一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法

1.本发明属于显微光学测量技术领域，具体涉及一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法。


背景技术：

2.当今显微光学测量技术不断发展，基于变焦的三维测量技术是当前微结构三维测量领域的研究焦点。变焦测量是一种表面形貌测量方法，利用光学显微镜中表面图像的锐度来确定沿表面每个位置的表面高度，该技术被应用于涡轮叶片气膜孔显微三维测量中。在判断某一点的高度时，需要对比聚焦图像序列上每一张图像上同一像素坐标下的像素的对焦测度大小，计算对焦测度是准确判断高度的重要依据。聚焦评价方法作为实现对焦测度计算的方法，是景深测量的重要研究内容。
3.在使用前述聚焦评价算子对图像上的聚焦评价进行计算时，被测物体表面的纹理和色彩不可预知，这些纹理和色彩的存在会影响对焦测度的计算，这种情况在由金属铸造，并使用激光加工而成的涡轮发动机叶片气膜孔表面十分常见，有必要对其进行处理。
4.图像上的色彩均匀区域会导致该区的聚焦评价出现错误，因为一块色彩完全一致的表面，无论是否清晰聚焦，其显微数字图像上各个像素之间的梯度都会非常低，导致常见的对焦测度算子失效。其在实际测量中表现为：聚焦三维重建技术涉及到数字图像聚焦评价方法(刘孟晨，庞长涛，郝雪.sobel算子在气膜孔图像清晰度评价过程中的研究[j].机械科学与技术，2020，39(7):1071-1076)，其依赖于物体表面的固有的非规则化微米、纳米级微结构，以确保在聚焦区形成像素间对比度。然而该微米、纳米级微结构的具体尺度并无法得到控制，其反射的光线经过不同光学倍率的物镜之后投射在相机传感器上，所占据的像素数存在差别：如图1中(a)所示，一些尺寸较小的微结构的像可以被一个像素囊括，此时，该像素的聚焦评价值可以正确地表示该点实际的聚焦状况；而如图1中(b)所示，另一些较大尺寸的结构的像则占据多个像素，在其边缘所通过的像素上，聚焦评价值仍可以正确地表示该点实际的聚焦状况；但是在结构内部像素上，由于其与周围像素的灰度梯度较小，聚焦评价函数难以正确检测到该点的实际聚焦情况。
[0005]
综上所述，亟待提出一种聚焦评价方法，来解决被测物体表面的非规则化微米、纳米级微结构尺度不一问题。


