摘要：通過對(duì)光子晶體光纖熔接前的端面圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和定位，達(dá)到識(shí)別待熔接光子晶體光纖類型和校正其位置的目的。首先從理論上比較多種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法，然后以DSP為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)使用多種經(jīng)典算子對(duì)光子晶體光纖的端面圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)并比較，選擇Canny邊緣檢測(cè)算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用該算法提取的邊緣比較豐富，同時(shí)又因抑制了噪聲而更加清晰。對(duì)識(shí)別待熔接光子晶體光纖的類型和校正其位置具有可行性。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；邊緣檢測(cè)；Canny算子；光子晶體光纖

中圖分類號(hào)：TN98

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004—373X(2008)04—134—03

光子晶體光纖(Photonic Crystal Fiber，PCF)，又稱多孔光纖或微結(jié)構(gòu)光纖，自其問世就引起各國學(xué)者的廣泛關(guān)注，他具有很多普通光纖所沒有的奇異特性，如高非線性、色散可控特性、高雙折射率、無限單模特性、大單模模場(chǎng)等，能廣泛的應(yīng)用于通信、成像、光譜學(xué)和生物醫(yī)學(xué)等。隨著對(duì)光子晶體光纖研究的深入，光子晶體光纖和標(biāo)準(zhǔn)單模光纖(SMF)之間的接續(xù)已經(jīng)成為一個(gè)急需解決的技術(shù)問題，同時(shí)他能為更好的研究光子晶體光纖特性及應(yīng)用服務(wù)。如圖1所示，這類光纖是由在纖芯周圍沿著軸向規(guī)則排列的微小空氣孔構(gòu)成，通過這些微小空氣孔對(duì)光的約束，實(shí)現(xiàn)光的傳導(dǎo)。

本文通過對(duì)光子晶體光纖熔接前的端面圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和定位，識(shí)別待熔接光子晶體光纖的類型，以保證接下來的熔接工作得以順利完成。邊緣檢測(cè)是關(guān)鍵技術(shù)之一，圖像的邊緣表現(xiàn)為強(qiáng)度的突變，目前檢測(cè)邊界的各種局部算子都是基于這種灰度不連續(xù)性，一些經(jīng)典算子如Robert，Sobel，Prewitt，LOG等都是對(duì)增強(qiáng)邊緣和抑制噪聲這一對(duì)矛盾進(jìn)行折衷處理。有的方法在抑制無關(guān)細(xì)節(jié)和噪聲的同時(shí)使邊緣定位精度受到較大損失，有的方法對(duì)噪聲太敏感、計(jì)算量大。目前，在抗干擾和準(zhǔn)確的提取邊緣以及減少運(yùn)算量等問題上還沒有比較滿意的解決辦法。Canny在文獻(xiàn)中提出一種邊緣檢測(cè)最優(yōu)準(zhǔn)則，基于該準(zhǔn)則導(dǎo)出了高斯函數(shù)的導(dǎo)數(shù)可以作為最優(yōu)邊緣檢測(cè)算子，這就是著：名的Canny算子。本文將Canny算子應(yīng)用到對(duì)光子晶體光纖端面圖像的檢測(cè)中，取得較滿意的效果。

1 幾種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子的理論比較

圖像中提取反映灰度變化的邊緣特征是數(shù)字圖像處理的一個(gè)重要分支。在光子晶體光纖端面檢測(cè)中，經(jīng)常需要將各幅圖像中感興趣的部分提取出來加以識(shí)別與分析。對(duì)圖像進(jìn)行分割往往利用象素灰度值的2個(gè)性質(zhì)：不連續(xù)性和相似性。非邊界區(qū)域一般具有灰度的相似性，而在邊界上一般具有灰度的不連續(xù)性。另外，根據(jù)在分割過程中處理策略不同，可將算法分為并行算法和串行算法。光子晶體光纖端面圖是一類特殊的圖像，圖像中所反映的對(duì)象往往是大量細(xì)小的區(qū)域。而感興趣的部分又常是這些區(qū)域中特征點(diǎn)的坐標(biāo)，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離等參量。要獲取這些參量，前提是精確地進(jìn)行邊緣檢測(cè)與分割處理，這就不僅要求處理后得到的圖像有比較細(xì)的邊界，而且要求邊界總是閉合。在常用的集中用于檢測(cè)的算子中Laplace算子常會(huì)產(chǎn)生雙邊界；其他一些算子如Sobel算子又往往會(huì)形成不閉合區(qū)域。而Canny算子在進(jìn)行圖像分割檢測(cè)中具有邊界封閉的特性。各算子算法原理的具體比較如表1所示：

2 Canny算子在PCF端面邊緣檢測(cè)中的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)Canny邊緣檢測(cè)原理，可以得到相應(yīng)的邊緣檢測(cè)算法。

(1)用3×3高斯濾波器對(duì)PCF端面圖像G進(jìn)行圖像濾波，取出圖像中的噪聲，得到圖像I(x，y)，其中高斯空間系數(shù)σ對(duì)處理結(jié)果影響較大。

(2)計(jì)算圖像I(x，Y)每個(gè)象素的梯度M和方向Q，采用2×2模板作為對(duì)x方向和y方向的偏微分的一階近似，即：

(3)對(duì)梯度圖像進(jìn)行非極大值抑制。象素I(i，j)的梯度方向Q(i，J)可被定義為屬于如圖2所示的四個(gè)區(qū)之一，在每一點(diǎn)上，鄰域的中心象素I(i，j)與沿著梯度方向Q(i，J)的2個(gè)象素進(jìn)行比較，如果在鄰域中心點(diǎn)處的梯度值M(i，j)不比沿梯度線方向上的兩個(gè)相鄰點(diǎn)幅值大，則把I(i，j)的灰度設(shè)為零。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證Canny邊緣檢測(cè)算子的效果，以DSP為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(檢測(cè)系統(tǒng)的示意圖見圖3)，分別使用Robert，So—bel，Prewitt，LOG和Canny算子，結(jié)合采用模板及門限、平滑等手段，對(duì)光子晶體光纖的端面原始圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

Roberts算子提取的邊緣較粗，定位不準(zhǔn)確；Sobel算子和Prewitt算子對(duì)邊緣的定位準(zhǔn)確一些；而采用拉普拉斯高斯算子(LOG)進(jìn)行邊緣提取的結(jié)果要明顯優(yōu)于前3種算子，特別是邊緣比較完整，位置比較準(zhǔn)確。相比而言，Canny算子提取的邊緣最為完整，而且邊緣的連續(xù)性很好，效果優(yōu)于以上其他算子，這主要是因?yàn)樗M(jìn)行了“非極大值抑制”和形態(tài)學(xué)連接操作的結(jié)果。

4 結(jié) 語

本文首先從理論上比較Robert，Sobel，LOG，Canny幾種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子；然后以DSP為平臺(tái)使用以上算法對(duì)光子晶體光纖端面圖像進(jìn)行檢測(cè)并比較，實(shí)驗(yàn)證明Canny算子提取的邊緣最為豐富且連續(xù)，同時(shí)又因抑制噪聲而更加清晰。對(duì)于光子晶體光纖熔接過程中的控制具有一定的指導(dǎo)作用。