1.林龙 2.杨志宽
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摘要：为了解决电子装配行业光学自动检测系统中光照不均的问题，分析了背景消除法和传统同态滤波法两种校正方法。提出了一种基于小波变换的同态滤波改进方法。采用多层小波分解方法，滤除各层的高频和低频系数，使低频系数减弱，高频系数增强，再进行小波重构，达到光照不均度校正的目的。对不同方法得到的PCBA图像进行了对比分析。实验表明，改进后的小波变换同态滤波算法在A0I系统中具有良好的应用前景。
关键词：AOI；PCBA；同态滤波；小波变换
一、分析两种典型的方法
1.背景划分
一种简单的基于图像与背景的叠加与融合算法。其数学模型为：f(x，y)一g(x，y)+b(x，y)(1)，其中F(x)为原始图像，G(x)为加工图像，B(x)为背景图像。通过公式(1)将公式(1)转换为：g(x，y)一f(x，y)一b(x，y)，可见，只要估算出图像的背景，G(x,)就能得到感兴趣的场景图像。背景图像B(x)的估计采用邻域运算。按照以下步骤进行：将图像f(x)分割成一个K×L大小的mxn邻域，如果分割的邻域大小与原始图像大小不一致，则用最大灰度填充原始图像。用像素B,minis(4)的最小值表示I(1,2，…)。在这种情况下，图像的大小与原始图像(x)、(b)的大小相同，可以得到三个方向(x,b)的大小(x,b)与原始图像(b)的大小(x,b)相同。降低背景图像和原始图像的亮度，就是降低了背景图像和原始图像的亮度。扩展灰度范围以调节图像的亮度。实验证明，邻域SFJ的大小对背景估计有很大影响。光照不均时，应选用不同的尺寸。对于同一幅图像，S(Z)的大小不同，结果也不同。在对128×128、64×64、32×32、16×16、8×8进行了试验。采用32×32的尺寸，效果更好。但总的来说，该方法效果不佳，适应性较差。
2.同态滤波法
同态滤波是将频率滤波与灰度变换相结合的一种方法。以光照反射图像模型为频域处理的基础，通过压缩灰度范围和增强对比度来改善图像质量。该方法是基于对图像的理解，图像f(x)可以用光函数(Z)和反射函数R(Z)的乘积表示。它的数学模型为：F(x,)—(Z,)×(Z,)(6)，其中0<(Z,)<o;0<fr(Z,)<1。反射函数R(2,)的频谱集中在高频部分(场景本身有更多的细节和边缘)，反映图像细节，描述场景。当光线不均匀时，图像各部分的平均亮度会发生波动，对应于暗、高光区域的图像细节结构难以区分。为了消除图像的不均匀性，可以在频域内减弱光照函数的分量，并通过增强反射函数的光谱部分来改善该区域的图像细节。描述了与场景无关的场景照明；(Z)包含了与光线无关的场景细节,由于它们是相乘的，因此无法在频域上进行相互转换再分别处理。因此，需要做如下处理：取对数(6)，使其在空间域上成为加性：Inf(x，y)一lnEf(x，y)×f(x，y)一In(x，y)+lf(x，y)(7)中的“1”，也就是YH=Y1=Y1-y2。对公式(9)进行傅里叶逆变换，得到了F-gl1n(,)-F-GI空间表达式。F-(Gl1n(“u，v))一F-(Gi．1II(“u，v))+FL{G，，lII(“u，v))是按公式(1)计算的指数。加工过的图像g(x，y)一exp(F-(GIn(u，v)))表示原始灰度图像；log表示对数运算；HF表示快速傅立叶变换；HF表示高通滤波；如果at和AZ值过大或过小，则图像质量变差；当参数在----2.8,az-2.12时，实验结果较好，图像对比度略有提高，但局部增强效果仍不理想，且右下角亮度未得到有效抑制。
二、小波变换的同态滤波校正及改进
传统的同态滤波方法是从图像整体上校正光照不均匀性，但由于考虑了图像的空间局部性，导致局部处理效果不好。小波变换在空域和频域都有“缩放”特性。这种方法同时考虑了小波变换在空域中的显著增强效应和图像上的局部增强效应两个方面。该方法经小波变换后可形成HL、LH、HH等高频带，形成具有方向选择性的低频带。将图像分为高光、低光、高光(1,2,3，…)和低光，低光是图像主要空间范围内亮度分布和基本特征的反映。利用相似性高通滤波方法滤波不同分辨率的小波分解系数，实现了低频信息的衰减和增强。求出了LH、HL、HH三个小波系数的加权校正系数。wh=J-1,2，…n，式中：J代表了反映相应分辨率的分解序列；不是一个截止系数；wh是一个水平权重系数，T是一个垂直权重系数。利用公式对ll区域内的系数进行线性调整，以校正图像亮度不均：ht,X表示区域内的波形系数；M表示ll区域内波形系数的平均值；而对比度调整系数K达到0≤K≤1。
三、实验分析
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图一传统图像 图二小波图像 图三改进图像
选取合适的参数，采用相同的状态滤波器，得到图一所示的结果。增强的局部对比效果不理想，但在右下角有较强的亮度没有被抑制，强度略高。利用基于小波变换的同态滤波校正方法，在图二中实现了6层的小波分解，所需计算量大、时间长、亮度不均匀被抑制。对改进后的图像，进行三层小波分解，效果与图三相似，但实际时间大大提高。比较而言，基于小波变换的同形滤波在A0I系统光照不均匀性检测和校正中更加实用，改进算法的处理效果几乎是恒定的，并且实时性有了明显改善。
四、结束语
按照以上的实现步骤，我们应该把低频滤波处理放在最后一层，从而实现光不均匀的校正。按照该方法的实现思路，将图像的主要细节通过前层小波分解法进行了分离，而得到的细节不再作为后层高频小波分解的主要组成部分。利用公式求出高频小波系数的加权滤波系数，并用参数、K确定了加权系数H(J,wh)，并以H为主。扩展。在线性均衡时，禁忌值表现出如下特点：K值越大，对光线不均的抑制作用越弱；如果能够避免较小的数值，则可以增强对光线不均的抑制，但会削弱图像的高频细节。因此，可以采用折衷的方法，将低频滤波放在最前面，减少分解层数，通过增加高频部分的权重系数，来降低图像的对比度。
参考文献
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