本發(fā)明屬于圖像處理與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法。
背景技術(shù)：
隨著自動(dòng)化和智能技術(shù)和設(shè)備的應(yīng)用，視覺(jué)檢測(cè)日益成為自動(dòng)化智能機(jī)器與設(shè)備的重要組成部份，相當(dāng)于給自動(dòng)化的機(jī)器裝上了眼睛，更有效地實(shí)施和完成工作，但是隨著產(chǎn)品檢查的多樣化和高精度檢測(cè)需求，對(duì)相機(jī)采集的原始數(shù)據(jù)就提出了較高的要求，而目前市面上的大面陣高分辨的工業(yè)相機(jī)，價(jià)格昂貴，而且對(duì)數(shù)據(jù)的讀取率往往難以達(dá)到要求，即相機(jī)分辨率和幀率是一個(gè)相互制衡的關(guān)系，因此，對(duì)于大尺寸的工件檢查，往往采用一個(gè)面陣相機(jī)在視野和精度方面很難滿足要求，同時(shí)，當(dāng)需采集的圖像視野范圍越大，對(duì)其他配套的硬件設(shè)施也要求越高，比如配套的鏡頭和光源，配置一套符合大尺寸工件檢測(cè)需求的成像系統(tǒng)往往需要高成本，甚至因?yàn)閷で筮@么一套成像系統(tǒng)嚴(yán)重影響項(xiàng)目進(jìn)度要求。
顯然尋求一種利用現(xiàn)有技術(shù)成熟的工業(yè)相機(jī)、鏡頭、符合檢測(cè)需求自由選用的光源組成的成像系統(tǒng)獲取較大工件的成像方法是一種以滿足技術(shù)和工藝方面需要的簡(jiǎn)化有效方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：
本發(fā)明實(shí)施例提供一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法，該方法為：圖像采集器通過(guò)分次拍攝獲得至少兩幅工件的局部小范圍的第一子圖像，對(duì)所述獲得的至少兩幅子圖像分別進(jìn)行校正獲得高清晰的第二子圖像，最后，對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
上述方案中，所述對(duì)所述獲得的至少兩幅子圖像分別進(jìn)行校正獲得高清晰的第二子圖像，具體為：對(duì)所述第一子圖像依次進(jìn)行平場(chǎng)校正和幾何校正后獲得第二子圖像。
上述方案中，所述對(duì)所述第一子圖像進(jìn)行平場(chǎng)校正，具體為：
S101：獲得暗本圖像在光亮、溫度、時(shí)間相同環(huán)境下產(chǎn)生的像素值IB(x,y)，通過(guò)公式(1)表示：
IB(x,y)＝Ki(x,y)t+Ioff (1)
式中i(x,y)為探測(cè)器在相應(yīng)工作條件下的暗電流，單位為電子數(shù)/秒·像元來(lái)表示；t為獲取一幅圖像的時(shí)間，K為轉(zhuǎn)換關(guān)系，其單位為圖像/電子數(shù)；
S102：通過(guò)對(duì)均勻光場(chǎng)的成像獲取一幅平場(chǎng)校正的參考圖像IR(x,y)，參考圖像通過(guò)用公式(2)表示，
IR(x,y)＝η(x,y)Xo+Ki(x,y)t+Ioff (2)
根據(jù)平場(chǎng)校正法將公式(2)減去公式(1)得
η(x,y)＝[IR(x,y)-IB(x,y)]/Xo (3)
通過(guò)公式(3)獲取對(duì)應(yīng)于每一個(gè)像素響應(yīng)率的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于對(duì)圖像探測(cè)器所有的像素都建立了一個(gè)響應(yīng)率的查找表；
S103：待校正的子圖像I(x,y)用公式(4)表示，
I(x,y)＝η(x,y)X(x,y)+Ki(x,y)t+Ioff (4)
當(dāng)系統(tǒng)為線性響應(yīng)時(shí)，即η(x,y)為一常量，綜合式(4)(3)(1)可得
X(x,y)/Xo＝[I(x,y)-IB(x,y)]/(IR(x,y)-IB(x,y)] (5)
式(5)表示一幅相對(duì)值圖像，由于Xo是均勻的，在式(5)乘以合理的數(shù)據(jù)，就得到一幅灰度適中、對(duì)圖像處理不會(huì)產(chǎn)生不良影響的子圖像。
上述方案中，所述對(duì)平場(chǎng)校正后獲得的子圖像進(jìn)行幾何校正，具體為使用棋盤(pán)格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定，即棋盤(pán)格為模板，棋盤(pán)格模板上的特征點(diǎn)空間坐標(biāo)已知，通過(guò)標(biāo)定算法獲得所述圖像采集器的內(nèi)外參數(shù)，經(jīng)坐標(biāo)變換將畸變的子圖像映射到理想圖像，再對(duì)經(jīng)坐標(biāo)變換后的圖像采集器子圖像采用雙線性插值法進(jìn)行灰度重建，獲得幾何校正后的第二子圖像Ig。
