在面阵CCD的整个成像过程中,不可避免地会引入各种类型的噪声,主要以量化噪声和加性噪声为主。其中,量化噪声是典型的数字噪声来源,表现为原始模拟图像信号与数字图像信号之间的差异。而加性噪声,与图像信号的幅度是无关的,它主要是由于信号在传输过程中引入的。除此以外,数字CCD设备的各个组成部件,包括光传感器、数模转换器等,也会导致终的成像数据中包含各种类型的失真影响。在光斑图像分析系统中,为了获取对光斑的有效分析,工作就是要将成像数据中的噪声影响剔除。因此,在系统中提供了不同类型的去噪算法,实现这一功能。根据信号的基本原理,噪声一般表现为比较高频的信息。在设计相应的去噪算法时,需要依据噪声的特性,将其限定在一个可接受的范围,又同时保证对其它频率成分的增强。在实际中,通常选择两类算法限制噪声影响,其中均值滤波能够滤除高斯型噪声;中值滤波等对脉冲型噪声滤除效果较好。实际采集过程中,光在形成、传播、接收和处理过程中,都会受到来自多方面的干扰影响,导致成像质量模糊、失真等,图像质量的恶化会直接影响后续的分析处理。
邻域平均方式一方面能将噪声去除,但是同时也导致图像边缘的模糊,在实际应用中,如果需要比较的提取轮廓信息时,就需要较好地保留清晰的边界,克服由于邻域平均导致的细节失真。此种情况下,中值滤波算法可以较好地实现该功能,排除噪声影响。它的基本思想是,经由非线性的拉伸,使得干扰信号与其邻域像素间的差异变大,再通过排序取中值的操作,将干扰信号转换为与其邻域像素接近的灰度值,从而排除干扰噪声的影响。空间领域平均法,顾名思义,指的是利用相邻区域的平均值来替换原始位置的灰度,它是一种较为简单的空域去噪方式。实际操作中,需要选定邻域的范围,即利用n×n大小的矩阵作为模版,遍历整幅图像,求取各位置的平均值,将其作为当前位置的灰度值。根据以上分析可知,邻域平均方式的去噪算法,针对图像数据中的颗粒噪声有较好的效果,因为它利用了周围像素的信息,通过邻域扫描平均去除相对孤立的点噪声。但是,这种操作方式也会导致处理后的图像变得比较模糊,并且模糊的程度与所选择的邻域大小成正比。
CCD校正模块提供多种方式校正CCD设备,包括一点校正和两点校正,使得由于硬件设备导致的图像失真得到复原。数据采集模块,采用连续和触发采集,满足对不同类型光源的采集要求。图像去噪,提供多种去噪算法,提高成像质量。参数计算,依据成像数据求取光斑的各项特征参数,包括质心、光强对比度等。增强显示模块,包括二维光斑模块、三维光斑模块,利用各种伪彩色变换,提供对光强空间分布的多种观察方式。系统所选择的CCD为面阵类型,随着CCD工艺的发展,面阵型CCD成像设备得到了持续不断的提高,越来越多地应用在不同领域。而在面阵CCD各传感器探测单元在成像过程中,不可避免地会出现,相同照度却产生不同输出信号的情况,这种情况成为CCD的不均匀性。虽然不均匀性随着制作工艺得到了部分改善,但是依然对成像产生相当大的影响,尤其在对于成像质量以及测量数据方面要求较高的领域。
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