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基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法

倩倩 ? 來源:現(xiàn)代電子技術(shù) ? 作者:現(xiàn)代電子技術(shù) ? 2022-09-09 14:50 ? 次閱讀
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摘 要:平面圖像在光線和角度的影響下容易出現(xiàn)色彩缺陷的問題,但由于傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的平面視覺圖像色彩調(diào)整系統(tǒng)的自適應(yīng)效果較差,導(dǎo)致調(diào)整后的圖像色彩差異不明顯。為了解決以上問題,提出一種基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。在硬件設(shè)計(jì)上,開發(fā)以 Tiny6410核心板為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集器,并重新設(shè)計(jì)其外圍電路中的電源電路RS 232電路。在軟件設(shè)計(jì)上,通過自適應(yīng)直方圖對平面視覺圖像進(jìn)行均衡化處理,結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)識別圖像色彩缺陷,通過七色算法設(shè)計(jì)圖像色彩調(diào)整模塊。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示:通過此次設(shè)計(jì)的系統(tǒng)調(diào)整圖像色彩,圖像亮度未受到影響;與2組傳統(tǒng)圖像色彩調(diào)整系統(tǒng)相比,所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)色彩調(diào)整效果更加符合預(yù)期,滿足原始圖像對色彩的要求。

現(xiàn)代科技發(fā)展逐漸走向繁榮,平面圖像色彩調(diào)整技術(shù)也在不斷完善的過程中。生活和工作中處處充滿著平面圖像,人們?nèi)粘J褂玫漠a(chǎn)品一部分都是通過圖形結(jié)合文字來介紹產(chǎn)品信息、產(chǎn)品內(nèi)容以及使用方式的。為了能夠保證圖像的實(shí)際拍攝效果,相關(guān)學(xué)者對平面視覺圖像色彩調(diào)整方法進(jìn)行研究。在文獻(xiàn)[1?2]的研究內(nèi)容中,兩者均利用 Photoshop 顏色模式和高級調(diào)整技巧對存在色彩缺陷的圖像進(jìn)行調(diào)整,但是兩種傳統(tǒng)方法對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整能力較差,存在圖像色彩差異不明顯的問題。因此,此次研究在傳統(tǒng)系統(tǒng)[3]的基礎(chǔ)上,融合機(jī)器視覺技術(shù),提出一種基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,以優(yōu)化系統(tǒng)對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整功能。

1 平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

為了輔助機(jī)器視覺技術(shù)在色彩調(diào)整系統(tǒng)中的應(yīng)用效果,在Tiny6410核心板的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)數(shù)據(jù)采集器硬件。已知該板集成了S3C6410處理器、JTAG接口、復(fù)位電路以及 NAND FLASH等,因此設(shè)計(jì)該硬件時(shí)重點(diǎn)應(yīng)落在外圍電路上[4]。數(shù)據(jù)采集器的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

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電源模塊為系統(tǒng)提供工作電源,是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的前提。因此利用5V電源輸入,同時(shí)利用電壓轉(zhuǎn)換電路為色彩調(diào)整系統(tǒng)提供3.3 V和5V電壓。電源電路的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示[5]。

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為調(diào)試系統(tǒng)硬件與軟件設(shè)計(jì)RS 232電路,如圖3所示,利用該電路控制數(shù)據(jù)采集器的工作運(yùn)行狀態(tài)。

504994e4-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

采用SP3232作為電平轉(zhuǎn)換芯片,設(shè)計(jì)如圖3所示的RS 232電路,轉(zhuǎn)換電平信號[6]。至此實(shí)現(xiàn)平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)。

2 設(shè)計(jì)平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)軟件

2.1自適應(yīng)直方圖均衡化平面視覺圖像

為了實(shí)現(xiàn)對圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整,在HSI中對圖像強(qiáng)度處理。直方圖均衡化的函數(shù)映射方式公式為:

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式中:f (λ)表示映射函數(shù);λ表示輸入的灰度級;i表示灰度級;z(i)表示直方圖分量;N表示像素總數(shù);H表示灰度級的數(shù)量[7]。在灰度級局部化的情況下,可利用式(1)進(jìn)行映射。通過機(jī)器視覺的感知設(shè)置剪輯限值μ,當(dāng)變化量小于差別閾限值JND時(shí),機(jī)器視覺技術(shù)無法感覺圖像亮度的變化情況。已知差別閾限值曲線與平均背景亮度有關(guān),因此假設(shè)平均背景亮度為A(x,y),則存在下列關(guān)系式:

50aa3006-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:(x,y)表示圖像坐標(biāo);K0表示背景灰度級為零時(shí)的可見度閾值;k表示較高背景亮度下,函數(shù)建模的曲線斜率。如果JND值過高,則不能充分增強(qiáng)圖像色彩的邊緣細(xì)節(jié)[8]。因此,為了增強(qiáng)細(xì)節(jié),同時(shí)防止光暈偽影,將灰度級λ的斜率設(shè)置為與JND相同的值。假設(shè)像素強(qiáng)度與背景亮度相似,則灰度級λ的限幅μ(λ)為:

50c37f52-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中f′(λ)表示剪切后直方圖的映射函數(shù)。設(shè)置色彩對比度增強(qiáng)調(diào)節(jié)方案,根據(jù)全局直方圖,調(diào)整局部直方圖的過度增強(qiáng)問題;根據(jù)輸入強(qiáng)度保護(hù)局部區(qū)域的相對亮度,得到精確的映射結(jié)果。

50dc1b52-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:L(x,y)表示均衡化后的映射結(jié)果;ω表示歸一化因子;SN表示近局域的像素?cái)?shù)量;xl,yl表示第l個(gè)區(qū)域的像素坐標(biāo);m表示常數(shù);λil表示修改后的灰度級[9]。根據(jù)上述自適應(yīng)直方圖均衡化方法,設(shè)計(jì)調(diào)整系統(tǒng)的自適應(yīng)處理程序,實(shí)現(xiàn)對圖像的灰度處理。

2.2均衡化處理后基于機(jī)器視覺識別圖像色彩缺陷

均衡化處理后,利用機(jī)器視覺技術(shù),識別調(diào)整圖像存在的色彩缺陷問題。首先將圖像物體色彩與背景色彩進(jìn)行分割,下列公式為圖像背景色彩分割結(jié)果:

50f4d12e-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:IMG0(x,y)表示原始彩色圖像;IMG1(x,y)表示移除背景色彩后的圖像;IMG2(x,y)表示掩模圖像[10]。由于輻射亮度存在動態(tài)變化特性,因此根據(jù)朗伯反射定律,假設(shè)分割后圖像上隨機(jī)一個(gè)點(diǎn)的亮度為I1,入射光的強(qiáng)度為I2,光源之間連線的夾角為α,則存在如下所示的關(guān)系方程:

5114eb80-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

對于應(yīng)用機(jī)器視覺的調(diào)整系統(tǒng)來說,任意點(diǎn)的入射光強(qiáng)度可默認(rèn)為相等,因此夾角α是導(dǎo)致色彩不均勻的主要原因。則可以根據(jù)下列方程,對圖像亮度進(jìn)行校正:

512d907c-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:IRi表示第i個(gè)像素校正后的亮度值;Ii表示某一區(qū)間內(nèi),第i個(gè)像素的亮度值;IH表示所有像素點(diǎn)的平均亮度。當(dāng)存在Ii《IH時(shí),則式(7)的計(jì)算結(jié)果[11]小于255。根據(jù)校正后的亮度,識別存在色彩缺陷的圖像像素位置,得到:

5147b682-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:SD值表示識別到的缺陷指數(shù);M表示缺陷候選區(qū)內(nèi)的像素?cái)?shù)目;qi表示缺陷候選區(qū)的第i個(gè)像素灰度值;qˉ表示所有的像素灰度平均值。根據(jù)上述結(jié)果確定圖像色彩缺陷區(qū)域,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對圖像色彩缺陷的識別定位[12]。

2.3 設(shè)計(jì)圖像色彩調(diào)整模塊

根據(jù)七色算法和上述對圖像的處理過程,設(shè)計(jì)圖像色彩調(diào)整模塊。整個(gè)算法模塊由RGB信號合成模塊、七色拆分模塊、調(diào)整模塊組成。

首先,利用七色拆分模塊拆分RGB圖像信號,發(fā)送到七色調(diào)整模塊中,對各個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,更改RGB圖像的色彩分量。然后,將運(yùn)算結(jié)果上傳到信號合成模塊,疊加單色RGB色彩分量,得到調(diào)整后的平面視覺圖像色彩并輸出[13]。要求每個(gè)七色算法模塊均支持24位色彩輸入,根據(jù)實(shí)際添加的模塊數(shù),支持48位、72位的圖像色彩輸出[14]。最后,經(jīng)過拆分利用不同的系統(tǒng)參數(shù),在白色調(diào)整模塊中進(jìn)行調(diào)整,得到白色的RGB色彩分量。該過程中的部分關(guān)鍵代碼如下:

515dabd6-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

其中P_Wr,P_Wg以及P_Wb用來描述拆解后白色RGB的參數(shù),其取值在(0,1)范圍內(nèi)。利用基色調(diào)整模塊對圖像的色調(diào)、飽和度、亮度增益進(jìn)行再次調(diào)整,從而實(shí)現(xiàn)基色的調(diào)整。再利用補(bǔ)色調(diào)整模塊對色調(diào)、飽和度、亮度增益進(jìn)行補(bǔ)色調(diào)整[15]。最后根據(jù)色彩相加原理,將調(diào)整后的七色RGB色彩分量進(jìn)行組合,得到最終的RGB數(shù)據(jù)并輸出。至此實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1圖像亮度測試

利用此次設(shè)計(jì)的色彩調(diào)整系統(tǒng),對某一存在色彩缺陷的平面視覺圖像進(jìn)行色彩自適應(yīng)調(diào)整,結(jié)合13點(diǎn)法對調(diào)整后的圖像進(jìn)行亮度測試。圖4為13點(diǎn)分布狀態(tài)圖。

519b2952-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

圖中,W,H分別表示系統(tǒng)顯示屏幕的寬度和高度。采用xyY色度,測試圖像調(diào)整后中心點(diǎn)的色坐標(biāo)和亮度參數(shù)。

1)測試圖像的屏前亮度。在相同亮度的測試環(huán)境中,默認(rèn)其白色的屏前亮度值為L,將亮度計(jì)貼在圖4中的第5點(diǎn)處。

2)測試色度不均勻程度。保證亮度條件不變,通過下列公式計(jì)算調(diào)整后的圖像色度不均勻程度:

51dab57c-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:Δx,Δy表示圖像色度不均勻的位置;i∈[0,N],表示單元個(gè)數(shù);xi,yi表示各顯示單元中心點(diǎn),也就是第5點(diǎn)的坐標(biāo)。

3)測試圖像的亮度均勻性。實(shí)驗(yàn)測試條件相同,測試白色亮度顯示的一致性,計(jì)算公式為:

51fdd714-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

式中:L0表示亮度平均值;N表示測試點(diǎn)個(gè)數(shù);L1,L2表示不同測試點(diǎn)的亮度;Li表示中心點(diǎn)亮度值;F表示亮度一致性。利用上述3個(gè)步驟,測試圖像的亮度效果,發(fā)現(xiàn)得到的數(shù)據(jù)與預(yù)期相近,說明此次設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在調(diào)整平面視覺圖像色彩缺陷等問題時(shí)能夠保證圖像的亮度,滿足使用要求。

3.2 增益和亮度線性關(guān)系測試

測試系統(tǒng)調(diào)整色彩過程中,調(diào)整白色增益值后的屏前亮度值,結(jié)果如表1所示。

521a07f4-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

根據(jù)表1中的測試數(shù)據(jù),繪制增益、亮度變化關(guān)系曲線。根據(jù)曲線變化趨勢,可以證明增益與亮度之間存在線性關(guān)系,因此驗(yàn)證了此次設(shè)計(jì)的調(diào)整系統(tǒng),可以用來調(diào)整平面視覺圖像進(jìn)行色彩缺陷。

3.3 圖像色彩調(diào)整效果測試

將本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)與兩個(gè)傳統(tǒng)色彩調(diào)整系統(tǒng)進(jìn)行對比,對同一存在色彩缺陷問題的圖像進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。圖5為不同系統(tǒng)應(yīng)用下,圖像的差異色彩的分布狀態(tài)示意圖。

525a945e-300a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

從圖5所示的3組測試結(jié)果可以看出,只有文中系統(tǒng)應(yīng)用下的圖像,其差異色彩坐標(biāo)集中在中心位置,而兩個(gè)傳統(tǒng)系統(tǒng)調(diào)整后,圖像的差異色彩坐標(biāo)分布相對分散,可見其色彩調(diào)整效果并不理想。