上述方案中，所述對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像，具體為提取所述至少兩幅第二子圖像中的特征點(diǎn)，對(duì)每?jī)煞诙訄D像之間的匹配特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，之后剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)，根據(jù)正確的匹配特征點(diǎn)確定兩幅第二子圖像的單應(yīng)性變換關(guān)系矩陣H，根據(jù)所述單應(yīng)性變換關(guān)系矩陣H對(duì)至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
上述方案中，所述提取所述至少兩幅第二子圖像中的特征點(diǎn)，具體為：根據(jù)Harris算子對(duì)第二子圖像進(jìn)行Harris特征檢測(cè)，并提取出Harris特征點(diǎn)。
上述方案中，所述對(duì)每?jī)煞诙訄D像之間的匹配特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，具體為：根據(jù)特征點(diǎn)鄰域像素灰度值的互相關(guān)系數(shù)為匹配原則進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，即分別在參考圖像和待配準(zhǔn)圖像中以每個(gè)特征點(diǎn)為中心取大小為(2N+1)×(2N+1)大小的相關(guān)窗，再以參考圖像中的每個(gè)特征點(diǎn)為參考點(diǎn)在待配準(zhǔn)圖像中尋找對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)，匹配依據(jù)為計(jì)算特征點(diǎn)相關(guān)窗之間的相關(guān)系數(shù)：
其中，W是相關(guān)窗的大小，Ig1和Ig2分別為兩幅待配準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)相關(guān)窗內(nèi)像素的灰度值，cc為相關(guān)系數(shù)，特征點(diǎn)匹配時(shí)選取相關(guān)系數(shù)中最大的相關(guān)系數(shù)所對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)作為該參考點(diǎn)的匹配點(diǎn)。
上述方案中，所述剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)，具體為：采用隨機(jī)抽樣一致性算法(RANSAC)剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)。
上述方案中，該方法還包括基于所述提取特征點(diǎn)和剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)后得到正確的特征點(diǎn)匹配對(duì)關(guān)系，建立兩個(gè)拼接子圖像對(duì)應(yīng)變換的單應(yīng)性矩陣H；根據(jù)正確的特征匹配對(duì)作為圖像樣本集，求兩幅子圖像之間的變換關(guān)系；
設(shè)兩個(gè)子圖像間的變換關(guān)系采用如下參數(shù)變換模型描述：
即H為一個(gè)3*3矩陣，
根據(jù)正確的匹配特征點(diǎn)對(duì)求取單應(yīng)性矩陣H，將第二幅子圖像參照第一幅子圖像重新投射到第一幅子圖像的平面空間，即第二幅子圖像變換為
上述方案中，所述對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像，具體為：通過(guò)加權(quán)平均法對(duì)每?jī)煞诙訄D像進(jìn)行重疊區(qū)域的平滑過(guò)渡的像素級(jí)融合。
Is代表拼接圖像，Ig1代表第一幅子圖像，代表第二幅子圖像根據(jù)單應(yīng)性矩陣變換后的子圖像2。
w1和w2分別為第一幅圖像和第二幅圖像中重疊區(qū)域?qū)?yīng)像素的加權(quán)值，兩者滿足w1+w2＝1,0＜w1,w2＜1，適當(dāng)選擇權(quán)重，使得重疊區(qū)域?qū)崿F(xiàn)平滑過(guò)渡，消除拼接痕跡，最終拼接融合為一張高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：
本發(fā)明實(shí)施例提供一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法，該方法為：圖像采集器通過(guò)分次拍攝獲得至少兩幅工件的局部小范圍的第一子圖像，對(duì)所述獲得的至少兩幅子圖像分別進(jìn)行校正獲得高清晰的第二子圖像，最后，對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像；通過(guò)本發(fā)明能夠在成本和成像硬件系統(tǒng)有限的情況下同樣可獲得高質(zhì)量高分辨的物體全貌圖像。
附圖說(shuō)明
圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