技术实现要素：

[0006]
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，解决被测物体表面的非规则化微米、纳米级微结构尺度不一问题，提高聚焦评价方法的精度。
[0007]
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0008]
一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，基于显微视觉测
量系统，包括以下步骤：
[0009]
步骤1，使用引导滤波与高反差保留相结合的显微图像预处理算法对原始显微图像i0进行预处理，得到增强后图像i2；
[0010]
步骤2，对增强后图像i2使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价，得到聚焦评价图像im；
[0011]
步骤3，对聚焦评价图像im使用基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波，得到滤波聚焦评价图像im′
。
[0012]
所述的步骤1具体为：对原始显微图像i0使用罚函数法对引导滤波的线性参数进行最优化求取，进行引导滤波，得到滤波后图像i1；然后对滤波后图像i1进行高反差保留图像增强：先进行高斯滤波，得到背景图像ib，将滤波后图像i1与背景图像ib相减，得到细节图像if，将细节图像if与增强系数n相乘，再与滤波后图像i1相加，得到增强后图像i2。
[0013]
所述的步骤2具体为：对增强后图像i2使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价：对增强后图像i2上的任意一个像素(x，y)选取一尺寸为w1×
w1的初始窗口u1(x，y)，并计算初始窗口u1(x，y)内像素灰度值的平均绝对偏差(mean absolute deviation，mad)，并将该mad值记为m1，如果m1小于给定的mad阈值t1，则令窗口尺寸w1等于w1+1，再次计算m1值，直至m1值大于或等于mad阈值t1，或w1值大于等于窗口最大值w
max
；将此时的窗口尺寸w1代入下述brenner-2d聚焦评价函数：
[0014]im
(x，y)＝|i2(x，y)-i2(x+w
1-1，y)|+|i2(x，y)-i2(x，y+w
1-1)|
[0015]
式中：x——像素横坐标；y——像素纵坐标；
[0016]
得到增强后图像i2上的像素(x，y)的聚焦评价值m(x，y)；对增强后图像i2上的每一个像素使用上述方法，即得到聚焦评价图像im。
[0017]
所述的步骤3具体为：对聚焦评价图像im使用基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波：对聚焦评价图像im上的任意一个像素(x，y)选取一尺寸为w2×
w2的初始窗口u2(x，y)，并计算初始窗口u2(x，y)内像素聚焦评价值的平均绝对偏差(mad)，并将该mad值记为m2，如果m2大于给定的mad阈值t2，则令窗口尺寸w2等于w2+1，再次计算m2值，直至m2值大于或等于mad阈值t2，或w2值大于等于窗口最大值w
max
，使用此时的窗口尺寸w2进行均值滤波，得到聚焦评价图像im上的像素(x，y)的聚焦评价值滤波结果m
′
(x，y)；对聚焦评价图像im上的每一个像素使用上述方法，即得到滤波聚焦评价图像im′
。
[0018]
本发明的有益效果是：
[0019]
本发明通过使用引导滤波和高反差保留的图像预处理方法，实现对聚焦评价无影响的图像滤波，并使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价和基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波，有效降低了微结构尺度问题对聚焦评价的影响。具体为：
[0020]
(1)本发明依托于显微变焦三维测量的框架，在显微视觉测量系统中无需新增其它设备，适应性强，能够很好的契合不同使用条件下的显微视觉测量系统；
[0021]
(2)由于本发明采用了引导滤波和高反差保留作为图像预处理方法，相比普通的滤波，可以有效保留显微图像聚焦区域的特征，滤除非聚集区域噪声，能够实现对聚焦评价无影响的图像预处理；
[0022]
(3)本发明对通过对聚焦评价尺度进行动态选取，有效降低了微结构尺度问题对聚焦评价的影响，减少了错误聚焦评价值，有利于高精度三维测量。
附图说明
[0023]
图1为微结构尺度问题在数字图像上的表现示意图；其中图(a)仅包括一个像素；图(b)包括多个像素。
[0024]
图2为本发明的流程图。
[0025]
图3为本发明采用的高反差保留方法示意图。
[0026]
图4为本发明实施例所涉及的显微聚焦图像处理过程图；其中(a)是ccd相机获取的气膜孔原始显微图像i0；(b)是经过引导滤波器滤波的滤波后图像i1；(c)是经过高反差保留处理得到的增强后图像i2；(d)是直接使用brenner-2d得到的聚焦评价图像；图(e)是基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价得到的聚焦评价图像im；图(f)是经过基于mad的聚焦评价值自适应窗口滤波的滤波聚焦评价图像im′
。
具体实施方式
[0027]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0028]
