喬 麗，劉繼華，薛艷峰

（呂梁學院 計算機科學與技術系，山西 離石 033000）

1 引言

隨著汽車行業(yè)[1]和交通運輸業(yè)的高速增長，輪胎已經成為世界的主流產品。而輪胎內部的各種缺陷會直接影響到它的性能和使用壽命，由此輪胎出廠時的質量檢測就顯得更為重要了。傳統(tǒng)的檢測方法是檢測員觀察輪胎的X光透視圖，按照這種檢測質量標準來評價輪胎的質量等級。但是，X影像[2]具有動態(tài)范圍寬的特點，人眼無法分辨出其中非常微小的灰度差別，通過觀察圖像很難區(qū)分出灰度級等級較接近的那部分。為了提高X光輪胎圖像細節(jié)的顯示，幫助檢測員提高判斷的效率，首先需要對X光輪胎圖像進行對比度增強處理。

圖像對比度增強可以分為局部性對比度增強和整體性對比度增強。其中有一定代表性的局部性對比度增強方法有局部性直方圖拉伸和局部性統(tǒng)計法；而直方圖均衡法則是一種經常使用的對圖像進行整體對比度的增強法。

直方圖均衡法[3]實質上是有選擇地增強圖像中的低頻灰階而抑制高頻灰階。在直方圖均衡化方法處理時，對那些較少像素的灰度選擇合并，而對包含有較多像素的灰度進行拉伸。然而，占有較少像素的X光輪胎圖像中區(qū)域間的邊界常常卻包含著非常重要的結構信息；另一方面，圖像中的各類噪聲常常聚集在高頻灰階，占有較多像素。因此，采用傳統(tǒng)的直方圖增強算法對圖像進行增強使得圖像噪聲放大且丟失細節(jié)信息。由于一幅圖像的能量主要聚集在低頻分量中，而圖像所含的噪聲和細節(jié)信息則主要集中在高頻分量中；另外X光輪胎圖像進行質量檢測時，我們所要研究的是輪胎的紋理細節(jié)，對背景信息要求不高。所以，文中提出將高頻分量提取出來，然后對其進行線性加權增強，最后用直方圖均衡化處理方法[4]增加圖像的對比度，這樣對圖像進行局部直方圖增強，可以得到更清晰的輪胎紋理細節(jié)。

2 局部直方圖增強

2.1 巴特沃斯高通濾波

實驗證明，在眾多的高通濾波器中，Buterworth高通濾波器不僅沒有“振鈴”現(xiàn)象，而且能很好使圖像的細節(jié)清晰度明顯提高，所以本文采用Buterworth高通濾波器對X光輪胎圖像進行分頻處理。

2.2 巴特沃斯高通濾波原理

n階截止頻率[5]為D0的巴特沃斯高通濾波濾波器的傳遞函數為：

其中：D（i，j）=[（i-M/2）2+（j-N/2）2]1/2

由頻率濾波模型 G（i，j）=F（i，j）H（i，j）可知，F(xiàn)（i，j）中的低頻（小于D0）分量因乘以一個遠小于1的H（i，j）值而被衰減，而高頻分量卻被乘以一個接近于1的H（i，j）值而保留，這就是所謂的高通濾波。

n是Buterworth高通濾波器[6]的階數，用來控制衰減速度。由于2階Buterworth高通濾波器是理想濾波的尖銳和高斯型濾波的完全光滑之間的一種過度，是可接受的振鈴特性和有效濾波之間的一種折衷選擇，所以本文選擇n=2。D0是Buterworth高通濾波器的截止頻率，它的值越大濾掉的低頻越分量就多，同樣損失的高頻分量也就很多。大量實驗結果證明，當選取的D0值為處理圖像的0.05倍時，我們能得到清晰的處理結果。

2.3 高頻提升濾波（銳化）

通過高頻濾波后的圖像，濾去了圖像頻率中的零頻率分量，因此其背景的灰度級減小且接近黑色。把濾波后的圖像進行高頻加強濾波[7]，然后對濾波后的圖像進行對比度增強就可以得到滿意的效果。

表達式（2）為高頻加強濾波器，是將高通濾波傳遞函數 Hbhp（i，j）乘以一個大于 1 的系數 b，再加上保證0頻率成分不被濾掉的偏移a實現(xiàn)的。即：當a=0且b=1此函數就成為巴特沃斯高通濾波器，且當b>1時，圖像頻率中的高頻分量才得以加強，這就是高頻加強濾波器的本質原因所在。

3 算法

（1）對輸入圖像f（i，j）進行快速傅里葉變換得F（i，j）；

（2）將 F（i，j）作為 Buterworth 高通濾波器的輸入，輸出得到高頻分量Fh（i，j），并進行反傅里葉變換，得到 fh（i，j）；

（3）利用直方圖均衡化算法對 fh（i，j）進行對比度增強，對其結果進行二值化就可得出清晰的紋理圖像。

4 實驗結果及分析

4.1 實驗結果如圖所示：

4.2 實驗分析：

本文以接口斷開、簾線不直、斷頭、密度不均、重疊和胎體雜質六種輪胎缺陷圖像為例進行了實驗。圖 1中（a）為原始圖像；（b）為傳統(tǒng) HE方法增強后的圖像；（c）為（b）圖二值化后的圖像；（d）本文方法增強后的圖像；（e）為（d）圖進行HE方法增強后的圖像；（f）為圖（e）二值化后的圖像。

直觀地從處理結果上來看，與傳統(tǒng)直方圖均衡化增強算法相比，本文算法取得了較好的實驗效果，是一種有效的圖像增強算法。它可以與文獻[2]X光輪胎圖像缺陷識別軟件系統(tǒng)相結合，用以提高系統(tǒng)對輪胎缺陷識別的精確度。

［1］隆有明.21世紀輪胎工業(yè)發(fā)展趨勢，輪胎工業(yè)，2001，21（8）：451-256.

［2］高瑞.X光輪胎圖像缺陷識別軟件系統(tǒng)結構的研究［D］.天津大學.

［3］楊秋霞，曹宗杰.直方圖均衡處理方法的研究［J］.計算機工程與應用，2007，（33）：57-59.

［4］M.Runt.Second generat ion image coding techniques.Proceeding of the IEEE，1985，73（4）：299-302.

［5］肖羽.淺談巴特沃斯濾波器在圖像處理中的應用［J］.技術研發(fā)，2009，（5）：58.

［6］陳彥.巴特沃斯高通濾波器在圖像處理中的應用［J］.邵陽學院學報，2007，（2）：47-50.

［7］阮秋琦，阮宇智.數字圖像處理［M］.北京：北京電子工業(yè)出版社，2004.