本發(fā)明實(shí)施例提供一種獲取高分辨率高清晰工業(yè)圖像的實(shí)現(xiàn)方法，如圖1所示，該方法通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：
S1:圖像采集器通過(guò)分次拍攝獲得至少兩幅工件的局部小范圍的第一子圖像；
具體地，所述圖像采集器為CCD相機(jī)、攝像機(jī)用于采集圖像的設(shè)備。
以CCD相機(jī)為例，CCD相機(jī)被安裝在平臺(tái)上，所述CCD相機(jī)拍攝視野范圍為60mm×80mm，固定在Z軸上，通過(guò)對(duì)視野的確定和鏡頭、調(diào)焦完成后保持固定，工作平臺(tái)的Y軸定義為下面可運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)平臺(tái)，Y軸實(shí)現(xiàn)前后運(yùn)動(dòng)，X軸實(shí)現(xiàn)左右運(yùn)動(dòng)，Z軸實(shí)現(xiàn)上下運(yùn)動(dòng)，PLC設(shè)定程序控制X_Y_Z平臺(tái)運(yùn)動(dòng)，CCD相機(jī)在X軸上平移，工件放在Y軸工作臺(tái)平移，這樣組合能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)定路徑的運(yùn)動(dòng)。
S2：對(duì)所述獲得的至少兩幅子圖像分別進(jìn)行校正獲得高清晰的第二子圖像；
具體地，對(duì)所述第一子圖像依次進(jìn)行平場(chǎng)校正和幾何校正后獲得第二子圖像。
所述平場(chǎng)校正就是糾正因光照不均勻、鏡片中心和鏡片邊緣響應(yīng)不一致、成像器件各像元響應(yīng)不一致、固定背景噪聲等導(dǎo)致的在對(duì)均勻的目標(biāo)成像時(shí)，實(shí)際成像中各像素值的差異較大的問(wèn)題；圖像經(jīng)平場(chǎng)校正后能夠消除各像素響應(yīng)不均一的影響，獲得高清晰的第二子圖像If；
對(duì)所述獲得的至少兩幅子圖像進(jìn)行平場(chǎng)校正，具體為：
S101：獲得暗本圖像在光亮、溫度、時(shí)間相同環(huán)境下產(chǎn)生的像素值IB(x,y)，通過(guò)公式(1)表示：
IB(x,y)＝Ki(x,y)t+Ioff (1)
式中i(x,y)為探測(cè)器在相應(yīng)工作條件下的暗電流，單位為電子數(shù)/秒·像元來(lái)表示；t為獲取一幅圖像的時(shí)間，K為轉(zhuǎn)換關(guān)系，其單位為圖像/電子數(shù)；Ioff表示圖像的偏置值大小；
S102：通過(guò)對(duì)均勻光場(chǎng)的成像獲取一幅平場(chǎng)校正的參考圖像IR(x,y)，參考圖像通過(guò)用公式(2)表示，
IR(x,y)＝η(x,y)Xo+Ki(x,y)t+Ioff (2)
式中η(x,y)表示特定像素對(duì)光的轉(zhuǎn)換敏感度，為各像素的響應(yīng)率、Xo為均勻光場(chǎng)值。根據(jù)平場(chǎng)校正法將公式(2)減去公式(1)得
η(x,y)＝[IR(x,y)-IB(x,y)]/Xo (3)
通過(guò)公式(3)獲取對(duì)應(yīng)于每一個(gè)像素響應(yīng)率的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于對(duì)圖像探測(cè)器所有的像素都建立了一個(gè)響應(yīng)率的查找表；
S103：待校正的子圖像I(x,y)用公式(4)表示，
I(x,y)＝η(x,y)X(x,y)+Ki(x,y)t+Ioff (4)
當(dāng)系統(tǒng)為線性響應(yīng)時(shí)，即η(x,y)為一常量，綜合式(4)(3)(1)可得
X(x,y)/Xo＝[I(x,y)-IB(x,y)]/(IR(x,y)-IB(x,y)] (5)
式(5)表示一幅相對(duì)值圖像，由于Xo是均勻的光場(chǎng)值，在式(5)乘以合理的數(shù)據(jù)，就得到一幅灰度適中、消除了各像素響應(yīng)不一致影響的子圖像If。
對(duì)平場(chǎng)校正后獲得的子圖像進(jìn)行幾何校正，具體為使用棋盤(pán)格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定，即棋盤(pán)格為模板，棋盤(pán)格模板上的特征點(diǎn)空間坐標(biāo)已知，通過(guò)標(biāo)定算法獲得所述圖像采集器的內(nèi)外參數(shù)，經(jīng)坐標(biāo)變換將畸變的子圖像映射到理想圖像，再對(duì)經(jīng)坐標(biāo)變換后的圖像采集器子圖像采用雙線性插值法進(jìn)行灰度重建，獲得幾何校正后的第二子圖像Ig。
S3：根據(jù)取所述至少兩幅第二子圖像確定兩幅第二子圖像的單應(yīng)性變換關(guān)系矩陣H。