参照图2，一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，基于显微视觉测量系统，包括以下步骤：
[0029]
步骤1，对原始显微图像i0进行引导滤波，得到滤波后图像i1；然后对滤波后图像i1进行高反差保留，得到增强后图像i2；
[0030]
具体的，对原始显微图像i0使用引导滤波的方法如下：
[0031]
引导滤波器通过线性优化方法来解决边缘保持滤波问题，通过假设滤波前后像素灰度值在滤波窗口内呈现线性关系，来保持梯度的相对性，从而实现边缘保持：
[0032][0033]
式中：ω——计算窗口；a——一次线性系数；b——常数项；x——像素横坐标；y——像素纵坐标；i——窗口内像素横坐标；j——窗口内像素纵坐标；
[0034]
对于不同的滤波窗口，可以通过改变a、b的值来控制滤波的强度，当窗口处在边缘上，就采用较大的a来减弱平滑；当窗口不在边缘上，则采用较小的a来增强平滑；由于滤波后图像应当尽可能减小与滤波前图像的方差，因此采用罚函数法对a、b进行最优化求取，将代价函数设为：
[0035][0036]
式中；cost——代价值；∈——对a
(x，y)
的惩罚系数，a
(x，y)
越大，将受到越高的惩罚；
[0037]
将上式对a、b分别求偏导得：
[0038]
[0039][0040]
式中；cost——代价值；∈——惩罚系数；
[0041]
令上两式等于0，求极值，联立方程组，解得：
[0042][0043][0044]
式中：|ω|——窗口中像素数量；μ——引导图像在窗口内的均值；σ——窗口内像素灰度标准差；
[0045]
对于同一个像素，在滤波过程中会多次出现在滤波窗口中，需要对其取平均值，即：
[0046][0047]
具体的，如图3所示，对滤波后图像进行高反差保留图像增强的方法为：首先对滤波后图像i1进行高斯滤波，得到背景图像ib，再将滤波后图像i1与背景图像ib相减，得到细节图像if，然后将细节图像if与增强系数n相乘，最后与滤波后图像i1相加，得到增强后图像i2；
[0048]
步骤2，对增强后图像i2使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价：对增强后图像i2上的任意一个像素(x，y)选取一尺寸为w1
×
w1的初始窗口u1(x，y)：
[0049]
u1(x，y)＝{i2(i，j)|0≤(i-x)＜w1∩0≤(j-y)＜w1}
[0050]
式中：u1——聚焦评价窗口，w1——聚焦评级尺度，初始情况一般取w1＝3；
[0051]
并计算初始窗口u1(x，y)内像素灰度值的平均绝对偏差(mean absolute deviation，mad)，并将该mad值记为m1：
[0052][0053]
式中：m1——mad值；
[0054]
如果m1小于给定的mad阈值t1，则令窗口尺寸w1等于w1+1，再次计算m1值，直至m1值大于或等于mad阈值t1，或w1值大于等于窗口最大值w
max
；将此时的窗口尺寸w1代入下述brenner-2d聚焦评价函数，求得点(x，y)的聚焦评价值：
[0055]im
(x，y)＝|i2(x，y)-i2(x+w
1-1，y)|+|i2(x，y)-i2(x，y+w
1-1)|
[0056]
得到增强后图像i2上的像素(x，y)的聚焦评价值m(x，y)；对增强后图像i2上的每一个像素使用上述方法，即可得到聚焦评价图像im；
[0057]
步骤3，对聚焦评价图像im使用基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波：对聚焦评价图像im上的任意一个像素(x，y)，选取一尺寸为(2
×
w2+1)
×
(2
×
w2+1)的初始窗口u2(x，y)：
[0058]
u2(x，y)＝{im(i，j)||i-x|≤w2∩|j-y|≤w2}
[0059]
式中：u2——滤波窗口；
[0060]
并计算初始窗口u2(x，y)内像素聚焦评价值的平均绝对偏差(mad)，并将该mad值记为m2：
[0061][0062]
式中：m2——mad值；
[0063]
如果m2大于给定的mad阈值t2，则令窗口尺寸w2等于w2+1，再次计算m2值，直至m2值大于或等于mad阈值t2，或w2值大于等于窗口最大值w
max
，使用此时的窗口尺寸w2进行均值滤波：
[0064][0065]
得到聚焦评价图像im上的像素(x，y)的聚焦评价值滤波结果im′
(x，y)；对聚焦评价图像im上的每一个像素使用上述方法，即可得到滤波聚焦评价图像im′
。
[0066]
图4为本实施例所涉及的显微聚焦图像处理过程图；其中(a)是ccd相机获取的气膜孔原始显微图像i0；(b)是经过引导滤波器滤波的滤波后图像i1；(c)是经过高反差保留处理得到的增强后图像i2；(d)是直接使用brenner-2d得到的聚焦评价图像；图(e)是基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价得到的聚焦评价图像im；图(f)是经过基于mad的聚焦评价值自适应窗口滤波的滤波聚焦评价图像im′
。经过对比可以看出原始显微图像i0高焦区域有较多噪声；滤波后图像i1中高焦区域噪声被去除；滤波后图像i1有较大尺寸的微结构；直接使用brenner-2d得到的聚焦评价图像中微结构内部聚焦评价失效；聚焦评价图像im中微结构内部聚焦评价得到改善，但是聚焦评价变化剧烈；滤波聚焦评价图像im′
滤波后聚焦评价值较为平滑。
[0067]
以上实施例仅仅表达了本发明的一种实施方式，在不脱离本发明专利构思的前提下所做的变形和改进应当都属于本发明专利的保护范围。

