有沒有可以恢復(fù)機(jī)器視覺的模糊圖像的算法？

有沒有可以恢復(fù)機(jī)器視覺的模糊圖像的算法？

摘要

表面特性對產(chǎn)品的質(zhì)量和性能有很大的影響，因此在制造業(yè)中，表面特性的測定非常重要。傳統(tǒng)的表面測量方法是在零件的表面安裝探針，用機(jī)器視覺監(jiān)視其運動，追蹤表面的微細(xì)輪廓。但是接觸測量有很多缺點。因此，隨著技術(shù)的發(fā)展，非接觸檢測方法得到了更廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。

這里模擬運動物體表面模糊圖像的獲取，并使用（LR）算法對圖像進(jìn)行處理，驗證機(jī)器視覺圖像復(fù)原和識別的可行性。在未來的表面詳細(xì)分析。

運動模糊

將移動的物體曝光到感光體時，如果曝光持續(xù)一定時間，則會記錄其多個位置，結(jié)果可能會模糊。與運動相比，曝光時間足夠短的情況下，不介意抖動。但是，如果縮短曝光時間，噪音就會變高。假設(shè)，模糊過程可以建模為點分布函數(shù)（PSF）和理想圖像的卷積，如圖1的情況（a）和（b）所示，并在一個坐標(biāo)上形成三角形或高斯形狀。

由于考慮了統(tǒng)一的運動模糊，因此可以認(rèn)為所有零件都因相同量的模糊而劣化。因此，假定圖像引入的噪聲是高斯累積。此算法將考慮方差變化的平均零高斯噪聲。



（a）獲取坐標(biāo)三角形



（b）獲取高斯格式

圖1通過將模糊處理建模為點圖像分布函數(shù)（PSF）和理想圖像卷積而獲得的圖像

在此階段，需要解決的問題可以表現(xiàn)為：

使用線性平移不變PSF函數(shù)h（x，y）對給定的灰度圖像g（x，y）進(jìn)行退化，以找到實際圖像f（x，y）的可靠估計值。

算法設(shè)計

在此，我們將探索使用期望值LR最大化算法最大化獲取的圖像的可能性。從原始圖像推測開始，LR算法每次迭代都會更新其推測，傾向于走向潛像。理論上，算法迭代越長，越接近于收斂到潛像。

RL迭代可由成像方程和泊松統(tǒng)計方程導(dǎo)出



其中O是不模糊的對象，p(i∣j)是PSF從實際位置觀察到的像素內(nèi)散射的光的比例。I（i）是沒有噪音的模糊圖像。當(dāng)給定期望計數(shù)I（i）時，每個像素的觀測到的計數(shù)D（i）的同時似然性ζ 將顯示以下內(nèi)容：。



最大似然解出現(xiàn)在ζ對O( j)的所有偏導(dǎo)數(shù)為零的地方：



因此，可以省略迭代RL算法，如下所示：



比較上述兩個機(jī)器視覺圖像算法表達(dá)式，您可以看到，如果RL迭代收斂，即校正因子隨著迭代的進(jìn)行而接近一個單位，則必須收斂到數(shù)據(jù)中泊松統(tǒng)計的最大似然解。

應(yīng)用3LR算法

為了評估LR算法的性能，我們在這里設(shè)置了一個二維模擬圖像，該圖像由兩個模糊且相近的峰值組成。在模擬中，合成圖像被用作128個圖像點的線性陣列，其中陣列位置69和72包含兩個長度為100的尖峰。然后，該數(shù)組將由標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.5個圖像點的規(guī)范化高斯函數(shù)卷積。

此時，平均值為0%的5%的隨機(jī)白噪聲將添加到此模糊圖像中。原始圖像和模糊圖像分別如圖2A和2B所示。重復(fù)20次后，LR算法的應(yīng)用如圖2（c）所示。重復(fù)100次后，如圖2（d）所示，畫質(zhì)進(jìn)一步改善，結(jié)果大幅收斂。



圖2模擬圖像

小結(jié)

實驗結(jié)果表明，RL算法對于恢復(fù)以前隱藏在噪聲中的數(shù)據(jù)是有效的?；诒容^分析，機(jī)器視覺采用基于數(shù)字處理圖像的表面粗糙度估計方法，驗證實際生產(chǎn)和應(yīng)用中圖像恢復(fù)的效率。

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