具體地，提取所述至少兩幅第二子圖像中的特征點(diǎn)，對(duì)每?jī)煞诙訄D像之間的匹配特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，之后剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)，根據(jù)正確的匹配特征點(diǎn)確定兩幅第二子圖像的單應(yīng)性變換關(guān)系矩陣H，根據(jù)所述單應(yīng)性變換關(guān)系矩陣H對(duì)至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
所述提取所述至少兩幅第二子圖像Ig中的特征點(diǎn)，具體為：根據(jù)Harris算子對(duì)第二子圖像Ig分別進(jìn)行Harris特征檢測(cè)，并提取出Harris特征點(diǎn)。
所述對(duì)每?jī)煞诙訄D像Ig之間的匹配特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，具體為：根據(jù)特征點(diǎn)鄰域像素灰度值的互相關(guān)系數(shù)為匹配原則進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，即分別在參考圖像和待配準(zhǔn)圖像中以每個(gè)特征點(diǎn)為中心取大小為(2N+1)×(2N+1)大小的相關(guān)窗，再以參考圖像中的每個(gè)特征點(diǎn)為參考點(diǎn)在待配準(zhǔn)圖像中尋找對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)，匹配依據(jù)為計(jì)算特征點(diǎn)相關(guān)窗之間的相關(guān)系數(shù)：
其中，W是相關(guān)窗的大小，Ig1和Ig2分別為兩幅待配準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)相關(guān)窗內(nèi)像素的灰度值，cc為相關(guān)系數(shù)，特征點(diǎn)匹配時(shí)選取相關(guān)系數(shù)中最大的相關(guān)系數(shù)所對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)作為該參考點(diǎn)的匹配點(diǎn)。
所述剔除錯(cuò)誤的匹配特征點(diǎn)，采用隨機(jī)抽樣一致性算法(RANSAC)算法剔除算法中錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)。
所述隨機(jī)抽樣一致性算法(RANSAC)算法原理為①考慮一個(gè)最小抽樣集的勢(shì)為n的模型(n為初始化模型參數(shù)所需的最小樣本數(shù))和一個(gè)樣本集P，集合P的樣本數(shù)#(P)>n，從P中隨機(jī)抽取包含n個(gè)樣本的P的子集S初始化模型M；②余集SC＝P\S中與模型M的誤差小于某一設(shè)定閾值t的樣本集以及S構(gòu)成S*。S*認(rèn)為是內(nèi)點(diǎn)集，它們構(gòu)成S的一致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，認(rèn)為得到正確的模型參數(shù)，并利用集S*(內(nèi)點(diǎn)inl iers)采用最小二乘等方法重新計(jì)算新的模型M*；重新隨機(jī)抽取新的S，重復(fù)以上過(guò)程；④在完成一定的抽樣次數(shù)后，若未找到一致集則算法失敗，否則選取抽樣后得到的最大一致集判斷內(nèi)外點(diǎn)，算法結(jié)束。
基于上述提取特征點(diǎn)和剔除錯(cuò)誤特征點(diǎn)后得到正確的特征點(diǎn)匹配對(duì)關(guān)系，建立兩個(gè)拼接子圖像對(duì)應(yīng)變換的單應(yīng)性矩陣H。
即根據(jù)正確的特征匹配對(duì)作為圖像樣本集，求兩幅子圖像之間的變換關(guān)系；
設(shè)兩個(gè)子圖像間的變換關(guān)系采用如下參數(shù)變換模型描述：
即H為一個(gè)3*3矩陣，
根據(jù)正確的匹配特征點(diǎn)對(duì)求取單應(yīng)性矩陣H，將第二幅子圖像參照第一幅子圖像重新投射到第一幅子圖像的平面空間，即第二幅子圖像變換為
S4：對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
具體地，所述對(duì)所述至少兩幅第二子圖像進(jìn)行拼接融合獲得高分辨率高清晰的工業(yè)圖像，具體為：通過(guò)加權(quán)平均法對(duì)每?jī)煞诙訄D像進(jìn)行重疊區(qū)域的平滑過(guò)渡的像素級(jí)融合。
Is代表拼接圖像，Ig1代表第一幅子圖像，代表第二幅子圖像根據(jù)單應(yīng)性矩陣變換后的子圖像2。
w1和w2分別為第一幅圖像和第二幅圖像中重疊區(qū)域?qū)?yīng)像素的加權(quán)值，兩者滿足w1+w2＝1,0＜w1,w2＜1，適當(dāng)選擇權(quán)重，使得重疊區(qū)域?qū)崿F(xiàn)平滑過(guò)渡，消除拼接痕跡，最終拼接融合為一張高分辨率高清晰的工業(yè)圖像。
以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。