技术特征：
1.一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，基于显微视觉测量系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用引导滤波与高反差保留相结合的显微图像预处理算法对原始显微图像i0进行预处理，得到增强后图像i2；步骤2，对增强后图像i2使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价，得到聚焦评价图像i
m
；步骤3，对聚焦评价图像i
m
使用基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波，得到滤波聚焦评价图像i
m
′
。2.根据权利要求1所述的一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：对原始显微图像i0使用罚函数法对引导滤波的线性参数进行最优化求取，进行引导滤波，得到滤波后图像i1；然后对滤波后图像i1进行高反差保留图像增强：先进行高斯滤波，得到背景图像i
b
，将滤波后图像i1与背景图像i
b
相减，得到细节图像i
f
，将细节图像i
f
与增强系数n相乘，再与滤波后图像i1相加，得到增强后图像i2。3.根据权利要求1所述的一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：对增强后图像i2使用基于mad的brenner-2d自适应聚焦评价：对增强后图像i2上的任意一个像素(x，y)选取一尺寸为w1×
w1的初始窗口u1(x，y)，并计算初始窗口u1(x，y)内像素灰度值的平均绝对偏差(mean absolute deviation，mad)，并将该mad值记为m1，如果m1小于给定的mad阈值t1，则令窗口尺寸w1等于w1+1，再次计算m1值，直至m1值大于或等于mad阈值t1，或w1值大于等于窗口最大值w
max
；将此时的窗口尺寸w1代入下述brenner-2d聚焦评价函数：i
m
(x，y)＝|i(x，y)-i(x+w
1-1，y)|+|i(x，y)-i(x，y+w
1-1)|式中：x——像素横坐标；y——像素纵坐标；得到增强后图像i2上的像素(x，y)的聚焦评价值m(x，y)；对增强后图像i2上的每一个像素使用上述方法，即得到聚焦评价图像i
m
。4.根据权利要求1所述的一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：对聚焦评价图像i
m
使用基于mad的聚焦评价值自适应窗口均值滤波：对聚焦评价图像i
m
上的任意一个像素(x，y)选取一尺寸为w2×
w2的初始窗口u2(x，y)，并计算初始窗口u2(x，y)内像素聚焦评价值的平均绝对偏差(mad)，并将该mad值记为m2，如果m2大于给定的mad阈值t2，则令窗口尺寸w2等于w2+1，再次计算m2值，直至m2值大于或等于mad阈值t2，或w2值大于等于窗口最大值w
max
，使用此时的窗口尺寸w2进行均值滤波，得到聚焦评价图像i
m
上的像素(x，y)的聚焦评价值滤波结果i
m
′
(x，y)；对聚焦评价图像i
m
上的每一个像素使用上述方法，即得到滤波聚焦评价图像i
m
′
。

技术总结
一种用于涡轮叶片气膜孔显微光学测量的自适应聚焦评价方法，基于显微视觉测量系统，先采用对原始显微图像I0使用罚函数法对引导滤波的线性参数进行最优化求取，进行引导滤波，得到滤波后图像；然后对滤波后图像进行高反差保留图像增强，得到有利于聚焦评价的增强后图像；对增强后图像种的各个像素计算平均绝对偏差(MAD)值，选取合适的聚焦评价尺度进行聚焦评价，再计算聚焦评价值图像上各个像素的平均绝对偏差(MAD)值，选取合适的滤波尺度进行均值滤波，得到滤波后的聚焦评价图像；本发明将尺度自适应选取方法融入聚焦评价方法和滤波方法，可以有效降低微结构尺度问题对显微图像聚焦评价的影响。图像聚焦评价的影响。图像聚焦评价的影响。


技术研发人员：凡正杰 张儒亭 梅雪松 崔健磊 黄旺旺
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2023.05.30
技术公布日：2023/8/13