太赫茲成像檢測算法研究

李建蕊 李九生 史葉欣

摘要：由于太赫茲波所處波段位置特殊性以及現(xiàn)階段太赫茲成像系統(tǒng)性能的限制等，太赫茲波成像質(zhì)量低，無法滿足可視化效果，限制了其發(fā)展和應(yīng)用。結(jié)合太赫茲圖像模糊特征和灰度信息提出利用灰度特征對太赫茲圖像進(jìn)行圖像分割來提高太赫茲圖像質(zhì)量，抑制太赫茲圖像背景噪聲，保留太赫茲圖像目標(biāo)重要信息，實現(xiàn)太赫茲成像目標(biāo)檢測。實驗結(jié)果與其他太赫茲圖像處理方法結(jié)果對比表明，基于灰度特征的圖像處理算法可以提高圖像清晰度和對比度，實現(xiàn)精確分割，為太赫茲成像在安全檢查和醫(yī)學(xué)成像等應(yīng)用中實現(xiàn)快速檢測和提取目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：太赫茲波;成像檢測;灰度分析;圖像分割;背景去噪;實驗分析

中圖分類號：TN911.73-34;0436.2

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：l004-373X（ 2019） 24-0071-04

0 引 言

太赫茲在電磁波中處于特殊位置，但相對于其他波段，太赫茲波的研究起步比較晚，一個重要原因是很難產(chǎn)生存在于遠(yuǎn)紅外與微波之間的太赫茲波，并且缺乏相應(yīng)太赫茲波的檢測手段。隨著科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展，太赫茲源和探測器也得到了相應(yīng)發(fā)展。近幾年，太赫茲成像技術(shù)在眾多領(lǐng)域均得到重視和應(yīng)用，通過搭建太赫茲成像系統(tǒng)以實現(xiàn)太赫茲成像和檢查，如醫(yī)藥工程領(lǐng)域、工業(yè)工程領(lǐng)域以及安全檢查領(lǐng)域[1-5]。太赫茲成像所得太赫茲圖像的質(zhì)量會受到太赫茲成像系統(tǒng)硬件和外界環(huán)境的影響和干擾，使太赫茲圖像出現(xiàn)模糊和對比度低等問題，甚至實驗結(jié)果使人眼無法在視覺上辨別目標(biāo)物體的特征信息。對應(yīng)的硬件和技術(shù)問題，如成像系統(tǒng)中產(chǎn)生太赫茲波的太赫茲源會隨機(jī)地出現(xiàn)波動使實驗樣本上的部分灰度特征在讀取過程中出現(xiàn)誤差，使所得太赫茲圖像的灰度分布出現(xiàn)抖動。這些并不是實驗樣本本來的灰度信息，這是由于太赫茲源不穩(wěn)定造成的。圖像中出現(xiàn)“拖尾和斷點”的現(xiàn)象，是由于太赫茲波探測器所造成的。目前太赫茲成像系統(tǒng)所使用的探測器多為熱釋電型傳感器，雖然熱釋電型傳感器的響應(yīng)范圍大和性價比高，但響應(yīng)速度較慢，而響應(yīng)元本身也存在著噪聲[6]。另外，該類探測器除了對太赫茲波有響應(yīng)外，也易對環(huán)境中的紅外線產(chǎn)生響應(yīng)，在太赫茲圖像上產(chǎn)生高斯噪聲等一系列隨機(jī)噪聲，太赫茲圖像中的條紋干擾噪聲，正是由太赫茲波探測器內(nèi)部元件之間是相互干擾所致[7-8]。此外，在太赫茲成像實驗過程中，如二維成像平移臺機(jī)械移動的抖動和不均勻，數(shù)據(jù)采集卡的電子噪聲等多種因素導(dǎo)致了太赫茲圖像灰度信息重疊和錯位[9-10]。本文采用自設(shè)太赫茲成像系統(tǒng)對隱藏在紙箱中的衣物包裹金屬手槍進(jìn)行透射式成像。根據(jù)實驗所獲得的太赫茲圖像存在的各種噪聲和干擾，假設(shè)太赫茲圖像的像素與像素之間的關(guān)系是相互獨立的，根據(jù)恒定背景圖像的強(qiáng)度分析，太赫茲圖像的噪聲可以建模為高斯噪聲。由于實驗所得太赫茲圖像具有分段平滑的特點，且沒有明顯的紋理，可以選取各向異性擴(kuò)散濾波、雙邊濾波和低通濾波等方法對太赫茲圖像進(jìn)行初步的平滑處理以削弱高頻噪聲對后期圖像處理的影響。太赫茲圖像中目標(biāo)對象與背景噪聲的產(chǎn)生原因不同，在對太赫茲圖像進(jìn)行灰度直方分析過程中，兩者所屬的像素類別會有所不同，根據(jù)太赫茲圖像像素類的變化，實現(xiàn)噪聲與目標(biāo)的分割，并檢測提取出目標(biāo)對象的邊界，從而準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)對象和有用信息。

