本技術涉及圖像處理，尤其涉及一種多方向邊緣紋理濾波的圖像處理方法及相關裝置。

背景技術：

1、隨著顯示技術的快速發(fā)展，尤其是在lcd、oled和microled等高端顯示屏的廣泛應用，生產(chǎn)過程中對質(zhì)量控制的需求日益增強。aoi檢測技術通過自動化手段對顯示屏進行實時檢測，能夠有效識別生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的缺陷，如亮點、暗點、色差、劃痕和其他視覺缺陷。這不僅提高了檢測的準確性和效率，還減少了人工干預，提高了生產(chǎn)線的穩(wěn)定性。

2、在顯示屏生產(chǎn)制造過程中，由于材料不均勻、背光系統(tǒng)設計不當或顯示屏組件安裝不精確等原因會造成一種大面積亮暗不均的缺陷，這類缺陷通常表現(xiàn)為在顯示屏的某些區(qū)域，亮度或色彩的分布不均勻。由于這種不均勻性往往是漸變的，而非明顯的邊界，因此檢測算法需要非常敏感以識別這些微小的變化。

3、現(xiàn)有技術中，邊緣檢測和紋理增強是該缺陷圖像檢測分析中的關鍵步驟，傳統(tǒng)的邊緣檢測方法通常通過單一方向的濾波器來檢測圖像中的邊緣特征，容易受到噪聲和復雜背景的影響，并且在處理具有復雜紋理或多方向邊緣的圖像時，還存在方向選擇性差、抗噪性能差、處理效率低等問題，導致最終檢測結果不理想。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供了一種多方向邊緣紋理濾波的圖像處理方法及相關裝置，用于提高邊緣檢測的準確性和魯棒性。

2、本技術第一方面提供了一種多方向邊緣紋理濾波的圖像處理方法，包括：

3、獲取待檢測顯示屏的拍攝圖像，并對所述拍攝圖像進行角點矯正得到標準圖像；

4、基于濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成目標權重序列，并根據(jù)輸入的極性參數(shù)選擇性地對所述目標權重序列進行反轉，所述極性參數(shù)用于控制邊緣檢測方向，所述邊緣檢測方向包括正極性邊緣檢測、負極性邊緣檢測和雙極性邊緣檢測；

5、根據(jù)輸入的方向參數(shù)、所述極性參數(shù)和所述目標權重序列構建目標卷積核，所述方向參數(shù)用于控制濾波方向，所述濾波方向包括列方向濾波、行方向濾波和多方向濾波；

6、基于所述目標卷積核對所述標準圖像進行卷積操作，得到濾波后的輸出圖像；

7、根據(jù)所述極性參數(shù)和所述方向參數(shù)對所述輸出圖像進行整合，得到目標圖像。

8、可選的，在所述基于所述目標卷積核對所述標準圖像進行卷積操作，得到濾波后的輸出圖像之后，所述方法還包括：

9、根據(jù)所述濾波步長參數(shù)和所述極性參數(shù)計算偏移量，并根據(jù)所述偏移量和所述方向參數(shù)生成仿射變換矩陣；

10、基于所述仿射變換矩陣對所述輸出圖像進行幾何變換矯正。

11、可選的，所述基于所述仿射變換矩陣對所述輸出圖像進行幾何變換矯正，包括：

12、對所述輸出圖像的定義域應用所述仿射變換矩陣得到目標定義域；

13、在所述目標定義域內(nèi)填充預設最小灰度值；

14、對填充后的所述輸出圖像應用所述仿射變換矩陣進行平移操作，并采用雙線性差值進行像素值重采樣。

15、可選的，在所述基于濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成目標權重序列之前，所述方法還包括：

16、結合所述標準圖像的紋理周期性和邊緣特征計算濾波步長參數(shù)。

17、可選的，所述結合所述標準圖像的紋理周期性和邊緣特征計算濾波步長參數(shù)，包括：

18、使用傅里葉變換對所述標準圖像進行頻譜特征分析，得到所述標準圖像的頻譜幅值，確定所述頻譜幅值中的局部極大值；

19、根據(jù)所述局部極大值計算得到所述標準圖像的紋理頻率，并根據(jù)所述紋理頻率計算濾波步長參數(shù)。

20、可選的，所述基于濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成目標權重序列，包括：

21、根據(jù)濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成正弦值序列；

22、基于所述正弦值序列通過線性插值和所述正弦函數(shù)生成第一權重序列，對所述第一權重序列進行反轉生成第二權重序列；

23、合并所述第一權重序列和所述第二權重序列得到目標權重序列；

24、所述第一權重序列single2為：；

25、所述第二權重序列single1為：；

26、其中bias為初始偏移量，為所述濾波步長參數(shù)，為所述正弦值序列，k為正整數(shù)，reverse表示反轉處理。

27、可選的，所述對所述拍攝圖像進行角點矯正得到標準圖像，包括：

28、確定所述拍攝圖像中顯示屏區(qū)域的邊界點坐標集合，對所述邊界點坐標集合進行直線擬合得到包裹所述顯示屏區(qū)域的若干條線段；

29、根據(jù)所述若干條線段的交點確定所述顯示屏區(qū)域的實際角點集合，并截取由所述實際角點集合圍成的初始圖像；

30、根據(jù)所述待檢測顯示屏和相機內(nèi)參計算理論角點集合；

31、根據(jù)所述實際角點集合和所述理論角點集合確定投影變換矩陣，并使用所述投影變換矩陣對所述拍攝圖像進行矯正得到標準圖像。

32、本技術第二方面提供了一種多方向邊緣紋理濾波的圖像處理系統(tǒng)，包括：

33、獲取單元，用于獲取待檢測顯示屏的拍攝圖像，并對所述拍攝圖像進行角點矯正得到標準圖像；

34、生成單元，用于基于濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成目標權重序列，并根據(jù)輸入的極性參數(shù)選擇性地對所述目標權重序列進行反轉，所述極性參數(shù)用于控制邊緣檢測方向，所述邊緣檢測方向包括正極性邊緣檢測、負極性邊緣檢測和雙極性邊緣檢測；

