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      大面陣CCD相機(jī)瑕點(diǎn)像元快速修復(fù)

      2016-12-20 05:16:46李開端李英杰王尚強(qiáng)
      設(shè)備管理與維修 2016年11期
      關(guān)鍵詞:大面鄰域權(quán)值

      李開端,李英杰,王尚強(qiáng)

      (海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū),山東青島266041)

      大面陣CCD相機(jī)瑕點(diǎn)像元快速修復(fù)

      李開端,李英杰,王尚強(qiáng)

      (海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū),山東青島266041)

      大面陣CCD相機(jī)中瑕點(diǎn)像元的存在,降低了圖像的輸出品質(zhì),對(duì)目標(biāo)識(shí)別造成不利影響。根據(jù)瑕點(diǎn)鄰域灰度變化特點(diǎn),將一副圖像中需要修復(fù)的瑕點(diǎn)區(qū)域,采用自適應(yīng)鄰域權(quán)值的修復(fù)算法,對(duì)處于邊界區(qū)域的瑕點(diǎn)修復(fù)質(zhì)量明顯提高。

      瑕點(diǎn);邊緣檢測(cè);曲線擬合;圖像修復(fù)

      0 引言

      光電圖像傳感器對(duì)目標(biāo)光束的線性響應(yīng)是確保成像質(zhì)量的關(guān)鍵,在大面陣尤其是超大面陣CCD中,存在部分像元對(duì)目標(biāo)光的響應(yīng)并不能真實(shí)反映目標(biāo)真實(shí)亮度的情況。一類是像元的輸出不隨輸入改變,在影像中總是呈現(xiàn)某一固定灰度值的盲點(diǎn)像元;另一類是像元輸出雖然變化,但不隨入射光強(qiáng)線性改變的病態(tài)像元,這兩類像元統(tǒng)稱為瑕點(diǎn)像元。CCD面積越大,出現(xiàn)瑕點(diǎn)的概率就越高,這不僅會(huì)改變目標(biāo)影像的真實(shí)色彩、紋理和結(jié)構(gòu)形狀,甚至?xí)淖兡繕?biāo)的屬性,影響目標(biāo)識(shí)別。因此,對(duì)于大面陣CCD圖像中瑕點(diǎn)像元的修復(fù),是提高圖像整體效果的重要內(nèi)容。

      由于光學(xué)成像系統(tǒng)輸出的真實(shí)影像是由彌散圓斑組成的灰度圖像,在目標(biāo)影像的邊緣和紋理邊界部分不存在理想的階躍型灰度突變,而是一個(gè)緩變的過(guò)程,按照灰度梯度的變化可以將圖像分為變化劇烈、平緩和無(wú)變化3種情形[2,6],對(duì)應(yīng)著圖像中的目標(biāo)邊緣(界)、灰度漸變和灰度平坦3種區(qū)域。不同區(qū)域的瑕點(diǎn),無(wú)論是孤立的、還是面(線)狀瑕點(diǎn),在利用鄰域修復(fù)時(shí),必須針對(duì)瑕點(diǎn)所處區(qū)域灰度變化特征,采用不同的處理方式。文獻(xiàn)[3]采用了模板大小變化的自適應(yīng)修復(fù),文獻(xiàn)[4]采用了根據(jù)局部紋理變化動(dòng)態(tài)確定樣板集大小的快速修復(fù)算法,文獻(xiàn)[5]提出了采用破損區(qū)域分塊的圖像修復(fù)方法,提高了圖像的修復(fù)精度和效率,也取得了較好的視覺效果。在借鑒現(xiàn)有修復(fù)方法優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上,提出一種針對(duì)瑕點(diǎn)區(qū)域特征的鄰域權(quán)值自適應(yīng)修復(fù)算法,在保證修復(fù)效率的同時(shí),提高了修復(fù)后圖像的真實(shí)性。

      1 圖像分割

      圖像區(qū)域的分割是以圖像中灰度梯度變化為依據(jù),將空間圖像分割為邊緣(界)、漸變和平坦等3個(gè)區(qū)域。由于圖像中存在多種噪聲和復(fù)雜的背景,采用具有多分辨率特征的小波對(duì)圖像進(jìn)行邊緣(界)檢測(cè),不僅運(yùn)算速度快、還能較好的抑制噪聲。

      在2j尺度下,2個(gè)方向的二維小波可以表示為式(2)。

      圖像的二維小波變換包含2部分,見(3)式。

      梯度矢量模值和方向分別為式(4)。

      設(shè)2個(gè)梯度閾值T1,T2,M2jf(x,y)≥T1,確定為邊緣(界);T2≤M2jf(x,y)<T1,確定為灰度漸變區(qū);M2jf(x,y)<T2,確定為灰度平坦區(qū)。

      2 瑕點(diǎn)灰度值修復(fù)

