一种多方向边缘纹理滤波的图像处理方法及相关装置与流程

本技术涉及图像处理，尤其涉及一种多方向边缘纹理滤波的图像处理方法及相关装置。

背景技术：

1、随着显示技术的快速发展，尤其是在lcd、oled和microled等高端显示屏的广泛应用，生产过程中对质量控制的需求日益增强。aoi检测技术通过自动化手段对显示屏进行实时检测，能够有效识别生产过程中出现的缺陷，如亮点、暗点、色差、划痕和其他视觉缺陷。这不仅提高了检测的准确性和效率，还减少了人工干预，提高了生产线的稳定性。

2、在显示屏生产制造过程中，由于材料不均匀、背光系统设计不当或显示屏组件安装不精确等原因会造成一种大面积亮暗不均的缺陷，这类缺陷通常表现为在显示屏的某些区域，亮度或色彩的分布不均匀。由于这种不均匀性往往是渐变的，而非明显的边界，因此检测算法需要非常敏感以识别这些微小的变化。

3、现有技术中，边缘检测和纹理增强是该缺陷图像检测分析中的关键步骤，传统的边缘检测方法通常通过单一方向的滤波器来检测图像中的边缘特征，容易受到噪声和复杂背景的影响，并且在处理具有复杂纹理或多方向边缘的图像时，还存在方向选择性差、抗噪性能差、处理效率低等问题，导致最终检测结果不理想。

技术实现思路

1、本技术提供了一种多方向边缘纹理滤波的图像处理方法及相关装置，用于提高边缘检测的准确性和鲁棒性。

2、本技术第一方面提供了一种多方向边缘纹理滤波的图像处理方法，包括：

3、获取待检测显示屏的拍摄图像，并对所述拍摄图像进行角点矫正得到标准图像；

4、基于滤波步长参数和正弦函数生成目标权重序列，并根据输入的极性参数选择性地对所述目标权重序列进行反转，所述极性参数用于控制边缘检测方向，所述边缘检测方向包括正极性边缘检测、负极性边缘检测和双极性边缘检测；

