模糊图像处理在活塞环检测中的应用

贾正峰1,2 ，于忠海1,2 ，张晓锋2,3 ，陈田1,2

(1.上海理工大学 机械工程学院，上海200093)

(2.上海电机学院 机械学院，上海200245)

(3.上海交通大学 机械与动力工程学院，上海200240)

    为了解决因在活塞环缺陷检测的过程中，由于相机与活塞环之间存在相对运动，使图像产生运动模糊，对后面的缺陷特征提取、目标识别和图像分析产生的不良影响，以运动模糊图像的点扩展函数估计为中心，推导和计算出图像模糊的模糊角度以及模糊长度，然后应用维纳滤波的方法，得到复原后的质量得到改善的图像。同时通过实验的方法，测试了图像复原的结果，得到经过预处理后质量较高的图片。

    活塞环缺陷检测是一个数量大并且反复的过程，因而要求对每一个活塞环的检测要在短时间内完成，使得在拍摄过程中相机与活塞环之间存在着比较大的相对运动，这也是造成图像采集过程中图像模糊的最重要原因。尽管可以通过调节曝光时间来匹配相应的转速，使得图像模糊现象得到一定的改善，但曝光时间不能无限制的调节，否则会造成相机的曝光量不足，在成像的过程中丢失必要的轮廓以及缺陷的信息，以致在图像分析处理过程中出现误检或是漏检。因此，在曝光时间调节适当的情况下，对采集到的图像数据先进行图像复原，恢复图像的真实信息，再对复原图像进行特征提取、数据分析，这样能够最大程度地保留活塞环表面的特征信息，使得处理结果更符合要求。

    物体在运动过程中存在惯性，在相机拍照的短暂曝光时间里，可以认为运动方向是近似不变的，通常作为直线运动处理。运动模糊图像中的模糊长度就是点扩展函数矩阵的尺度，运动模糊点扩展函数是建立退化模型的重要一环。通过对图像的旋转，旋转角度即为模糊角度，将运动模糊方向旋转到水平轴，这样就将二维问题转化成为一维问题。然后将旋转后的模糊图像在水平轴上进行一阶微分，再求出各行的自相关，并将微分自相关图像的各列求和，得到一条鉴别曲线，曲线上会出现一对共轭的双峰，该双峰为负值，对称分布在零频尖峰两侧，两相关峰之间的距离就是运动模糊点扩展函数尺度的两倍［1］。通过这样的方法，可以估算出点扩展函数，从而可以直接通过维纳滤波等方法对图像进行复原。

    因此如何做好活塞环缺陷图片的预处理，提高图片质量，为后续的活塞环缺陷特征提取、目标识别和图像分析打好基础，是当前活塞环缺陷检测系统急需解决的问题。

1点扩展函数计算过程

    运动模糊点扩展函数中非常重要的参数是模糊角度和模糊长度，下面分别对这两个参数进行计算和估计。

1.1模糊角度

    模糊角度的计算目前比较通用也比较成熟的方法是利用Radon变换。Radon变换利用的是在某指定方向上的投影的图像变换方法。该方法是对运动模糊图像进行二次傅里叶变换，将变换后的结果图像进行二值化处理，并在0°～179°内进行Radon变换以获取每个对应角度上的极大变换值。Radon变换的极大变换值所对应的角度就是所求的模糊角度［2］。具体步骤叙述如下：首先，将相机拍摄的照片导入，并对导入的图像进行傅里叶变......

 作者简介：贾正峰（1989—），男，内蒙古包头人，上海理工大学硕士研究生，主要研究方向为测试控制技术。
 
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