1 基本原理

對于存在背景噪聲的太赫茲圖像，先對太赫茲圖像進(jìn)行一次平滑濾波，以減少高頻噪聲對后期太赫茲圖像檢測提取造成影響。為了保護(hù)太赫茲圖像中的局部信息包括邊界和紋理，采用低通濾波器對太赫茲進(jìn)行首次濾波處理。初步濾波后，對太赫茲圖像進(jìn)行全局信息和局部信息提取，找到太赫茲圖像的全局峰值和像素類均值，利用斜截差法獲得目標(biāo)檢測的候選閾值，并通過太赫茲圖像中目標(biāo)與背景灰度特征的差異來篩選出最終合適的閾值對太赫茲圖像進(jìn)行分割，利用均衡化增強(qiáng)消除局部信息的非均勻特性。然后，提取圖像邊界，獲得無背景噪聲的太赫茲圖像?；诨叶忍卣鞯奶掌澇上駲z測算法框圖如圖1所示。

圖像直方圖分布繪制了每個灰度值的像素數(shù)，設(shè)太赫茲圖像為f（x），歸一化灰度直方為p（x）。

2 實驗結(jié)果與分析

本文采用自設(shè)太赫茲成像系統(tǒng)如圖2所示，其為基于BWO連續(xù)太赫茲成像系統(tǒng)。以返波管振蕩器（BWO）作為太赫茲波輻射源搭建一個連續(xù)太赫茲波點掃描透射成像系統(tǒng)，并使用多線程控制技術(shù)控制鎖相放大器和二維成像平移臺。由于太赫茲源光斑具有點擴(kuò)散特性，為了使太赫茲成像系統(tǒng)所得太赫茲圖像具有更完整的目標(biāo)信息，本實驗采用掃描步長小于成像系統(tǒng)聚焦光斑尺寸的方式對樣品物體進(jìn)行太赫茲透射成像，掃描步長為0.5 mm。在指定電壓下，返波管輻射出強(qiáng)度最大的連續(xù)太赫茲波（頻率達(dá)到0.71 THz），經(jīng)斬波器和衰減片后由兩個聚乙烯透鏡進(jìn)行校準(zhǔn)和匯聚，使太赫茲波聚焦到樣本上，使其攜帶樣本信息。樣本置于可沿x軸和y軸掃描的線性步進(jìn)二維平移臺上，平移臺載物根據(jù)預(yù)先設(shè)計好的掃描區(qū)域、步長和步速進(jìn)行二維平移運動。該掃描區(qū)域必須使成像樣本完全置于光路中，且聚焦后的焦斑與樣本必須在同一個平面上。穿過樣本的光束，經(jīng)過另一對透鏡的準(zhǔn)直并聚焦到探測器上，探測到的光強(qiáng)信號由放大器放大并送到計算機(jī)進(jìn)行保存，后續(xù)利用Matlab軟件提取數(shù)據(jù)以還原太赫茲圖像。為提高信噪比，本實驗在溫度保持298 K，濕度低于1%的條件下，對隱藏在紙箱中由衣物包裹的金屬手槍進(jìn)行透射式成像，成像系統(tǒng)的分辨率為480 μmx360μm，如圖3所示。圖3a）為隱藏在紙箱中的待測金屬手槍的光學(xué)圖片，圖3b）為經(jīng)過透射成像后所得到手槍的太赫茲圖像，圖3c）為太赫茲圖像的灰度直方圖，圖3d）為歸一化后的灰度直方分布圖。