5、根据输入的方向参数、所述极性参数和所述目标权重序列构建目标卷积核，所述方向参数用于控制滤波方向，所述滤波方向包括列方向滤波、行方向滤波和多方向滤波；

6、基于所述目标卷积核对所述标准图像进行卷积操作，得到滤波后的输出图像；

7、根据所述极性参数和所述方向参数对所述输出图像进行整合，得到目标图像。

8、可选的，在所述基于所述目标卷积核对所述标准图像进行卷积操作，得到滤波后的输出图像之后，所述方法还包括：

9、根据所述滤波步长参数和所述极性参数计算偏移量，并根据所述偏移量和所述方向参数生成仿射变换矩阵；

10、基于所述仿射变换矩阵对所述输出图像进行几何变换矫正。

11、可选的，所述基于所述仿射变换矩阵对所述输出图像进行几何变换矫正，包括：

12、对所述输出图像的定义域应用所述仿射变换矩阵得到目标定义域；

13、在所述目标定义域内填充预设最小灰度值；

14、对填充后的所述输出图像应用所述仿射变换矩阵进行平移操作，并采用双线性差值进行像素值重采样。

15、可选的，在所述基于滤波步长参数和正弦函数生成目标权重序列之前，所述方法还包括：

16、结合所述标准图像的纹理周期性和边缘特征计算滤波步长参数。

17、可选的，所述结合所述标准图像的纹理周期性和边缘特征计算滤波步长参数，包括：

18、使用傅里叶变换对所述标准图像进行频谱特征分析，得到所述标准图像的频谱幅值，确定所述频谱幅值中的局部极大值；

19、根据所述局部极大值计算得到所述标准图像的纹理频率，并根据所述纹理频率计算滤波步长参数。

20、可选的，所述基于滤波步长参数和正弦函数生成目标权重序列，包括：

21、根据滤波步长参数和正弦函数生成正弦值序列；

22、基于所述正弦值序列通过线性插值和所述正弦函数生成第一权重序列，对所述第一权重序列进行反转生成第二权重序列；

23、合并所述第一权重序列和所述第二权重序列得到目标权重序列；

24、所述第一权重序列single2为：；

25、所述第二权重序列single1为：；

26、其中bias为初始偏移量，为所述滤波步长参数，为所述正弦值序列，k为正整数，reverse表示反转处理。

27、可选的，所述对所述拍摄图像进行角点矫正得到标准图像，包括：

28、确定所述拍摄图像中显示屏区域的边界点坐标集合，对所述边界点坐标集合进行直线拟合得到包裹所述显示屏区域的若干条线段；

29、根据所述若干条线段的交点确定所述显示屏区域的实际角点集合，并截取由所述实际角点集合围成的初始图像；

30、根据所述待检测显示屏和相机内参计算理论角点集合；

31、根据所述实际角点集合和所述理论角点集合确定投影变换矩阵，并使用所述投影变换矩阵对所述拍摄图像进行矫正得到标准图像。

32、本技术第二方面提供了一种多方向边缘纹理滤波的图像处理系统，包括：

33、获取单元，用于获取待检测显示屏的拍摄图像，并对所述拍摄图像进行角点矫正得到标准图像；

34、生成单元，用于基于滤波步长参数和正弦函数生成目标权重序列，并根据输入的极性参数选择性地对所述目标权重序列进行反转，所述极性参数用于控制边缘检测方向，所述边缘检测方向包括正极性边缘检测、负极性边缘检测和双极性边缘检测；

35、构建单元，用于根据输入的方向参数、所述极性参数和所述目标权重序列构建目标卷积核，所述方向参数用于控制滤波方向，所述滤波方向包括列方向滤波、行方向滤波和多方向滤波；

36、卷积单元，用于基于所述目标卷积核对所述标准图像进行卷积操作，得到滤波后的输出图像；

37、整合单元，用于根据所述极性参数和所述方向参数对所述输出图像进行整合，得到目标图像。

38、可选的，所述系统还包括：矫正单元，所述矫正单元用于：

39、根据所述滤波步长参数和所述极性参数计算偏移量，并根据所述偏移量和所述方向参数生成仿射变换矩阵；

40、基于所述仿射变换矩阵对所述输出图像进行几何变换矫正。

41、可选的，所述矫正单元具体用于：

42、对所述输出图像的定义域应用所述仿射变换矩阵得到目标定义域；

43、在所述目标定义域内填充预设最小灰度值；

44、对填充后的所述输出图像应用所述仿射变换矩阵进行平移操作，并采用双线性差值进行像素值重采样。

45、可选的，所述系统还包括：计算单元，所述计算单元用于：

46、结合所述标准图像的纹理周期性和边缘特征计算滤波步长参数。

47、可选的，所述计算单元具体用于：

48、使用傅里叶变换对所述标准图像进行频谱特征分析，得到所述标准图像的频谱幅值，确定所述频谱幅值中的局部极大值；

49、根据所述局部极大值计算得到所述标准图像的纹理频率，并根据所述纹理频率计算滤波步长参数。

50、可选的，所述生成单元具体用于：

51、根据滤波步长参数和正弦函数生成正弦值序列；

52、基于所述正弦值序列通过线性插值和所述正弦函数生成第一权重序列，对所述第一权重序列进行反转生成第二权重序列；

53、合并所述第一权重序列和所述第二权重序列得到目标权重序列；

54、所述第一权重序列single2为：；

55、所述第二权重序列single1为：；

56、其中bias为初始偏移量，为所述滤波步长参数，为所述正弦值序列，k为正整数，reverse表示反转处理。

57、可选的，所述获取单元具体用于：

58、确定所述拍摄图像中显示屏区域的边界点坐标集合，对所述边界点坐标集合进行直线拟合得到包裹所述显示屏区域的若干条线段；

59、根据所述若干条线段的交点确定所述显示屏区域的实际角点集合，并截取由所述实际角点集合围成的初始图像；

60、根据所述待检测显示屏和相机内参计算理论角点集合；

61、根据所述实际角点集合和所述理论角点集合确定投影变换矩阵，并使用所述投影变换矩阵对所述拍摄图像进行矫正得到标准图像。

62、本技术第三方面提供了一种多方向边缘纹理滤波的图像处理装置，所述装置包括：

63、处理器、存储器、输入输出单元以及总线；

64、所述处理器与所述存储器、所述输入输出单元以及所述总线相连；

65、所述存储器保存有程序，所述处理器调用所述程序以执行第一方面以及第一方面中任一项可选的多方向边缘纹理滤波的图像处理方法。

66、本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时执行第一方面以及第一方面中任一项可选的多方向边缘纹理滤波的图像处理方法。

67、从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：

68、首先通过滤波步长参数和正弦函数生成目标权重序列，有效抑制了高频噪声的泄露，并根据极性参数进行选择性反转，从而实现了正极性、负极性和双极性边缘的全面响应。依据输入的方向参数控制滤波方向构建卷积核，并使用该卷积核进行卷积操作，使得滤波后的输出图像能够细致地突出图像中的边缘变化，整合操作则确保了各方向和各极性检测结果的综合，最终提供一个高精度的目标图像。通过调整输入的方向参数和极性参数，可实现多极性、多方向边缘的综合检测，能够有效捕捉到细小的边缘特征，提高了边缘检测的准确性和鲁棒性，适用于显示屏等复杂纹理环境下的图像处理。