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      閾值分割算法在醫(yī)用藥瓶溶液雜質(zhì)檢測中的研究

      2012-09-29 03:19:40李彬謝云
      自動化與信息工程 2012年5期
      關(guān)鍵詞:鄰域像素點(diǎn)直方圖

      李彬 謝云

      (廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院)

      0 概述

      現(xiàn)代的安瓿瓶是用玻璃管燒制的,廣泛運(yùn)用于盛放注射制劑和必須隔絕空氣的高純度化學(xué)藥品。由于使用明火熔化玻璃管,并通過冷卻使瓶口密封,為了避免該生產(chǎn)工藝可能存在密封不嚴(yán)和封裝過程中帶有雜質(zhì)而影響瓶內(nèi)封裝試劑的質(zhì)量,因此需要采用一種合理的檢測方法來剔除生產(chǎn)過程中的不合格產(chǎn)品。整個檢測過程分為三個步驟:圖像處理、圖像分析和圖像理解,其中圖像分割是圖像分析中最重要的環(huán)節(jié)。

      針對醫(yī)用溶液雜質(zhì)檢測算法,國內(nèi)外有很多學(xué)者進(jìn)行了研究。如Akira等[1]提出了基于視頻圖像的幀間差分法,實(shí)現(xiàn)了塑料瓶內(nèi)異物檢測。李偉[2]在TMS320DM642上做出了嘗試,在分析了Harris角點(diǎn)檢測和Susan角點(diǎn)檢測方法后,利用圖像配準(zhǔn)的方法消除了由于機(jī)械臂帶來的振動,用差分法將圖像分割出來。肖方良等[3]提出圖像差分提取運(yùn)動目標(biāo)和粒子濾波跟蹤運(yùn)動目標(biāo)方法來完成對異物的實(shí)時視覺檢測。

      本文針對安瓿瓶內(nèi)溶液雜質(zhì)的特點(diǎn),提出一種改進(jìn)的二維 Otsu 閾值分割法。改進(jìn)后的算法提高了抗噪性,有效避免了錯誤劃分,加強(qiáng)了圖像的分割效果,提高了藥瓶溶液雜質(zhì)的分割,處理時間也比傳統(tǒng)的二維Otsu算法少。

      1 閾值的圖像分割算法

      假設(shè)原圖像為f (x,y),該圖像可分為目標(biāo)像素和背景像素。從背景上提取對象可以選取一個閾值T來分離這兩種模式。任何滿足f (x,y)≥T的點(diǎn)(x,y)稱為對象點(diǎn),其它點(diǎn)則稱為背景點(diǎn)。經(jīng)閾值處理后的圖像g (x,y)定義為式(1)

      式中:0表示其像素為黑色;1表示其像素為白色。若像素的灰度值小于閾值T,則該像素用黑色顯示;若該像素的灰度值大于或等于閾值T,則用白色顯示。如此得到一個二值圖像,將目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分別用白色和黑色顯示出來。

      1.1 一維Otsu法閾值選擇

      設(shè)n為圖像中的像素總數(shù);nq是灰度級為rq的像素?cái)?shù)目;L是圖像中所在可能的灰度級數(shù);pr為離散概率密度函數(shù)的歸一化直方圖,則有式(2)和式(3)

      假設(shè)選定閾值T,C0是一組灰度級為[0,1,…,T-1]的像素;C1是一組灰度級為[T,T+1,…,L-1]的像素。Otsu方法選擇最大化類間方差σ2B的閾值T,類間方差定義為式(4)

      整幅圖像的均值為式(5)

      C0和C1的均值為式(6)

      計(jì)算它的直方圖,找到最大化2

      例如,教師可以從最基本的啟蒙詩詞《靜夜思》入手,通過為幼兒講解著名詩人李白創(chuàng)作這首古詩的背景,進(jìn)而激發(fā)幼兒的閱讀興趣。具體來講,教師可以如是說:“小朋友們,今天我們來一起學(xué)習(xí)一首古詩,詩的名字叫做《靜夜思》,這首詩由我國著名詩人李白所作,李白在創(chuàng)作這首詩的時候,正處于一個皓月當(dāng)空的深夜,你們想知道作者怎樣結(jié)合深夜意境創(chuàng)作出這首詩的嗎?”幼兒異口同聲:“想?!比绱耍憧梢杂行Ъぐl(fā)幼兒的閱讀興趣,繼而培養(yǎng)幼兒良好的閱讀習(xí)慣。

      Bσ的閾值,即為最佳閾值。閾值返回為0.0和1.0之間的歸一化值。

      1.2 二維Otsu閾值分割法

      為改善一維 Otsu算法在處理過程中噪聲干擾等產(chǎn)生的嚴(yán)重分割錯誤。劉健莊等[4]提出了灰度圖像的二維Otsu自動閾值分割法,簡稱為二維Otsu法。

      如圖1所示,對任意給定的一個閾值(s,t),可將二維直方圖分成區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3、區(qū)域4。目標(biāo)區(qū)域?yàn)閰^(qū)域 1,背景區(qū)域?yàn)閰^(qū)域3,遠(yuǎn)離對角線的區(qū)域2和4對應(yīng)圖像的噪聲和邊緣。假設(shè)二維直方圖存在兩類C0和C1,分別代表目標(biāo)與背景,且具有兩個不同的概率密度分布函數(shù)。設(shè)閾值為(s,t),那么兩類的概率分別為:

      圖1 二維直方圖

      兩類對應(yīng)的均值矢量為

      二維直方圖上總的均值矢量為

      所以可合理地假設(shè)在兩個區(qū)域:i=s+1,...,L-1;j=0,…,t和i=0,...s;j=t+1,...,L-1 有 pij≈ 0 。此時關(guān)系式成立。

