[发明专利]导光板暗影缺陷检测方法

权利要求书

1.导光板暗影缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）获取导光板图像F，执行步骤2；

（2）获取导光板图像F的尺寸，高度和宽度分别为M和N；执行步骤3；

（3）增强导光板图像F的对比度，得到对比度增强后的图像，执行步骤4；

（4）抑制对比度增强后的图像的椒盐噪声，得到抑制椒盐噪声后的图像；执行步骤5；

（5）对抑制椒盐噪声后的图像进行滤波，得到消除噪音后的图像；执行步骤6；

（6）对消除噪音后的图像进行y方向一阶偏导和xy方向的二阶偏导的两次卷积，得到卷积后的图像F₁和F₂；执行步骤7；

（7）图F₁减去F₂，得到相减后图像；执行步骤8；

（8）将相减后图像的灰度值调整到0-255之间，得到灰度值归一化后的图像；执行步骤9；

（9）对灰度值归一化后的图像进行类型转换，得到字节图像，执行步骤10；

（10）字节图像进行自加，得到自加后的图像；执行步骤11；

自加就是将所输入图像的像素灰度值遵循如下规则进行处理：

式中和分别为两幅字节图像在处的灰度值，为灰度值自适应因子，为灰度值自适应范围值，为相加后图像的灰度值；

（11）对自加后的图像连续进行两次均值滤波，得到第一次滤波后的图像和第二次滤波后的图像；执行步骤12；

（12）第一次滤波后的图像减去第二次滤波后的图像，得到结果图像；执行步骤13；

（13）对结果图像进行阈值分割处理，得到背景部分和前景部分；执行步骤14；

（14）通过连通域分析计算前景图像的连通域，将没有连接在一起的区域块均当成一个个特征不同的小区域；执行步骤15；

（15）对步骤14得到的连通域进行特征提取，得到暗影缺陷；执行步骤16；

（16）将步骤15中提取到的暗影缺陷进行显示。

2.根据权利要求1所述的导光板暗影缺陷检测方法，其特征在于，步骤4包括以下步骤：

窗口上限阈值T，将导光板图像F中灰度值为0或者255的点标记为噪声点，然后增大窗口滤波以此寻找包括非噪声点的最小窗口滤波尺寸进行相应滤波计算；

当窗口滤波尺寸达到窗口上限阈值T仍然无法找到包括非噪声点的最小滤波窗口时，在以噪声点为中心的尺寸大小为T的窗口中，统计灰度值为的0像素点个数N₀和灰度值为255的像素点个数N₂₅₅，采用如下公式：

为该区域的灰度值；

当窗口滤波尺寸达到窗口上限阈值T之前已找到最小滤波窗口，则过滤掉最小滤波窗口中噪声点得到非噪声点集合TG，利用该集合TG中像素灰度值点进行线性加权即可得到噪声点处的恢复值：

上式中代表非噪声点集合TG中的任意一个点；根据非噪声点可得到，为TG中处的像素点到处噪声点的欧氏距离，W为的归一化值；

。

3.根据权利要求2所述的导光板暗影缺陷检测方法，其特征在于，步骤5包括以下步骤：

5.1）通过二维离散傅里叶正变换将抑制椒盐噪声后的图像从时域中转换到频域中，二维离散傅里叶正变换公式如下：

式中是处于上的复函数，是经过傅里叶变换后的复函数；和分别表示采样矩形网格的宽和高，和分别表示采样数组的行的界长和宽的界长；

5.2）根据窗口大小及窗口内的元素与中心点的距离，通过高斯函数来实现系数权值的选择分配，具体公式如下：

式中，表示中心位置处元素的邻域，其大小为；表示空间距离相似度权重因子；即为；

5.3）对滤波后的图像进行频域内的卷积；

5.4）通过二维离散傅里叶逆变换将卷积后的图像从频域中转换到时域中，二维离散傅里叶逆变换公式如下：

。

4.根据权利要求3所述的导光板暗影缺陷检测方法，其特征在于，步骤8包括：

式中和分别是图像区域的最大灰度值和最小灰度值，为归一化之前图像在处的像素值。