基于圖像的紅外鏡頭焦距快速檢測(cè)方法研究

鐘建波，李茂忠，夏青松，羅永芳，賈鈺超，王彩萍，李洪兵，羅 宏，黃 攀

基于圖像的紅外鏡頭焦距快速檢測(cè)方法研究

鐘建波，李茂忠，夏青松，羅永芳，賈鈺超，王彩萍，李洪兵，羅 宏，黃 攀

（云南北方光學(xué)科技有限公司，云南 昆明 650217）

如何準(zhǔn)確檢測(cè)鏡頭的焦距是紅外鏡頭參數(shù)檢測(cè)的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容。本文提出了一種基于刀口靶圖像的焦距快速檢測(cè)方法。該方法先采集紅外鏡頭聚焦?fàn)顟B(tài)下的刀口靶圖像，再進(jìn)行刀口靶圖像的二值化處理；通過(guò)提取目標(biāo)的邊緣輪廓，獲得最小外接矩形的頂點(diǎn)坐標(biāo)信息，從而估算出紅外鏡頭對(duì)應(yīng)焦距。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)：該檢測(cè)方法可快速、準(zhǔn)確地測(cè)量出鏡頭的焦距，且測(cè)量的平均絕對(duì)誤差百分比小于1.48。該方法為紅外鏡頭重要參數(shù)的快速檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。

紅外鏡頭焦距；檢測(cè)方法；二值化；邊緣提取

0 引言

鏡頭焦距（focal length）是指鏡頭光學(xué)后主點(diǎn)到焦點(diǎn)的距離，是鏡頭的重要性能指標(biāo)。鏡頭焦距的長(zhǎng)短決定著拍攝的成像大小，視場(chǎng)角大小，景深大小和畫(huà)面的透視強(qiáng)弱[1]，因此如何準(zhǔn)確檢測(cè)紅外鏡頭的焦距是紅外鏡頭參數(shù)檢測(cè)的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容。

紅外鏡頭焦距測(cè)量的方法可分為直接法和間接法。間接法就是通過(guò)測(cè)量鏡頭視場(chǎng)角，逆向推導(dǎo)鏡頭的焦距[1]。但間接法成立的前提是鏡頭不存在畸變，而在實(shí)際測(cè)量中，尤其對(duì)于小焦距鏡頭，畸變是不可忽略的，故導(dǎo)致間接法計(jì)算的鏡頭焦距不準(zhǔn)確；直接法就是通過(guò)獲取目標(biāo)圖像信息，來(lái)獲得鏡頭焦距，目前主流的設(shè)備是鏡頭MTF測(cè)量設(shè)備。該設(shè)備測(cè)量精度高、一致性好，但設(shè)備價(jià)格昂貴，鏡頭焦距測(cè)量成本高，效率低，不利于批量化鏡頭的快速檢測(cè)。

針對(duì)所述現(xiàn)狀，本文提出了一種基于刀口靶圖像的紅外鏡頭焦距快速檢測(cè)方法。該方法通過(guò)采集紅外鏡頭聚焦?fàn)顟B(tài)下的刀口靶圖像，利用Otsu閾值分割方法獲取二值化圖像，并提取目標(biāo)的邊緣輪廓，再利用仿射變換獲取刀口靶對(duì)應(yīng)的最小外接矩形，并將外接矩形的頂點(diǎn)坐標(biāo)帶入焦距計(jì)算公式中，進(jìn)而估算出紅外鏡頭的對(duì)應(yīng)焦距。該方法可實(shí)現(xiàn)批量化紅外鏡頭焦距的快速、準(zhǔn)確測(cè)量，能夠有效降低鏡頭參數(shù)測(cè)量成本。

1 理論與方法

1.1 自適應(yīng)閾值分割

最大類(lèi)間方差法（Otsu）是一種通用的檢測(cè)分割算法。針對(duì)圖像灰度直方圖雙峰無(wú)明顯低谷或是雙峰和低谷都不明顯的情況，適宜采用最大類(lèi)間方差法，可最大化地確定雙峰間的分割閾值位置。該方法利用圖像灰度直方圖零階、一階累計(jì)矩最大化判別函數(shù)，選擇圖像分割的最佳閾值[2-3]。

