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PCB进行图像增强处理-PCB设计培训

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发表于 2019-12-30 10:25:21 | 显示全部楼层 |阅读模式



在信息产业中PCB是一个不可缺少的重要支柱,PCB作为各种电子产品的根本零组件和集成各电子元器件的信息载体向着高性能化、高速化、轻薄短小化方向得到了快速开展,其技术和杂乱程度现已到达了一个非常高的水平。因此,跟着PCB范畴的不断扩大,PCB的重要性也在进一步前进。


系统在PCB待测灰度图像的采样、量化、以及传输进程中,由于光照的不均改动、电荷耦合元件(CCD,Charge-Coupled Device)摄像机本身的传感器噪声、模数搜集(AD,Analog-to-Digital)进程的量化噪声、感光进程发作的颗粒噪声、以及人为要素的细微颤抖等,在传输、接纳处理得到的图像都不可避免遭到内部器件和外部环境的影响,从而使图像质量失真,信噪比下降。为了下降噪声,可以运用滑润滤波器对待测图像进行滤波处理,但选择不同巨细的滑润滤波器对处理后图像迷糊程度不同,因此要前进图像的质量要求所运用的滤波器不只可以有用地去除噪声并且可以尽或许保存图像的原貌。
1 图像增强
图像增强是改进图像质量的技术,相关于图像识别的一种前期处理,根据图像增强处理的空间不同,可分为空间域处理以及频率域处理两大类,前者包括对图像的灰度级作用以及直方图修改,都是直接对像素灰度值进行处理;后者是对图像的频谱成分进行分析操作,通过傅里叶转换,对图像频谱的高频低频部分进行处理,再经逆傅里叶转换取得所需图像效果。
搜集的PCB图像由于外部曝光以及在信道传输进程中的其他干扰要素,使得图像明暗度下降、噪声加大,为有用的消除噪声干扰并且使图像的明暗对比增强,本文在PCB待测图像增强中选择空间域的灰度转换处理和图像滑润处理。
1.1 空间域的灰度转换
灰度转换作为图像增强的一种重要手段,可以使图像动态规划加大、使图像对比度扩展,使图像特征更加明显来改进图像闪现作用。灰度转换可分为线性转换和非线性转换。令原图像m(x,y)的灰度规划为[a,b],线性转换后图像n(x,y)的灰度扩展为[c,d],它们之间的关系为:
由于曝光过度或缺少,CCD 搜集的PCB 图像灰度或许在一个很小的规划内改动,在电脑上或许看到的是没有灰度层次以及迷糊的图像。选用线性转换可以对迷糊图像的各个像素灰度作线性拉伸,可以使图像视觉作用有用地得到改进。
为前进对图像识别的后期处理以及特征提取,先对原始 PCB 图像进行二值化的灰度处理,然后选用直方图修改技术的图像域方法使图像均衡化。
1.2 空间域图像滑润
图像滑润的目的是为了削减和消除图像噪声以改进图像质量,以便图像切割、图像识别等后续处理。在空间域内可以用邻域均匀来削减噪声;在频率域,由于发作高频段的噪声频谱概率更大,可选用各种形式的低通滤波。在空间域图像滑润首要有噪声门限、邻域均匀、加权均匀、中值滤波等方法。
赵晓霞提出一种偏微分的图像增强方法,这种方法降噪选用全变分(TV,Total Variation)模型与直方图修改技术来实现,这种方法能有用地保存边沿也可以使对比度增强。
万睿等人先对待测图像进行二值化处理,然后通过阈值切割处理,得到二值化阈值,在去除噪声的同时使处理速度也得到了前进。
1.2.1 噪声门限
噪声门限方法是一种常见的噪声消除方法,它对噪声的履行效率高,并且消除简单易行。它对图像滑润时,第一是门限阈值的设定,门限阈值的设定直接影响滤波作用以及图像细节,然后根据图像的特性,对每个像素进行次序的检测,根据公式与其邻域的所有像素值进行对比,判别是否该像素为噪声。若不是噪声,输出像素原值,若为噪声,则输出为邻域内其它像素灰度的均匀值。该方法中门限阈值 T 的选择至关重要,T 选择太大或太小,都会或多或少导致噪声滑润不可或许图像变得迷糊。
1.2.2 中值滤波
传统中值滤波算法运算量首要会合在窗口数据的排序上,为了削减摆放次数更快的得到中值,提出了一种快速中值滤波算法,将阵列分解为一维阵列进行运算,先取阵列水平各行的中心值,再取水平各行中心值的中值,作为滤波终究的输出。
