖像的平均灰度:
?。?)確定是背景峰還是目標(biāo)峰:
如果選取極小值點(diǎn),在平均值點(diǎn)的30鄰域內(nèi),尋找極小值,其對(duì)應(yīng)值即為Hmin。
注:鄰域的大小可以根據(jù)實(shí)際情況自行選定。
(5)確定的第二個(gè)峰值點(diǎn):
如果(3)中找到只是背景峰值Hb,那么在灰度區(qū)間[Hmin,255)找出f(H)的最小值,其對(duì)應(yīng)值即為目標(biāo)峰值點(diǎn)Hf;
如果(3)中找到的是目標(biāo)峰值Hf,那么在灰度區(qū)間[0,Hmin]找出f(H)的最小值,其對(duì)應(yīng)值即為背景峰值點(diǎn)Hb;
?。?)以Hmin為閾值,進(jìn)行圖像分割;
在背景峰值Hb右側(cè)附近找出一個(gè)灰度級(jí)(一般為Hb+10),進(jìn)行短路增強(qiáng);
在目標(biāo)峰值Hf左側(cè)附近找出一個(gè)灰度級(jí)(一般為Hf-10)進(jìn)行開(kāi)路增強(qiáng)。
注:本算法特別適用于直方圖的連續(xù)的圖像,對(duì)于不連續(xù)的直方圖,可以先進(jìn)行臨近插值,將直方圖轉(zhuǎn)換成連續(xù)圖形,即可采用上述方法來(lái)確定閾值。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
當(dāng)圖像存在噪聲時(shí),通常采取兩種做法:
?。?)先濾波再做二值化處理,這樣原圖像將丟失大量的邊緣細(xì)節(jié)信息,使得統(tǒng)計(jì)結(jié)果不夠準(zhǔn)確;
?。?)不處理,但這樣又會(huì)使圖像中存在許多細(xì)小的噪聲,同樣統(tǒng)計(jì)結(jié)果也不夠準(zhǔn)確。
為了保證統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性,既不要由于濾波的影響,而使圖像的某些邊緣丟失,線寬減小,又不可將那些噪聲點(diǎn)誤當(dāng)成線條而統(tǒng)計(jì)進(jìn)來(lái),可以采用先二值化再去除噪聲的方法。
本實(shí)驗(yàn)中,從攝像機(jī)中得到的圖像比較清晰,噪聲很少,所以對(duì)其直接處理。
該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是一張實(shí)用性較好的方法,而且快速、簡(jiǎn)單。
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