USB表面缺陷检测的图像预处理方法技术

USB表面缺陷检测的图像预处理方法，包括双边滤波器S,其特征在于：将双边滤波器S和优化子项λS

【技术实现步骤摘要】
USB表面缺陷检测的图像预处理方法
本专利技术涉及一种图像预处理方法。
技术介绍

技术介绍
的内容只是为了帮助理解
技术实现思路
，并非现有技术。双边滤波器(英语：BilateralFilter)为使影像平滑化的非线性滤波器，这个想法由C.Tomasi在1998年提出。双边滤波器定义如下：其中为输出影像，为输入影像，函数的值代表给定像素上的色彩资讯。我们将输入影像和输出影像写成向量的原因是，操作的影像不限定是只有单一通道的灰阶影像，他们也可以是多通道的彩色影像。式子中的代表影像中的任意一点，而代表在邻近的点。而k为归一化函数：和传统的影像平滑化算法不同，双边滤波器除了使用像素之间几何上的靠近程度之外，还多考虑了像素之间的光度/色彩差异，使得双边滤波器能够有效的将影像上的噪声去除，同时保存影像上的边缘资讯。申请人采用在原有双边滤波器的基础上添加优化子项的方案，使得优化后的双边滤波器较原有双边滤波器相对噪声更小，对环境噪声的去除效果更好。
技术实现思路
本专利技术的目的在于在原有双边滤波器的基础上添加优化子项，实现比较低噪声的双边滤波器。本专利技术采用以下技术方案实现：USB表面缺陷检测的图像预处理方法，包括双边滤波器S,其特征在于：将双边滤波器S和优化子项λS0相加得到基于正则化改进的双边滤波器：S3＝S+λS0；其中λ为系数，S0为邻域各像素与中心像素的差值和，S为双边滤波器；双边滤波器为S＝S1/S2；其中S1为空域和像素域的共同权值，S2为邻域中心像素周边像素点进行像素域高斯权值加权后得到的值；空域和像素域的共同权值S1＝Dσ*Iσ；其中Dσ为利用高斯核D计算的空域权值，Iσ为利用高斯核P计算的像素域权值；利用高斯核D计算空域的权值其中i为邻域中任意一点横坐标，j为邻域中任意一点纵坐标；i0为邻域中心点的横坐标，j0为邻域中心点的纵坐标；σd为高斯核D的标准差，e是公知常数；利用高斯核P计算像素域的权值其中I(i，j)为领域中任意一点像素值，I(i0，j0)为中心位置的像素值；σr为高斯核P的标准差；计算对邻域中心像素周边像素点进行的像素域高斯权值加权S2＝I(i，j)*Iσ；计算邻域各像素与中心像素的差值和e是公知常数；λ为系数。进一步，λ通过基于正则化改进的双边滤波器的输入输出训练获得：1、同一个相机对一个待测件间隔1s拍摄两张图片，第一张图片标记为图片A，图片A对应位置像素值分别为A(i，j)；第二张图片标记为图片B，图片B对应位置像素值分别为B(i，j)；2、将双边滤波器S和优化子项λS0作为输入，λ的取值范围是0.0001-0.0005，迭代过程中λ以0.00001为步长递增；3、取当前λ值，计算图片A的S3和图片B的S3，计算S3称为对图片的滤波；4、分别计算滤波后两张图片对应位置的像素差值和将λ自增一个步长，以自增后的λ作为当前λ，重复步骤2-4直到迭代完λ的取值范围；5、寻找aSum最小值，输出aSum最小值对应λ值；该λ值作为S3的系数。基于正则化改进的双边滤波的去除环境噪声方法如下：1)输入USB接口图像；2)、计算USB接口图像中第一个像素点的3*3领域中像素点与中心像素点的空间距离L＝(i-i0)2+(j-j0)2及3*3领域中任意像素点与中心像素点的差值和其中i为邻域中任意一点横坐标，j为邻域中任意一点纵坐标；i0为邻域中心点的横坐标，j0为邻域中心点的纵坐标，e是公知常数；I(i，j)为领域中任意一点像素值，I(i0，j0)为中心位置的像素值；3)、利用高斯核D计算空域的权值其中i为邻域中任意一点横坐标，j为邻域中任意一点纵坐标；i0为邻域中心点的横坐标，j0为邻域中心点的纵坐标，σd为高斯核A的标准差。4)、利用高斯核P计算像素域的权值其中I(i，j)为领域中任意一点像素值，I(i0，j0)为中心位置的像素值，σr为高斯核B的标准差。5)、计算空域和像素域的共同权值S1＝Dσ*Iσ。6)、对邻域中除中心像素点以外的像素点进行像素域高斯权值加权S2＝I(i，j)*Iσ其中I(i，j)为邻域中除中心像素点以外的任意像素点灰度值。7)、计算双边滤波的值S＝S1/S2。8)、计算基于正则化改进的双边滤波的值S3＝S+λS0，S3作为该像素点的像素值，循环上述步骤，直到所有像素点都计算完毕，得到滤波后的USB接口图像。9)、λ为系数，通过基于正则化改进的双边滤波器的输入输出训练获得：1、同一个相机对一个待测件间隔1s拍摄两张图片，第一张图片标记为图片A，图片A对应位置像素值分别为A(i，j)；第二张图片标记为图片B，图片B对应位置像素值分别为B(i，j)；2、将双边滤波器S和优化子项λS0作为输入，λ的取值范围是0.001-0.005，迭代过程中λ以0.0001为步长递增；3、取当前λ值，计算图片A的S3和图片B的S3，计算S3称为对图片的滤波；4、分别计算滤波后两张图片对应位置的像素差值和将λ自增一个步长，以自增后的λ作为当前λ，重复步骤2-4直到迭代完λ的取值范围；5、寻找aSum最小值，输出aSum最小值对应λ值；该λ值作为S3的系数。本专利技术的有益效果是：滤波后的图像相对噪声更小，对环境噪声的去除效果更好。附图说明图1为本专利技术的算法流程图。图2为本专利技术的滤波效果与现有技术的滤波效果的结果对比。具体实施方式结合附图，详细说明本专利技术的方案。如图1所示，USB表面缺陷检测的图像预处理方法，包括双边滤波器S，将双边滤波器S和优化子项λS0相加得到基于正则化改进的双边滤波器：S3＝S+λS0；其中λ为系数，S0为邻域各像素与中心像素的差值和，S为双边滤波器；双边滤波器为S＝S1/S2；其中S1为空域和像素域的共同权值，S2为邻域中心像素周边像素点进行像素域高斯权值加权后得到的值；空域和像素域的共同权值S1＝Dσ*Iσ；其中Dσ为利用高斯核A计算的空域权值，Iσ为利用高斯核B计算的像素域权值；利用高斯核A计算空域的权值其中i为邻域中任意一点横坐标，i为邻域中任意一点纵坐标；i0为邻域中心点的横坐标，j0为邻域中心点的纵坐标；σd为高斯核A的标准差，e是公知常数；利用高斯核B计算像素域的权值其中I(i，j)为领域中任意一点像素值，I(i0，j0)为中心位置的像素值；σr为高斯核B的标准差；对邻域中心像素周边像素点进行像素域高斯权值加权S2＝I(i，j)*Iσ；计算邻域各像素与中心像素的差值和e是公知常数；λ为系数。进一步，λ通过基于正则化改进的双边滤波器的输入输出训练获得：1、同一个相机对一个待测件间隔1s拍摄两张图片，第一张图片标记为图片A，图片A对应位置像素值分别为A(i，j)；第二张图片标记为图片B，图片B对应位置像素值分别为B本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.USB表面缺陷检测的图像预处理方法，包括双边滤波器S,/n其特征在于：将双边滤波器S和优化子项λS