35、構建單元，用于根據(jù)輸入的方向參數(shù)、所述極性參數(shù)和所述目標權重序列構建目標卷積核，所述方向參數(shù)用于控制濾波方向，所述濾波方向包括列方向濾波、行方向濾波和多方向濾波；

36、卷積單元，用于基于所述目標卷積核對所述標準圖像進行卷積操作，得到濾波后的輸出圖像；

37、整合單元，用于根據(jù)所述極性參數(shù)和所述方向參數(shù)對所述輸出圖像進行整合，得到目標圖像。

38、可選的，所述系統(tǒng)還包括：矯正單元，所述矯正單元用于：

39、根據(jù)所述濾波步長參數(shù)和所述極性參數(shù)計算偏移量，并根據(jù)所述偏移量和所述方向參數(shù)生成仿射變換矩陣；

40、基于所述仿射變換矩陣對所述輸出圖像進行幾何變換矯正。

41、可選的，所述矯正單元具體用于：

42、對所述輸出圖像的定義域應用所述仿射變換矩陣得到目標定義域；

43、在所述目標定義域內(nèi)填充預設最小灰度值；

44、對填充后的所述輸出圖像應用所述仿射變換矩陣進行平移操作，并采用雙線性差值進行像素值重采樣。

45、可選的，所述系統(tǒng)還包括：計算單元，所述計算單元用于：

46、結合所述標準圖像的紋理周期性和邊緣特征計算濾波步長參數(shù)。

47、可選的，所述計算單元具體用于：

48、使用傅里葉變換對所述標準圖像進行頻譜特征分析，得到所述標準圖像的頻譜幅值，確定所述頻譜幅值中的局部極大值；

49、根據(jù)所述局部極大值計算得到所述標準圖像的紋理頻率，并根據(jù)所述紋理頻率計算濾波步長參數(shù)。

50、可選的，所述生成單元具體用于：

51、根據(jù)濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成正弦值序列；

52、基于所述正弦值序列通過線性插值和所述正弦函數(shù)生成第一權重序列，對所述第一權重序列進行反轉生成第二權重序列；

53、合并所述第一權重序列和所述第二權重序列得到目標權重序列；

54、所述第一權重序列single2為：；

55、所述第二權重序列single1為：；

56、其中bias為初始偏移量，為所述濾波步長參數(shù)，為所述正弦值序列，k為正整數(shù)，reverse表示反轉處理。

57、可選的，所述獲取單元具體用于：

58、確定所述拍攝圖像中顯示屏區(qū)域的邊界點坐標集合，對所述邊界點坐標集合進行直線擬合得到包裹所述顯示屏區(qū)域的若干條線段；

59、根據(jù)所述若干條線段的交點確定所述顯示屏區(qū)域的實際角點集合，并截取由所述實際角點集合圍成的初始圖像；

60、根據(jù)所述待檢測顯示屏和相機內(nèi)參計算理論角點集合；

61、根據(jù)所述實際角點集合和所述理論角點集合確定投影變換矩陣，并使用所述投影變換矩陣對所述拍攝圖像進行矯正得到標準圖像。

62、本技術第三方面提供了一種多方向邊緣紋理濾波的圖像處理裝置，所述裝置包括：

63、處理器、存儲器、輸入輸出單元以及總線；

64、所述處理器與所述存儲器、所述輸入輸出單元以及所述總線相連；

65、所述存儲器保存有程序，所述處理器調(diào)用所述程序以執(zhí)行第一方面以及第一方面中任一項可選的多方向邊緣紋理濾波的圖像處理方法。

66、本技術第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上保存有程序，所述程序在計算機上執(zhí)行時執(zhí)行第一方面以及第一方面中任一項可選的多方向邊緣紋理濾波的圖像處理方法。

67、從以上技術方案可以看出，本技術具有以下優(yōu)點：

68、首先通過濾波步長參數(shù)和正弦函數(shù)生成目標權重序列，有效抑制了高頻噪聲的泄露，并根據(jù)極性參數(shù)進行選擇性反轉，從而實現(xiàn)了正極性、負極性和雙極性邊緣的全面響應。依據(jù)輸入的方向參數(shù)控制濾波方向構建卷積核，并使用該卷積核進行卷積操作，使得濾波后的輸出圖像能夠細致地突出圖像中的邊緣變化，整合操作則確保了各方向和各極性檢測結果的綜合，最終提供一個高精度的目標圖像。通過調(diào)整輸入的方向參數(shù)和極性參數(shù)，可實現(xiàn)多極性、多方向邊緣的綜合檢測，能夠有效捕捉到細小的邊緣特征，提高了邊緣檢測的準確性和魯棒性，適用于顯示屏等復雜紋理環(huán)境下的圖像處理。