1.2.3 快速加权中值滤波
为了处理既要降噪, 又要保护图像细节这一敌对本文提出了一种快速加权中值滤波算法,不只滤波速度上前进了,噪声得到很好的滤除,还可以保护更多的图像细节。通过加权,使在窗口中的中心象素比重增加,关于输入: I1 I2 , , ,IN) ,输出加权中值滤波:
r 代表加权, MED{} 标明取中值运算函数, 1 2 ( , , , ) N W W W W 标明加权窗口的权, 并且规矩W= ( 1, 1,, 1) 时为标准窗口。规矩:
其间T 是阈值函数,当W 为整数时, 1 1 {WrI ,2 2 } N N W rI W rI 中重量经加权后输出的个数:
快速加权中值滤波中值运算MED 的运算进程是: 先对加权后的输出中的c N 个数依照次序升幂排序,排序后输出的c N 个数的第T 个数就是终究的中值输出。
2 MATLAB 图像增强处理
MATLAB 支撑包括索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像和多帧图像阵列的5 种图像类型;搜集的PCB 图像可以对其先增强对比度,再进行去噪,若运用该方法,则图像原有的噪声在增强对比的进程中也被大大增加了,使后续图像去噪处理得不到很好的作用。
因此本文选用对图像先去噪后增强,经搜集得到的 PCB 图像上,或许存在噪声需要去噪,光源强度不可,图像或许全体偏暗,首先用RGB2GRAY函数将搜集到的图片转换为灰度图像(256 色),对含有椒盐噪声的PCB 图像分别用本文提出的方法以及传统中值滤波的方法进行比较,去噪后再利用灰度转换对PCB 图像进行增强处理,图1 就是用这种方法处理后的效果。
从图1(a)和图1(c)可以看出关于有椒盐噪声的PCB 图像,传统的3×3 中值滤波处理孤立点的噪声虽然具有很好的作用,但是PCB图像上的走线,器件明显迷糊,图像的细节归纳,质量不能到达很好的作用。图1(e)是对带有椒盐噪声的PCB 图像进行快速加权中值滤波的仿真图,去噪具有明显作用,并且滤波速度也得到了前进,图像的细节,走线都可以很好的坚持。
图1(b)、图1(d)、图1(f)是PCB 图像经去噪处理前后的灰度直方图,图中横坐标为灰度等级, 纵坐标为各个灰度等级对应的像素数。其间像素值255 是椒盐噪声,比较两幅图可以明显看出,两种滤波方法都能将噪声很好的去除,但是中值滤波把许多灰度等级都滤除掉了,例如150-200 的灰度等级,使边界变得迷糊,并且波峰波谷都遭到了损坏,加权中值滤波去能克服这些缺点,灰度等级,灰度动态规划都可以很好的保存,并且关于波峰、波谷的位置都给予了很好的保存,因此图像许多细节都看的比较清楚,为了更好地便于分析,图2 给出了图像经滤波转换前后的频谱。
3 幅图是经傅里叶转换得到的频谱,为了便于分析,根据傅里叶转换的周期性,把零频移到中心。
幅值谱的明暗程度反映了各频率成分的幅值巨细,图像的能量首要会合在低频段(中心部分)。
虽然高频段包括少数的能量,但包括了图像的重要信息,图像的边沿信息归于高频信息,同样,噪声的灰度级改动敏捷,也是高频信息。从图中可以看出,两种滤波方法都在必定程度上按捺图像的高频成分,可以有用滤除高频段的噪声,但是低频重量,也就是灰度改动陡峭的部分-图像归纳信息遭到了损坏,从直方图也可以看出改动缓慢的150~200灰度级遭到了损坏,而加权中值可以很好的保护归纳信息,为了使细节更出色图3 是增强后图像。
从灰度处理后的直方图可以看出,直方图占有了整个图像灰度值答应的规划,增加了图像灰度动态规划,也增加了图像的对比度,在图像视觉上有了较大的反差,使细节更加出色。
3 结语
本文首要对搜集的PCB图像全体偏暗,对比度差,噪声大进行图像的预处理,首要包括空间域的滤波技术以及图像增强的灰度转换,由于传统的中值滤波受滤波窗口尺度的影响较大,处理后图像的细节变得迷糊不清,通过一种改进的加权中值滤波算法,根据灰度直方图以及频谱图分析了处理后图像质量的好坏,效果标明其滤波速度及质量大大超越传统的中值滤波,明显地前进了PCB 图像走线,元器件等边沿,全体图像归纳的保护才能,终究通过灰度转换使图像的细节变得更加清楚,前进PCB图像的识别率的后期处理。






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