PCB檢測(cè)圖像的空間域去噪方法研究

孫家富

摘要：PCB生產(chǎn)過程中為了提升產(chǎn)品品質(zhì)需要利用自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備（AOI）對(duì)焊點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，在圖像獲取和傳輸過程中由于環(huán)境條件和傳輸信道等其他干擾往往會(huì)導(dǎo)致圖像被各種噪聲所污染，因此需要在對(duì)圖像作進(jìn)一步處理前對(duì)其進(jìn)行去噪。本文對(duì)常見的幾種空間域去噪方法進(jìn)行了研究，首先對(duì)去噪方法分類，再重點(diǎn)討論各去噪方法，列出其操作算法，比較它們的優(yōu)劣性和適用性，并給出去噪效果對(duì)比，最后總結(jié)各算法的特性。

關(guān)鍵詞：PCB；AOI；圖像去噪；空間濾波

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）04-0061-03

圖像空間域去噪顧名思義是直接對(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算進(jìn)行去噪，根據(jù)算法的不同分為線性和非線性，包括均值濾波器，統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器等。均值濾波器根據(jù)計(jì)算方式不同又可細(xì)分為算術(shù)均值、幾何均值等其他濾波器。統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器同樣根據(jù)排序方式不同分為中值、最大值、最小值以及其他變種濾波器。

1 均值濾波器

此類濾波器平滑一副圖像中的局部變化，它使用濾波器模板遍歷整幅圖像，使用模板鄰域內(nèi)像素的平均灰度值代替圖像中每個(gè)像素的值，這種處理的結(jié)果降低了圖像灰度的“尖銳”變化進(jìn)而達(dá)到模糊結(jié)果，降低噪聲的效果。然而，由于圖像邊緣也是由圖像灰度尖銳變化帶來的特性，所以在濾波過程中也存在著邊緣模糊的負(fù)面效應(yīng)。另外，因?yàn)闉V波器平滑模糊比模板尺寸小的像素區(qū)域，所以濾波效果與濾波模板尺寸相關(guān)，當(dāng)模板尺寸越大時(shí)，濾波后的圖像更模糊，所以需要選擇合適的模板尺寸。

1.1 算術(shù)均值濾波

這是最簡(jiǎn)單的均值濾波器，屬于線性濾波器，濾波公式如下：

其中，為處理過的圖像，為原圖像，表示中心在點(diǎn)處、大小為的矩形濾波模塊（例如3×3的矩形濾波模塊如上圖）。該濾波器可以去除均勻噪聲和高斯噪聲，如上述，在濾波過程中會(huì)對(duì)圖像造成一定程度的模糊。

1.2 加權(quán)的均值濾波器

為降低算術(shù)均值濾波器在濾波過程中對(duì)圖像的模糊，根據(jù)像素和窗口中心像素的距離對(duì)濾波模板中系數(shù)進(jìn)行加權(quán)賦值，賦值大小與像素離中心點(diǎn)的距離成反比。同樣為線性濾波器，最常用的加權(quán)模板（3×3）如下：

1.3 幾何均值濾波器

該濾波器處理操作由如下表達(dá)式給出：

濾波后的像素由子圖像窗口中像素乘積的次冪給出，故為非線性濾波器。該濾波器實(shí)現(xiàn)的平滑可與算術(shù)均值濾波器相比，但這種處理中丟失的圖像細(xì)節(jié)更少，能夠更好地濾掉高斯噪聲，并且能夠更多的保留圖像的邊緣信息（如圖1）。但是該濾波器對(duì)0值較敏感，在濾波器窗口內(nèi)只要有一個(gè)像素的灰度值為0，就會(huì)造成濾波器的輸出結(jié)果為0。

1.4 諧波均值濾波器

該濾波器操作由如下表達(dá)式給出，為非線性濾波：

它對(duì)于鹽粒噪聲（白噪聲）效果較好，但不適用于胡椒噪聲，比較適合處理高斯噪聲。

1.5 逆諧波均值濾波器

該濾波器操作由如下表達(dá)式給出，屬非線性濾波：

其中稱為濾波器的階數(shù)，它更適合于處理脈沖噪聲，這種濾波器適合減少在實(shí)際中消除椒鹽噪聲的影響。當(dāng)值為正時(shí)，可以消除胡椒噪聲；當(dāng)值為負(fù)時(shí)，消除鹽粒噪聲，當(dāng)=0時(shí)，該濾波器退化為算術(shù)均值濾波器；當(dāng)=-1時(shí)，退化為諧波均值濾波器。它不能同時(shí)消除這兩種噪聲，即它有一個(gè)缺點(diǎn)，必須事先知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲，以便為選擇正確的符號(hào)，如果符號(hào)選擇錯(cuò)誤，則可能會(huì)引起災(zāi)難性的后果（如圖2）。

2 統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器

統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器是一種非線性空間濾波器，這種濾波器的響應(yīng)以濾波器包圍的圖像區(qū)域所包含的像素的排序?yàn)榛A(chǔ)，然后使用統(tǒng)計(jì)排序結(jié)果決定的值代替中心像素的值。

2.1 中值濾波器

最常用的統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器是中值濾波器，它使用一個(gè)像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值。即：

中值濾波器的應(yīng)用非常普遍，因?yàn)閷?duì)于某些類型的隨機(jī)噪聲，它們可提供良好的去噪能力，且相比相同尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度更少。在存在單極或雙極脈沖噪聲的情況下，中值濾波器尤其有效，更適用于去除椒鹽噪聲。

2.2 自適應(yīng)中值濾波器

該濾波器不同于之前的濾波器，其模板尺寸會(huì)根據(jù)其算法保持或增大，算法試圖去除椒鹽（脈沖）噪聲，平滑其他非脈沖噪聲，減少諸如物體邊界細(xì)化或粗化等失真從而盡可能保留細(xì)節(jié)，這是傳統(tǒng)的中值濾波器所做不到的，它可以處理具有更大概率的脈沖噪聲，其和中值濾波器濾波效果對(duì)比如圖3。

除了上面提到的常用排序?yàn)V波器外還有最大值濾波器、最小值濾波器，它們同中值濾波器方法，只是以圖像排序中的最大值和最小值代替該像素的值，可分別用來降低胡椒噪聲和鹽粒噪聲。

3 結(jié)語

圖像去噪作為一種重要的圖像預(yù)處理，其去噪效果好壞直接影響到后續(xù)的圖像處理工作，如圖像分割、邊緣檢測(cè)等。去噪方法有很多，除了本文中提到的一些基本去噪方法外，還有許多諸如頻率域?yàn)V波，形態(tài)學(xué)去噪以及它們的改進(jìn)型、混合型等，讀者可以自己進(jìn)一步研究。每種方法在計(jì)算復(fù)雜性和去噪效果方面各有不同，我們需要根據(jù)圖像的特性和自己的目的選擇最適合的去噪方法，從而達(dá)到在提升效率的同時(shí)并實(shí)現(xiàn)所需的去噪效果。

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