1.2 邊緣提取

邊緣提取是一種基于像素灰度突變來(lái)分割圖像的常用方法。常用的邊緣提取方法有基于形態(tài)學(xué)梯度的邊緣提取方法，索貝爾邊緣提取方法，拉普拉斯邊緣提取方法和Canny邊緣提取方法?；谛螒B(tài)學(xué)梯度的邊緣提取方法是將圖像中的形態(tài)學(xué)膨脹結(jié)果減去形態(tài)學(xué)腐蝕結(jié)果，即得到包含目標(biāo)梯度的邊緣輪廓信息，該操作會(huì)改變目標(biāo)成像后的像素尺寸，影響計(jì)算精度。索貝爾邊緣提取方法和拉普拉斯邊緣提取方法在卷積核較小時(shí)，提取邊緣準(zhǔn)確度不高，對(duì)于較大的卷積核，近似過(guò)程中使用較多的像素點(diǎn)，時(shí)間損耗大，故本文選用Canny邊緣提取方法。該方法先計(jì)算和方向上的一階導(dǎo)數(shù)，再組合成4個(gè)方向的導(dǎo)數(shù)，并將方向?qū)?shù)中局部最大值的點(diǎn)組成邊緣候選像素[5]。

最后在提取邊緣輪廓時(shí)，Canny方法采用兩個(gè)閾值，如果像素梯度大于較大閾值，就將其標(biāo)記為有效邊緣；如果像素梯度小于較小閾值，就標(biāo)記為非有效邊緣；如果像素梯度介于兩者之間，只有當(dāng)它連接到一個(gè)高閾值像素時(shí)，才將其標(biāo)記為有效邊緣。

1.3 仿射變換

仿射變換是圖像幾何變換中一種重要的處理手段。它將平面中任何平行四邊形映射到任何其他平行四邊形￠￠￠￠中，且保持變換前后線段的平直性和平行性。通過(guò)仿射變換，可實(shí)現(xiàn)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、伸縮、翻轉(zhuǎn)等幾何變換[6]。二維歐式空間上的仿射變換可表示為(1)式。由式(1)可得，典型的仿射變換主要有以下幾種：

1）平移變換。將點(diǎn)(,)移動(dòng)到點(diǎn)(＋,＋)，則變化矩陣為：

2）縮放變換。將點(diǎn)(,)橫坐標(biāo)放大或縮小倍，縱坐標(biāo)放大或縮小倍，則變換矩陣為：

3）旋轉(zhuǎn)變換。將目標(biāo)圖形圍繞原點(diǎn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)弧度，則變換矩陣為：

1.4 焦距計(jì)算公式推導(dǎo)

矩形靶標(biāo)經(jīng)光學(xué)成像系統(tǒng)的示意圖如圖1所示。其中_target為矩形靶標(biāo)的物理寬度，_target為矩形靶標(biāo)的物理高度，單位均為mm。矩形靶標(biāo)經(jīng)光學(xué)系統(tǒng)成像后輸出的圖像尺寸為×，且靶標(biāo)在圖像中所占像素大小為－和－，單位均為像素。利用光學(xué)成像系統(tǒng)的三角關(guān)系，可得如下關(guān)系式：

式中：ppH為探測(cè)器的水平尺寸，mm；fcol為平行光管焦距，mm；flen為紅外鏡頭焦距，mm。而探測(cè)器的瞬時(shí)水平視場(chǎng)角和鏡頭焦距的關(guān)系如下[1]：

故紅外鏡頭的焦距：

其中，將(2)式代入(3)式，可得探測(cè)器的瞬時(shí)水平視場(chǎng)角：

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文選用的靶標(biāo)為刀口靶，半徑為16mm，平行光管焦距為260mm，探測(cè)器為非制冷探測(cè)器，分辨率為640×512，像元間距為17mm，且紅外鏡頭理論焦距為54mm。圖2(a)為紅外鏡頭處于聚焦?fàn)顟B(tài)下，刀口靶經(jīng)光學(xué)成像系統(tǒng)后的輸出圖像，圖2(b)為圖像經(jīng)二值化后目標(biāo)邊緣提取結(jié)果，圖2(c)為目標(biāo)經(jīng)仿射變換后的輸出結(jié)果。由圖2(b)可得，本文方法可準(zhǔn)確提取刀口靶標(biāo)的邊緣輪廓。