      定義一個類間的離散度矩陣

      使用SB的跡作為類間離散測度,有

      當(dāng)trSB(s',t')= max{ trSB(s,t)}時,二維 Otsu閾值分割法的閾值為(s', t')。

      1.3 改進(jìn)的二維 Otsu 閾值分割法

      改進(jìn)后的二維直方圖如圖2所示。

      圖2 改進(jìn)后的二維直方圖

      設(shè)橫坐標(biāo)f (x,y)為中心像素點(diǎn)的灰度值,g (x,y)為全鄰域最大或最小的灰度值??v坐標(biāo)采用5×5全鄰域中心像素點(diǎn)灰度值與鄰域的灰度最大值(或灰度最小值)之差的絕對值的最大值 g`(x,y),則 g`(x,y)=max{|f (x,y)-g (x,y)|}。當(dāng)f (x,y)和鄰域像素點(diǎn)都表示目標(biāo)像素或背景像素時,把它們相減,得到的絕對值較小。此時,在對分割效果沒有影響的情況下,為了減小運(yùn)算時間,對于t

      圖3 判斷算法流程圖

      首先判斷像素(x,y)是否被標(biāo)記為待定點(diǎn),如果不是,尋找下一個符合條件的像素;如果是將判斷5×5鄰域內(nèi)是否有目標(biāo)點(diǎn),如果沒有,尋找下一個符合條件的像素;如果有,先計(jì)算中心像素點(diǎn)的灰度值與目標(biāo)點(diǎn)的最大差值a0,再計(jì)算中心像素點(diǎn)的灰度值與所有背景點(diǎn)的最大差值 a1;然后判斷兩者的差值,若a0>a1,說明中心像素點(diǎn)的灰度值與目標(biāo)點(diǎn)偏差較大,則將其歸屬于背景點(diǎn);若a0

      2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

      醫(yī)用藥瓶溶液雜質(zhì)的主要成份為玻璃碎屑、纖維、毛發(fā)、蚊蟲、藥渣等異物。本次使用的仿真圖片是由實(shí)際燈檢機(jī)采集的(圖4(a))。為了方便描述,對含有雜質(zhì)的區(qū)域使用虛線矩形進(jìn)行了標(biāo)識。從圖4(a)可以看出,本次雜質(zhì)主要為纖維等懸浮物,此類溶液雜質(zhì)的特點(diǎn)為微小、與背景灰度值相差不大、液面噪聲較大等。改進(jìn)的二維 Otsu算法考慮到噪聲影響,加強(qiáng)了抗噪性,對目標(biāo)分割效果有所提高。本次仿真主要是對目標(biāo)雜質(zhì)進(jìn)行圖像分割處理,仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境使用Matlab7軟件,仿真結(jié)果如圖4所示。

      圖4 各種閾值分割算法

      從仿真結(jié)果可以看出,普通的閾值分割效果最差,且由于閾值需要手動給出,要重復(fù)多次試驗(yàn)才能得到較合理的閾值,實(shí)際中不常用,但其運(yùn)算時間最少;一維 Otsu由于噪聲干擾等會產(chǎn)生分割錯誤,如果采集到的圖像清晰,噪聲較小也能得到較好的效果,其運(yùn)算時間也比較短;傳統(tǒng)二維 Otsu閾值分割法簡單地認(rèn)為位于閾值附近且像素灰度值與其鄰域平均灰度值相差不大的區(qū)域出現(xiàn)的概率為零,從而使得算法不夠準(zhǔn)確,使用二維直方圖增加了處理的時間,其所用時間最長;改進(jìn)的二維 Otsu可以有效地將邊緣和噪聲中的一些目標(biāo)像素點(diǎn)區(qū)分出來,并分割到目標(biāo)區(qū)域,提高了算法的抗噪性,減小了錯誤劃分,加強(qiáng)了圖像的分割效果。

      3 結(jié)論

      本文分析和比較了一般的閾值分割、一維 Otsu和傳統(tǒng)二維 Otsu的圖像分割算法,進(jìn)一步提出了一種改進(jìn)的基于二維 Otsu分割算法??梢杂行У貙⑦吘壓驮肼曋械囊恍┠繕?biāo)像素點(diǎn)區(qū)分出來,并分割到目標(biāo)區(qū)域,提高了算法的抗噪性。無論是從理論上分析,還是從仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,都表明該算法具有較強(qiáng)的抗噪性能,與傳統(tǒng)二維 Otsu相比,處理時間也有所減少。

      [1] Akira I,Takayuki M,Shigehiko T,et al.Detection of foreign substances mixed in a plastic bottle of medicinal solution using real-time video image processing [C], Proc 14th International Conference on Pattern Recognition. Australia:IEEE Computer Society,1998,2:1646-1650.

      [2] 李偉.基于機(jī)器視覺的安瓿內(nèi)可見異物檢測系統(tǒng)的研究[D].北京:清華大學(xué),2010.

      [3] 肖方良,王耀南,章捷,等.安瓿制劑中的可見異物實(shí)時視覺檢測系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)測量與控制,2010,18(2):295-298.

      [4] 劉健莊,栗文青.灰度圖象的二維Otsu自動閾值分割法[J].自動化學(xué)報(bào),1993,19(1):101-105.

      [5] 梁光明,劉東華,李波,等.二維Otsu自適應(yīng)閾值分割算法的改進(jìn)[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用,2002,21(5):43-47.

      [6] 郝穎明,朱楓.二維Ostu自適應(yīng)閾值的快速算法[J].中國圖像圖形學(xué)報(bào),2005,10(4): 484-488.

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