印刷電路板的圖像分割

時間：2018-10-23 19:00:06

關(guān)鍵字：印刷電路板圖像

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[導(dǎo)讀]1 前沿閾值分割是圖像預(yù)處理中關(guān)鍵的步驟，實質(zhì)是對每一個象素點確定一個閾值，根據(jù)閾值決定當(dāng)前象素是前景還是背景點，目前，已有大量的閾值處理方法，比如全局閾值和局域閾值，是最簡單的分割方法，而后者則是把整

1 前沿

閾值分割是圖像預(yù)處理中關(guān)鍵的步驟，實質(zhì)是對每一個象素點確定一個閾值，根據(jù)閾值決定當(dāng)前象素是前景還是背景點，目前，已有大量的閾值處理方法，比如全局閾值和局域閾值，是最簡單的分割方法，而后者則是把整幅圖分成許多子圖像，每幅圖像分別使用不同的閾值進(jìn)行分割。

本文分析了文獻(xiàn)[1]中的算法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)閾值選取方法，實踐證明，這種方法簡單、計算量小、速度快、統(tǒng)計準(zhǔn)確，可以適時獲取圖像的閾值，PCB圖像分割的效果非常好，圖像分割以后，保證了目標(biāo)圖形的完好無損，圖象增強之后，使的開路和短路更加清晰、突出，為以后的圖像處理做好了充分的準(zhǔn)備工作。

2 算法理論

文獻(xiàn)[1]中自適應(yīng)閾值分割算法：

（1）將圖像分成4個子圖像；

（2）計算每個字圖像的均值；

（3）根據(jù)均值設(shè)置閾值，閾值只應(yīng)用在對應(yīng)的子圖像；

（4）根據(jù)閾值，對每個子塊進(jìn)行分割。

此算法中，將均值作為子塊的閾值。

印刷電路板的灰度分布特征，如圖1所示，其具有以下特征：

（1）具有明顯的背景峰值和目標(biāo)峰值；

（2）兩個峰值距離較遠(yuǎn)，而且其間灰度值基本相等，沒有明顯的波谷；

（3）背景象素點和目標(biāo)象素點的灰度變化具有連續(xù)性，目標(biāo)邊界的灰度是漸變的，不是突變的，如下圖所示。

經(jīng)實踐證明，文獻(xiàn)[1]中的算法不適合印刷電路板，分割的效果也不是很好，因為平均灰度不一定是直方圖的波谷，而且在PCB的直方圖中有很大一部分平坦的區(qū)域，甚至為0的灰度級，尋找極小值點比較困難，為了對PCB圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的分割，需要尋找另外一種有效的方法，注意到，平均灰度值點是在兩個峰值之間（即，平均灰度值在背景灰度值和目標(biāo)灰度值之間），而且靠近于波谷，所以考慮在其領(lǐng)域內(nèi)尋找極小值點。為了分割PCB的目標(biāo)圖像，可以先確定出直方圖的目標(biāo)峰，再確定極小值點，然后可以找出背景峰，將極小值點作為分割閾值，在目標(biāo)峰和背景峰附近選擇一個灰度值，分別作為開路、短路增強的閾值，在PCB圖像中，但有時目標(biāo)比較稀疏，但有時比較密集。尋找整個直方圖的最大值點比較簡單，但是如何確定這個峰值是背景峰還是目標(biāo)峰，成為問題的關(guān)鍵。

對于一般的PCB圖像，其目標(biāo)（銅線）表現(xiàn)為高灰度，背景表現(xiàn)為低灰度，以下討論一種可行的閾值搜索方法。

（1）找出最大的一個峰值所對應(yīng)的灰度值。在全灰度區(qū)間[0，255]找出f（H）的最大值，其對應(yīng)值即為H；

（2）計算圖像的平均灰度：

（3）確定是背景峰還是目標(biāo)峰：

如果H<Hawe，平均灰度在最大值點的右側(cè)，表明H是背景峰值，記為Hb；

如果H<Hawe，平均灰度在最大值點的左側(cè)，表明H是目標(biāo)峰值，記為Hf。

（4）選取極小值點，在平均值點的30鄰域內(nèi)，尋找極小值，其對應(yīng)值即為Hmin。

注：鄰域的大小可以根據(jù)實際情況自行選定。

（5）確定的第二個峰值點：

如果（3）中找到只是背景峰值Hb，那么在灰度區(qū)間[Hmin，255）找出f（H）的最小值，其對應(yīng)值即為目標(biāo)峰值點Hf；

如果（3）中找到的是目標(biāo)峰值Hf，那么在灰度區(qū)間[0，Hmin]找出f（H）的最小值，其對應(yīng)值即為背景峰值點Hb；

（6）以Hmin為閾值，進(jìn)行圖像分割；