太赫茲圖像的灰度直方圖可以直觀地反應(yīng)太赫茲圖像的像素分布和局部與全局信息。通過分析其灰度直方圖，可以更快速地找到分割太赫茲圖像方法。由圖3d）可以看出，太赫茲原圖像中，目標(biāo)的灰度級主要集中在50-100之間，而背景噪聲則主要集中在190-230之間。因此圖像邊界的灰度級就可能分布在150-190或者100-150之間。為后期快速從候選閾值中篩選出合適閾值創(chuàng)造了條件。圖4為對太赫茲圖像歸一化灰度直方分布進(jìn)行分析所得到的相關(guān)曲線。圖中綠色曲線為太赫茲圖像的歸一化灰度直方分布曲線;藍(lán)色曲線為經(jīng)過初次低通濾波后得到的歸一化灰度直方分布曲線;紅色曲線為全局峰值曲線，其波峰對應(yīng)為太赫茲圖像的全局峰值，每個波峰代表一個像素類，那么曲線對應(yīng)的橫坐標(biāo)即為像素類的均值;黃色曲線為檢測目標(biāo)所需的候選閾值曲線。本文選擇閾值分別為77，112，182，將太赫茲圖像進(jìn)行像素分類標(biāo)記。圖5a）為太赫茲原圖像進(jìn)行初次濾波處理后的結(jié)果，圖5b）為標(biāo)記后的太赫茲圖像，利用所選閾值對太赫茲圖像進(jìn)行標(biāo)記，可以看出太赫茲圖像在標(biāo)記過程中局部信息的標(biāo)記是不均勻的。此時利用均衡化，消除不均勻現(xiàn)象，并利用sobel邊界提取算子進(jìn)行邊界提取，圖5c）所示為本文提出算法處理后的最終結(jié)果。

本文采用小波重構(gòu)分解作為對比，對太赫茲圖像進(jìn)行處理。圖6a）為太赫茲原圖像，圖6b）為平移不變小波分解后高頻和低頻信息分布，圖6c）為經(jīng)過維納濾波后，進(jìn)行小波重構(gòu)得到的太赫茲圖像。雖然小波分解可以分解出不同頻率的信息，但是由于太赫茲圖像中存在背景噪聲，使得太赫茲圖像的特征沒有明顯顯現(xiàn)出來。從圖5和圖6對比發(fā)現(xiàn)，本文所提出的方法可以很好地分割背景和目標(biāo)物體，并成功識別出測試樣本的輪廓，增強(qiáng)了可視化效果，精確地提取出了目標(biāo)物體。

3 結(jié)語

本文利用自設(shè)的太赫茲成像系統(tǒng)對隱藏在紙箱中衣物包裹的實驗樣品進(jìn)行透射式成像，對所獲得的太赫茲圖像進(jìn)行灰度特征分析，并與小波分解重構(gòu)方法獲得的結(jié)果進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明，本文算法一方面可以有效抑制太赫茲圖像的隨機(jī)噪聲和條紋噪聲等復(fù)雜噪聲，提高圖像清晰度和對比度;另一方面，根據(jù)太赫茲圖像本身的灰度強(qiáng)度分布進(jìn)行分類，實現(xiàn)可選多閾值的精確分割，根據(jù)全局峰值對太赫茲圖像進(jìn)行標(biāo)記分類，去除背景噪聲保留太赫茲目標(biāo)全局信息和細(xì)節(jié)信息。采用邊界提取算子進(jìn)一步精準(zhǔn)地識別和提取出了太赫茲圖像目標(biāo)邊界，增強(qiáng)可視化效果，達(dá)到了預(yù)期目的，為太赫茲成像技術(shù)在安全檢測和醫(yī)學(xué)檢測等應(yīng)用中實現(xiàn)快速檢測和提取目標(biāo)奠定了基礎(chǔ)。

注：本文通訊作者為李九生。

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作者簡介：李建蕊（1984-），女，河北唐山人，碩士，講師，研究方向為太赫茲技術(shù)和移動通信。

李九生（1976-），男，廣西桂林人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為太赫茲技術(shù)。

史葉欣（1995-），女，內(nèi)蒙古人，碩士，研究方向為太赫茲技術(shù)。