一种基于OpenCV的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法

一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法
技术领域
1.本发明涉及视频图像处理领域，尤其涉及一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法。


背景技术：

2.在检测精密工艺样品表面平整度的过程中，干涉测量是一种常用的重要方法。传统的人工利用尺子和铅笔对干涉图进行判读来评定试样的质量。这种方法虽然简单，但需要供给大量的人力和物力，并且在精度方面也无法得到保障；
3.干涉检测是以波长为基准对被检对象进行测量比较，通过干涉条纹来反映被测对象的信息。照传统的方法操作，将干涉实验仪器调整好后只能到仪器的目镜中观察，而在每次测量时需要对一百甚至几百条等倾干涉条纹进行记录。不仅测量时间长，同时还会对眼睛造成伤害。因此光学干涉检测技术中对条纹的自动记录和处理是非常重要的研究方向。
4.在计算机技术高度发展的背景下，视觉图像处理技术已经能够成熟地应用于现代光学测量技术领域，运用该技术不仅能实现高精度，高灵敏度的测量，还能极大节省人力物力。计算机视觉处理技术主要分为以数学形态学为基础的传统视觉处理技术和基于深度学习的现代处理技术。
5.对于干涉条纹图像的处理有很多种方案,不同学者所采用的算法各有不同，但是其中心思想大致相同，即从已有的单幅干涉图像中确定每一条干涉明条纹或暗条纹的中心位置。目前最为普遍的是相移法和中心线法，其中相移法抗噪声性能较弱，需要多幅图片进行处理；中心线法计算耗时略长。
6.即传统的干涉测量方法效率低，浪费人力物力且现存的计算机图像处理方法存在无法实时处理视频信息，难以进行有效的进行工程应用问题。