4 結(jié) 語

為了提高平面圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整能力,提出基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。在機(jī)器視覺技術(shù)的幫助下,結(jié)合硬件與軟件的雙重設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了對平面視覺圖像色彩的自適應(yīng)調(diào)整,一定程度上改善了平面圖像經(jīng)過調(diào)整后的色彩差異度的問題。但在設(shè)計(jì)過程中發(fā)現(xiàn),該系統(tǒng)的運(yùn)算程序較為復(fù)雜,可能會影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率。因此,在今后的研究工作中,可以優(yōu)化系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)步驟,將圖像數(shù)量作為測試變量,分析長時(shí)間的工作條件下,系統(tǒng)是否可以高效運(yùn)行,進(jìn)一步提升系統(tǒng)對平面圖像的自適應(yīng)調(diào)整能力。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:論文速覽 | 基于機(jī)器視覺的平面視覺圖像色彩自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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    機(jī)器視覺本質(zhì)上是一個(gè)系統(tǒng)(例如一臺計(jì)算機(jī))查看的能力。系統(tǒng)通過該能力分析圖像,然后作出決策或進(jìn)行分類。
    的頭像 發(fā)表于 09-10 17:23 ?819次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>及其功能?

    圖像采集卡與工業(yè)相機(jī):機(jī)器視覺“雙劍合璧”的效能解析

    在工業(yè)自動化、科學(xué)研究和安防監(jiān)控等關(guān)鍵領(lǐng)域,“看得清”是無數(shù)決策的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺系統(tǒng)如同為機(jī)器賦予慧眼,而在這雙慧眼中,工業(yè)相機(jī)與圖像采集卡(ImageAcquisitionCard)
    的頭像 發(fā)表于 08-19 12:39 ?886次閱讀
    <b class='flag-5'>圖像</b>采集卡與工業(yè)相機(jī):<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>“雙劍合璧”的效能解析

    機(jī)器視覺系統(tǒng)工業(yè)相機(jī)的成像原理及如何選型

    機(jī)器視覺系統(tǒng)是一種模擬人類視覺功能,通過光學(xué)裝置和非接觸式傳感器獲取圖像數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析和處理,以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)物體的識別、測量、檢測和定位等功能的智能化
    的頭像 發(fā)表于 08-07 14:14 ?1650次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺系統(tǒng)</b>工業(yè)相機(jī)的成像原理及如何選型

    一文帶你了解什么是機(jī)器視覺網(wǎng)卡

    機(jī)器視覺網(wǎng)卡通常指的是在機(jī)器視覺系統(tǒng)中用于連接工業(yè)相機(jī)到計(jì)算機(jī)的以太網(wǎng)卡。它的核心作用是實(shí)現(xiàn)高速、穩(wěn)定、低延遲的圖像數(shù)據(jù)傳輸。以下是關(guān)于
    的頭像 發(fā)表于 07-09 16:18 ?783次閱讀
    一文帶你了解什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>網(wǎng)卡

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡:機(jī)器視覺的核心樞紐

    應(yīng)用廣泛。工業(yè)相機(jī)圖像采集卡的主要功能在機(jī)器視覺系統(tǒng)中,工業(yè)相機(jī)負(fù)責(zé)捕獲目標(biāo)對象的圖像,而圖像采集卡則負(fù)責(zé)將這些
    的頭像 發(fā)表于 05-21 12:13 ?946次閱讀
    工業(yè)相機(jī)<b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>的核心樞紐

    EtherCAT科普系列(8):EtherCAT技術(shù)在機(jī)器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用

    機(jī)器視覺是基于軟件與硬件的組合,通過光學(xué)裝置和非接觸式的傳感器自動地接受一個(gè)真實(shí)物體的圖像,并利用軟件算法處理圖像以獲得所需信息或用于控制機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 05-15 17:09 ?1761次閱讀
    EtherCAT科普系列(8):EtherCAT技術(shù)在<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>領(lǐng)域的應(yīng)用

    【「# ROS 2智能機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐」閱讀體驗(yàn)】視覺實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)算法的應(yīng)用

    相機(jī)標(biāo)定是視覺系統(tǒng)的基石,直接影響后續(xù)圖像處理的精度。書中詳細(xì)介紹了單目和雙目相機(jī)的標(biāo)定流程,包括標(biāo)定板的使用、參數(shù)優(yōu)化以及標(biāo)定文件的應(yīng)用。 實(shí)際應(yīng)用中,標(biāo)定誤差可能導(dǎo)致機(jī)器人定位偏差,因此標(biāo)定過程
    發(fā)表于 05-03 19:41