逄鵬

摘 要：為了降低相機(jī)平臺不規(guī)則振動(dòng)造成的圖像退化，提出了一種應(yīng)用圖像復(fù)原的減振補(bǔ)償方法來提高測量精度。分析了平臺振動(dòng)造成視軸偏移靜態(tài)基準(zhǔn)位置導(dǎo)致圖像降質(zhì)的原因。并針對不同頻率下的振動(dòng)模糊圖像，通過提取條紋模板的區(qū)域輪廓特征，恢復(fù)不同頻率下的振動(dòng)模糊圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法適用不同頻率的振動(dòng)模糊圖像的恢復(fù)，可靠性高，并可應(yīng)用條紋模板實(shí)時(shí)補(bǔ)償相機(jī)平臺振動(dòng)帶來的測量誤差，同時(shí)為相機(jī)平臺的穩(wěn)定設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)，具有很好的工程應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：振動(dòng)模糊圖像；視軸偏移；圖像恢復(fù)；灰度均方差

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.11.268

0 引言

視覺測量在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛，相機(jī)在使用過程中，由于位置調(diào)整及外部沖擊等隨機(jī)因素的影響，嚴(yán)重影響了成像質(zhì)量及測量精度，降低了圖像的分辨率。即使通過一定的減振補(bǔ)償，也不能完全消除振動(dòng)等不確定因素給圖像質(zhì)量帶來的影響，而實(shí)際測量過程中，對視軸的靜態(tài)基準(zhǔn)位置要求很高，其微小的偏移也會(huì)給圖像帶來不同程度的模糊，影響測量精度[1]。因此，研究振動(dòng)對圖像造成的降質(zhì)及恢復(fù)有很好的工程實(shí)際意義，同時(shí)，對相機(jī)平臺的設(shè)計(jì)也有一定的指導(dǎo)作用。

本文應(yīng)用圖像處理減振補(bǔ)償?shù)姆椒▽ο鄼C(jī)平臺的穩(wěn)像設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)及振動(dòng)補(bǔ)償，有效的將圖像采集過程中的振動(dòng)因素造成的視軸偏移進(jìn)行補(bǔ)償，消除了平臺振動(dòng)對圖像分辨率造成的影響，具有很好的工程應(yīng)用價(jià)值。

1 振動(dòng)導(dǎo)致的降質(zhì)分析

成像的感光單元與拍攝物體之間相對應(yīng)，當(dāng)目標(biāo)和相機(jī)之間存在相對運(yùn)動(dòng)時(shí)，在一次曝光時(shí)間內(nèi)，特定像素視場范圍內(nèi)所對應(yīng)的目標(biāo)偏離原始位置，對相鄰幾個(gè)像素曝光，最終導(dǎo)致圖像模糊[2]。相機(jī)平臺的振動(dòng)等不穩(wěn)定因素造成圖像模糊，一般情況下，振動(dòng)形式具有隨機(jī)性，隨進(jìn)振動(dòng)可視為若干正弦的疊加結(jié)果。正弦振動(dòng)可分為低頻、高頻正弦振動(dòng)，兩者根據(jù)曝光時(shí)間和振動(dòng)周期進(jìn)行區(qū)分，當(dāng)為低頻正弦振動(dòng)，振動(dòng)的位移量是一個(gè)隨機(jī)變量，其大小取決于在整個(gè)周期內(nèi)出現(xiàn)的位置及與的比值，低頻振動(dòng)機(jī)理復(fù)雜，當(dāng)在振動(dòng)位移函數(shù)曲線的導(dǎo)數(shù)符號發(fā)生變化的點(diǎn)前后附近時(shí)，圖像的模糊程度最小，而可能發(fā)生在的任何一個(gè)位置處出現(xiàn)，這種隨機(jī)性，導(dǎo)致模糊參數(shù)很難準(zhǔn)確求取。當(dāng)為高頻正弦振動(dòng)，目標(biāo)的相對位移為峰谷之間的最大位移[3]；根據(jù)上述分析可知，振動(dòng)條件下的像移復(fù)雜多變，變化參數(shù)隨機(jī)性強(qiáng)、計(jì)算量大，在實(shí)際計(jì)算中不容易實(shí)現(xiàn)。為了解決多變量作用下的振動(dòng)模糊問題，應(yīng)用圖像復(fù)原補(bǔ)償振動(dòng)的方法解決振動(dòng)條件下視軸偏移造成的圖像模糊問題，以此來降低振動(dòng)因素對相機(jī)在測量過程中的測量誤差，提高測量精度[4]。