將圖2(c)中的刀口靶外接矩形的頂點(diǎn)坐標(biāo)帶入計(jì)算公式(4)和(5)，可得54mm紅外鏡頭的實(shí)際焦距為56.1406mm，而該鏡頭經(jīng)認(rèn)證機(jī)構(gòu)檢測(cè)的焦距結(jié)果為55.7360mm，絕對(duì)誤差為0.4046mm，誤差百分比為0.7。

為驗(yàn)證本文算法的普適性，對(duì)同批次的54mm和8mm各5只紅外鏡頭分別計(jì)算焦距，并與認(rèn)證機(jī)構(gòu)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如表1和表2所示。

結(jié)合公式(4)和(5)可得，影響紅外鏡頭焦距測(cè)量精度的參數(shù)有探測(cè)器像元的水平尺寸，平行光管焦距、矩形靶標(biāo)的物理尺寸和靶標(biāo)在圖像中所占的水平像素。其中，探測(cè)器像元的水平尺寸，平行光管焦距、矩形靶標(biāo)的物理尺寸受到機(jī)加件加工精度的影響，存在一定誤差，故需要對(duì)整個(gè)檢測(cè)平臺(tái)進(jìn)行校準(zhǔn)。而靶標(biāo)在圖像中所占的水平像素，其計(jì)算值精度與測(cè)量鏡頭的焦距大小有關(guān)，焦距大的紅外鏡頭，所成的像分辨率高，估計(jì)的誤差對(duì)結(jié)果影響小，而焦距小的紅外鏡頭，所成的像分辨率低，估計(jì)的誤差對(duì)結(jié)果影響大。因此，當(dāng)計(jì)算靶標(biāo)在圖像中所占的水平像素時(shí)，需要對(duì)圖像進(jìn)行亞像素處理，減小估計(jì)誤差，提高該值的估計(jì)精度，進(jìn)而提高焦距測(cè)量精度。如何提高紅外鏡頭焦距的測(cè)量精度將是課題組的下一步研究工作。

圖2 刀口靶圖像的處理流程圖

表1 同批次54mm紅外鏡頭的焦距檢測(cè)結(jié)果

表2 同批次5只8mm紅外鏡頭的焦距檢測(cè)結(jié)果

3 結(jié)論

本文介紹了一種基于圖像的紅外鏡頭焦距的快速檢測(cè)方法。對(duì)比結(jié)果表明，相對(duì)于認(rèn)證機(jī)構(gòu)的焦距檢測(cè)結(jié)果，該方法估計(jì)的鏡頭焦距平均絕對(duì)誤差百分比小于1.48。證實(shí)了該方法的有效性和準(zhǔn)確性，為鏡頭重要參數(shù)的快速檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。

[1] 許士文. 紅外成像系統(tǒng)測(cè)試與評(píng)價(jià)[M]. 北京:紅外與激光工程, 2008: 150-180.

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Fast Focal Length Measurement Method based on Infrared Lens Images

ZHONG Jianbo，LI Maozhong，XIA Qingsong，LUO Yongfang，JIA Yuchao，WANG Caiping，LI Hongbin，LUO Hong，HUANG Pan

(650217,)

Accurately measuring the focal length of an infrared lens is a crucial issue in infrared lens parameter measurement. This paper proposes a practical focal length estimation method based on a target knife image. First, the target image is captured in the focused state and a binary image is obtained, then the edge of the target is extracted, the vertex coordinates of the minimum external rectangle are obtained, and the corresponding focal length of the infrared lens is estimated. Experimental results show that the algorithm can measure the focal length of the infrared lens quickly and accurately, and the average absolute error percentage is less than 1.48. This method lays the foundation for the rapid measurement of infrared lens parameters.

focal length of infrared lens, measurement method, image binarization, edge extraction

TP391

A

1001-8891(2021)06-0583-04

2019-04-30；

2021-06-10 .

鐘建波（1989-），男，工程師，碩士，從事紅外鏡頭成像性能綜合評(píng)估、小目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法研究。E-mail：961903746@qq.com。