技术实现要素：

7.本发明的目的是为了提供一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法，测量效率高、测量精度高。
8.为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法，包括：
9.步骤1：读入干涉图像视频的开始帧图像；
10.步骤2：获取轮廓拓扑结构和轮廓点集；
11.步骤2.1：对图像进行二值化操作；
12.步骤2.2：删除非闭环轮廓信息，提取完整的明纹圆环和中心亮斑的轮廓点集及拓扑结构信息从而提取有效轮廓；
13.步骤3：提取明纹中心拟合圆环；
14.步骤3.1：明纹级次标定；
15.步骤3.2：获取明纹内外轮廓拟合圆环并计算明纹中心拟合圆环；
16.步骤4：求取图像物理信息：与开始帧对比拟合员半径求取光程差；
17.步骤5：判断是否结束帧，若否，则返回步骤2；若是，则提取结束。
18.优选地，所述步骤2开始前还包括对帧图像进行图像灰度化的操作。
19.优选地，所述步骤2.1前还包括图像预处理的步骤，步骤2.1和步骤2.2之间还包括闭运算处理的步骤。
20.优选地，所述图像预处理包括直方图均衡化和中值滤波。
21.优选地，步骤3.1具体为：对于迈克尔逊干涉圆环图像，知道由内至外前两级明纹间的信息即可获取物理微动距离；
22.根据中心亮斑是否存在，一级明纹与二级明纹的轮廓信息也不同；引入中心亮暗判别矩阵，将图像矩阵切片，取图像正中间约占总图像5％面积大小的矩阵，根据其中元素的均值亮度值判断此时中心是否有亮斑；
23.当中心有亮斑时，一级明纹和二级明纹为亮斑外的前两级明纹；
24.当中心没有亮斑时，一级明纹和二级明纹为从中心向外延伸的前两级明纹。
25.优选地，所述步骤3.2具体包括：
26.对一级明纹获取一级明纹内外轮廓拟合圆环并计算一级明纹中心拟合圆环，具体为：对一级明纹的内外边缘轮廓进行最小外接圆拟合得到两个一级明纹内外轮廓拟合圆环，对两个一级明纹内外轮廓拟合圆环进行平均得到一级明纹中心拟合圆环；
27.对二级明纹获取二级明纹内外轮廓拟合圆环并计算二级明纹中心拟合圆环的步骤与一级明纹获取步骤相同。
28.优选地，所述步骤4具体为：设初始时刻t0一级明纹的一级明纹中心拟合圆环半径为经过t1时刻后，当前一级明纹中心拟合圆环半径为且此时无新明纹产生，则第一个一级明纹中心拟合圆环偏移量为：
[0029][0030]
其中，表示初始时刻t0二级明纹的二级明纹中心拟合圆环半径；
[0031]
则此时有光程差改变量δλ为：
[0032]
δλ＝oλ/2
[0033]
其中，λ表示波长；
[0034]
若经过时间t2，当有时，则产生了新的明纹，记有k级明纹从中心产生，k表示新产生一级明纹的数量；对产生新的第k级别明纹，重新跟踪第一级明纹进行计算其相对原始图像的光程差改变量；此时第k个一级明纹相对偏移量为ok：
[0035][0036]
则此时有光程差变化量δλ为：
[0037]
δλ＝(k ok)λ/2
[0038]
通过上述方法即可对迈克尔逊干涉图像信息实时处理，从而用于计算出微动距离达到测量微动距离的目的。
[0039]
本发明具有如下有益效果：
[0040]
一、本发明方法以形态学处理为基础，提出了衍射图像处理系统；采用基于opencv库的轮廓最小外接圆提取方法，并通过明纹内外轮廓最小外接圆平均处理进行中心明纹拟合圆环的获取，最后通过级次标定与级次间信息处理达到对迈克尔逊衍射圆环视频所表示的物理信息的实时提取，效率高，用于迈克尔逊衍射圆环图像的微距测量。
[0041]
二、图像中存在较多的椒盐噪声，并且由于在暗环境中，图像本身的对比度较低，整体偏暗，无法直接获得足够的有效信息，本发明采用图像灰度化、图像预处理和闭运算对图像进行去噪，解决图像光照不均，辨识度不高的问题，提高后续图像处理的精度和准确度。
附图说明
[0042]
图1为本发明提取方法流程图；
[0043]
图2为本实施例中的提取方法整体流程图；
[0044]
图3为本实施例中干涉圆环图像灰度化后的示意图；
[0045]
图4为本实施例中图像中心亮斑不同情况下的拓扑结构示意图；
[0046]
图5为本实施例中明纹内外轮廓拟合圆环及明纹中心拟合圆环的示意图。
具体实施方式
[0047]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0048]
请参考图1，本发明为一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法，步骤包括：
[0049]
步骤1：读入干涉图像视频的开始帧图像；
[0050]
步骤2：获取轮廓拓扑结构和轮廓点集；
[0051]
步骤2.1：对图像进行二值化操作；
[0052]
步骤2.2：删除非闭环轮廓信息，提取完整的明纹圆环和中心亮斑的轮廓点集及拓扑结构信息从而提取有效轮廓；
[0053]
步骤3：提取明纹中心拟合圆环；
[0054]
步骤3.1：明纹级次标定；
[0055]
步骤3.2：获取明纹内外轮廓拟合圆环并计算明纹中心拟合圆环；
[0056]
步骤4：求取图像物理信息：与开始帧对比拟合员半径求取光程差；
[0057]
步骤5：判断是否结束帧，若否，则返回步骤2；若是，则提取结束。
[0058]
结合图2和图，下面给出一种具体实施例：
[0059]
一种基于opencv的迈克尔逊干涉图像物理信息提取方法，基于opencv库函数进行图像处理，步骤具体为：
[0060]
步骤1：读入干涉图像视频的开始帧图像：将录制好的视频或工业ccd摄像头获取的视频信息导入，读取图像的第一帧，设此时进入的为视频的第一帧数；
[0061]
步骤20：对读入的帧图像进行图像灰度化的操作：参阅图3，利用opencv库的cv2.cvtcolor()函数将图像灰度化导入，灰度化后的图像亮度信息不会被改变，只是由三