      圖1 瑕點(diǎn)修復(fù)流程

      如果瑕點(diǎn)鄰域存在邊緣(界),必須先判斷邊緣是否通過(guò)瑕點(diǎn),以決定修復(fù)時(shí)鄰域像素權(quán)值,修復(fù)流程見圖1。對(duì)于已經(jīng)確定的邊緣,在瑕點(diǎn)前后取位于邊緣上n個(gè)點(diǎn)(xi,y)i(i=0,1,2,Λ,n-1)作為觀察點(diǎn)。設(shè)曲線Φ(x)= a0Φ0(x)+a1Φ1(x)+Λ+an-1Φn-(1x)為觀察點(diǎn)擬合后的曲線,其中Φ(kx)=bxk,k=0,1,2,Λ,n-1,其階數(shù)與圖像類型有關(guān)。

      為了使擬合后的曲線盡可能的涵蓋所有的點(diǎn),要求偏差的平方和最小,即式(5)。

      當(dāng)Φ0(x),Φ1(x),Λ,Φn-1(x)線性無(wú)關(guān)時(shí),方程存在唯一解aj,并以瑕點(diǎn)到擬合曲線的距離作為判斷瑕點(diǎn)是否在邊緣的依據(jù)。

      當(dāng)瑕點(diǎn)到擬合曲線的實(shí)際距離d大于設(shè)定的距離閾值Δd,認(rèn)為瑕點(diǎn)處在無(wú)灰度劇烈變化的平坦區(qū),鄰域中不同方向像素對(duì)瑕點(diǎn)實(shí)際灰度的影響相同。因此,采用4鄰域固定鄰域權(quán)值矩陣計(jì)算瑕點(diǎn)灰度,不僅速度快,而且也不影響視覺效果。如果瑕點(diǎn)到擬合曲線的距離d小于設(shè)定的距離閾值Δd,瑕點(diǎn)鄰域存在邊緣(界)。此時(shí),瑕點(diǎn)鄰域不同方向上的像素對(duì)瑕點(diǎn)影響不同,若采用固定鄰域權(quán)值修復(fù),雖能保證修復(fù)速度,但效果較差。為此,根據(jù)瑕點(diǎn)周邊圖像灰度變化特性,采用反應(yīng)鄰域灰度變化情況的自適應(yīng)鄰域權(quán)重矩陣計(jì)算方法,對(duì)瑕點(diǎn)進(jìn)行修復(fù)。即式(8)。

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      大面陣CCD相機(jī)中無(wú)論是孤立的瑕點(diǎn),還是線狀或面狀瑕點(diǎn)區(qū),都屬于極微小破損區(qū)域,圖2a是原始航空照片局部放大圖像;圖2b是增加破損瑕點(diǎn)和瑕線后的圖像,其中,瑕線2和三組瑕點(diǎn)是由盲點(diǎn)形成的瑕點(diǎn)(線),瑕線1是由病態(tài)像元形成的圖像;圖2c是按照傳統(tǒng)加權(quán)平均法修復(fù)后的圖像,從視覺效果看,三組瑕點(diǎn)修復(fù)較為理想,沒有留下修復(fù)痕跡。而瑕線1的上部和瑕線2的中下部,由于處于圖像灰度變化較為劇烈的目標(biāo)邊緣,還保留部分瑕線痕跡;圖2d是采用本文方法修復(fù)后的影像,三組瑕點(diǎn)的修復(fù)效果和傳統(tǒng)方法沒有明顯差別,而瑕線部分則有明顯的好轉(zhuǎn)。

      采用峰值信噪比(PSNR)作為客觀評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn),采用公式(9),計(jì)算結(jié)果見表1。

      圖2 相關(guān)圖像

      表1 峰值信噪比

      式中f(i,j),f′(i,j)分別為原始圖像和修復(fù)后圖像相應(yīng)像素的灰度值。

      4 結(jié)論

      通過(guò)對(duì)瑕點(diǎn)分區(qū)域的自適應(yīng)領(lǐng)域權(quán)值的修復(fù)算法,較好的改善了邊界區(qū)域瑕點(diǎn)的修復(fù)質(zhì)量,相對(duì)于傳統(tǒng)的加權(quán)平均修復(fù)方法,不僅有效縮短圖像的修復(fù)時(shí)間,在效率和質(zhì)量方面做到了很好的平衡。實(shí)驗(yàn)證明,在不破壞圖像原有信息條件下,取得了較好的效果。

      [1]韓軍,劉鈞.工程光學(xué)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2007:317-326.

      [2]龔聲蓉,劉純平,王強(qiáng).數(shù)字圖像處理與分析[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:210-235.

      [3]翟海東,肖杰,魚江,等.基于自適應(yīng)模板的圖像修復(fù)算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2013,33(10):2891-2894.

      [4]張睛,林家俊.紋理分布分析的快速圖像修復(fù)算法[J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),2012,17(1):123-129.

      [5]蔣建,李芳菊.一種新的基于破損區(qū)域分塊劃分的圖像修復(fù)算法[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2014,14(25):242-246.

      [6]張濤,洪文學(xué).基于自適應(yīng)字典選擇的MCA圖像修復(fù)方法[J].光學(xué)技術(shù),2010,36(5):672-676.

      〔編輯 凌瑞〕

      TP212

      B

      10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2016.11.53

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