2 圖像復(fù)原的方法

2.1 圖像的獲取

應(yīng)用Halcon軟件對圖像進(jìn)行處理，算法包含閾值分割，高斯濾波，二維邊緣提取等。本文利用相機(jī)、激振器、計(jì)算機(jī)搭建了圖像采集實(shí)驗(yàn)平臺，合理的調(diào)整攝像機(jī)的位姿和圖像的位置，通過read_image讀取攝像機(jī)拍攝的圖像。

2.2 提取圖像的區(qū)域特征

首先將RGB圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像，應(yīng)用輸入圖像的灰度值和高斯濾波器進(jìn)行灰度圖像的平滑處理，可以有效減小噪聲沖擊的影響[5]。為了有效檢測條紋區(qū)域的輪廓，應(yīng)用threshold算子，選取合適的閾值范圍就能得到黑色條紋所在區(qū)域region。

2.3 提取圖像輪廓，分割輪廓

使用算子select_shape根據(jù)形狀選擇區(qū)域，從而進(jìn)一步可將條紋的輪廓進(jìn)行分割出來，從而消除了圖像的拖影[6]。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

基于上述的降質(zhì)原因及算法分析，不僅對不同應(yīng)用背景下的相機(jī)平臺的穩(wěn)定設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)，還可分析振動(dòng)頻率對像質(zhì)的影響，并可應(yīng)用條紋模板來校正視軸抖動(dòng)對成像質(zhì)量的影響及測量過程的干擾程度，模糊程度不僅僅取決于頻率[7]，還受光照變化和環(huán)境因素的影響，光線的變化導(dǎo)致相機(jī)在采集圖像的亮度上有差別；當(dāng)振動(dòng)周期大于曝光時(shí)間，曝光時(shí)間內(nèi)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)發(fā)生在一個(gè)振動(dòng)周期的某個(gè)地方，如果曝光時(shí)間的初始時(shí)刻不同那么像移量也是不相同的，從而造成低頻振動(dòng)模糊程度的隨機(jī)性，應(yīng)用本文算法克服了曝光時(shí)間初始時(shí)刻的確定，選擇合適的閾值即可把高頻、低頻振動(dòng)模糊圖像的模糊區(qū)域去除，恢復(fù)原始圖像。還可實(shí)時(shí)反饋校正相機(jī)平臺振動(dòng)造成的圖像模糊，對實(shí)際測量過程有著很好的應(yīng)用價(jià)值，能有效提高測量精度。

4 結(jié)論

本文分析了不同振動(dòng)頻率對圖像降質(zhì)的影響，提出了應(yīng)用圖像復(fù)原的方法，可實(shí)時(shí)補(bǔ)償相機(jī)測量過程中振動(dòng)因素造成的測量誤差，為相機(jī)平臺的穩(wěn)定設(shè)計(jì)提供了依據(jù)。分析了高頻振動(dòng)和低頻振動(dòng)視軸偏移靜態(tài)基準(zhǔn)位置造成圖像降質(zhì)的原因。應(yīng)用機(jī)器視覺理論，通過Halcon軟件選擇合適的閾值提取圖像的輪廓特征，恢復(fù)振動(dòng)模糊圖像。與傳統(tǒng)振動(dòng)模糊圖像復(fù)原方法比較，簡化了低頻振動(dòng)曝光時(shí)間初始時(shí)刻的確定，該方法可靈活、有效的補(bǔ)償振動(dòng)造成的測量誤差，提高測量精度。

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