【技术特征摘要】
20190629 CN 20191058091571.USB表面缺陷检测的图像预处理方法，包括双边滤波器S,
其特征在于：将双边滤波器S和优化子项λS0相加得到基于正则化改进的双边滤波器：S3＝S+λS0；其中λ为系数，S0为邻域各像素与中心像素的差值和，S为双边滤波器；
双边滤波器为S＝S1/S2；其中S1为空域和像素域的共同权值，S2为邻域中心像素周边像素点进行像素域高斯权值加权后得到的值；
空域和像素域的共同权值S1＝Dσ*Iσ；其中Dσ，为利用高斯核A计算的空域权值，Iσ为利用高斯核B计算的像素域权值；
利用高斯核A计算空域的权值其中i为邻域中任意一点横坐标，j为邻域中任意一点纵坐标；i0为邻域中心点的横坐标，j0为邻域中心点的纵坐标；σd为高斯核A的标准差；
利用高斯核B计算像素域的权值其中I(i，j)为领域中任意一点像素值，I(i0，j0)为中心位置的像素值；σr为高斯核B的标准差；
计算对邻域中心像素周边像素点进行的像素域高斯权值加权S2＝I(i,j)*Iσ；
计算邻域各像素与中心像素的差值和e是公知常数。


2.如权利要求1所述的USB表面缺陷检测的图像预处理方法，其特征在于：λ通过基于正则化改进的双边滤波器的输入输出训练获得：
1)、同一个相机对一个待测件间隔1s拍摄两张图片，第一张图片标记为图片A，图片A对应位置像素值分别为A(i,j)；第二张图片标记为图片B，图片B对应位置像素值分别为B(i,j)；
2)、将双边滤波器S和优化子项λS0作为输入，λ的取值范围是0.0001-0.0005，迭代过程中λ以0.00001为步长递增；
3)、取当前λ值，计算图片A的S3和图片B的S3，计算S3称为对图片的滤波；
4)、分别计算滤波后两张图片对应位置的像素差值和将λ自增一个步长，以自增后的λ作为当前λ，重复步骤2-4直到迭代完λ的取值范围；
5)、寻找aSum最小值，输出aSum最小值对应λ值；该λ值作为S3的系数。


3.如权利要求1所述的USB表面缺陷检测的图像预处理方法，基于正则化改进的双边滤波的去除环境...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹衍龙，曹彦鹏，朱文斌，杨将新，徐正方，牛旭，张思杨，
申请(专利权)人：浙江大学，杭州徐睿机械有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33