通道信息变为了单通道信息；减小颜色通道，以利于提高后续图像处理的速度；
[0062]
步骤2：获取轮廓拓扑结构和轮廓点集；
[0063]
步骤2.11：图像预处理；预处理步骤包括直方图均衡化和中值滤波；
[0064]
由于迈克尔逊干涉图像特点，其具有中间亮边缘暗的特点，为了方便后续处理，利用cv2.createclahe()函数提供的clahe有限对比适应性直方图均衡化方法对图像进行处理，以为后续处理提供良好的基础图像；
[0065]
对干涉图像，其成像类似于电子散斑图像，故图像中存在大量的椒盐噪声；中值滤波对椒盐噪声具有良好的抑制效果，本实施例中利用cv2.medianblur()提供的中值化方法对图像进行处理，减小图像噪声。
[0066]
步骤2.1：对图像进行二值化操作：在之前的图像预处理优化基础上对图像进行二值化操作，为后续提取轮廓及其拓扑结构提供基础图像；
[0067]
步骤2.12：闭运算：中值滤波虽然可以有效的抑制原始图像的椒盐噪声，但是经过二值化后在白色的明纹中心依然有黑色的单像素或多像素噪点，或在黑色暗纹区域有白色噪点；因此，利用cv2.morphologyex()提供的闭运算方法，即对图像进行先膨胀后腐蚀的操作，再次优化图像；
[0068]
步骤2.2：提取有效轮廓：在迈克尔逊干涉圆环图像的边缘处存在不完整的圆环图像，如图3所示，标号为6的圆环以外的明纹圆环均为不完整的圆环；在利用cv2.findcontours()轮廓提取后会错误的将这些非闭环轮廓信息提取出来，显然，这提取了过多了无用轮廓信息，既不利于计算也不对提取信息有任何帮助，因此利用其轮廓面积较小的性质将该轮廓信息删除，即利用cv2.contourarea()函数对各个轮廓的面积进行筛选，仅留下完整的明纹圆环和中心亮斑的轮廓点集及其拓扑结构信息从而提取有效轮廓；拓扑结构信息就是每个轮廓点集对应的序号，从里面到外以依次增大。
[0069]
步骤3：提取明纹中心拟合圆环；
[0070]
步骤3.1：明纹级次标定；具体为：对于迈克尔逊干涉圆环图像，为了提取迈克尔逊干涉圆环图像中所表示的物理微动信息，知道由内至外前两级明纹间的信息即可获取物理微动距离；由于需要利用前两级明纹半径的数学关系，故对其明纹级别标定十分重要；
[0071]
根据中心亮斑是否存在，一级明纹与二级明纹的轮廓信息也不同，参阅图4，示出了中心亮斑不同情况下的拓扑结构；引入中心亮暗判别矩阵，将图像矩阵切片，取图像正中间约占总图像5％面积大小的矩阵，根据其中元素的均值亮度值判断此时中心是否有亮斑；
[0072]
当中心有亮斑时，一级明纹和二级明纹为亮斑外的前两级明纹，参阅图4(a)，第一级和第二级明纹为图4(a)中轮廓1，2中间和3，4中间的亮域；
[0073]
当中心没有亮斑时，一级明纹和二级明纹为从中心向外延伸的前两级明纹，参阅图4(b)，第一级和第二级明纹为图4(b)中的轮廓0，1中间和2，3中间的亮域；
[0074]
步骤3.2：获取明纹内外轮廓拟合圆环并计算明纹中心拟合圆环，具体包括：
[0075]
对一级明纹获取一级明纹内外轮廓拟合圆环并计算一级明纹中心拟合圆环，具体为：参阅图5，利用cv2.minenclosingcircle()函数对一级明纹的内外边缘轮廓进行最小外接圆拟合得到两个一级明纹内外轮廓拟合圆环a1和a2，对两个一级明纹内外轮廓拟合圆环取平均得到一级明纹中心拟合圆环，一级明纹中心拟合圆环的半径为图5中的r1；
[0076]
对二级明纹获取二级明纹内外轮廓拟合圆环并计算二级明纹中心拟合圆环的步
骤与一级明纹获取步骤同理，具体为：参阅图5，对二级明纹的内外边缘轮廓进行最小外接圆拟合得到两条一级明纹内外轮廓拟合圆环b1和b2，对两条级明纹内外轮廓拟合圆环取平均得到一级明纹中心拟合圆环，一级明纹中心拟合圆环的半径为图5中的r2；
[0077]
一级明纹中心拟合圆环的半径r1即一级明纹的半径，二级明纹中心拟合圆环的半径r2即二级明纹的半径，记录一级明纹和二级明纹的半径，用于后续物理信息提取。
[0078]
步骤4：求取图像物理信息：与开始帧对比拟合员半径求取光程差；
[0079]
表1参数定义
[0080][0081]
设初始时刻t0一级明纹的一级明纹中心拟合圆环半径为经过t1时刻后，当前一级明纹中心拟合圆环半径为且此时无新明纹产生，则第一个一级明纹中心拟合圆环偏移量为：
[0082][0083]
其中，表示初始时刻t0二级明纹的二级明纹中心拟合圆环半径；
[0084]
则此时有光程差改变量αλ为：
[0085]
αλ＝oλ/2
[0086]
其中，λ表示波长；
[0087]
若经过时间t2，当有时，则产生了新的明纹，记有k级明纹从中心产生，k表示新产生一级明纹的数量；对产生新的第k级别明纹，重新跟踪第一级明纹进行计算其相对原始图像的光程差改变量；此时第k个一级明纹相对偏移量为kk：
[0088][0089]
则此时有光程差变化量δλ为：
[0090]
δλ＝(k ok)λ/2
[0091]
通过上述方法即可对迈克尔逊干涉图像信息实时处理，计算出微动距离达到测量微动距离的目的。本实施例中，可采用下式计算微动距离：δλ＝2δd，其中，表示光程差变化量，δd表示微动距离。
[0092]
步骤5：判断是否结束帧，若否，则返回步骤2；若是，则提取结束。
[0093]
本发明通过对干涉图像提取实时提取物理信息，达到实时测量物理微距或工件表面微形变的目的。
[0094]
此外，本方法具有较高的精准度，如下表2所示为6组实验；分别测量距离增大与距离减小不同大小的情况，其误差不超过3％，即误差不超过
[0095]
表2精度对比实验数据
[0096][0097]
本发明未涉及部分均与现有技术相同或采用现有技术加以实现。
[0098]
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。