基于 Hough變換的紙病檢測分析

王勇軍 陳文凱 熊智新 胡慕伊

(南京林業大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室,江蘇南京,210037)

基于 Hough變換的紙病檢測分析

王勇軍 陳文凱 熊智新 胡慕伊

(南京林業大學江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室,江蘇南京,210037)

褶子是紙病的一種,通常采用對紙病圖像進行預處理、閾值分割等常規方法來檢測褶子,但常規方法對不連續的褶子檢測效果不是很明顯,本研究提出了一種基于 Hough變換的褶子檢測方法。

Hough變換;邊緣檢測;褶子;紙病

紙張在生產過程中,由于設備磨損、生產原料質量和環境污染、操作等原因,會造成一些外觀紙病[1],褶子就是紙病的一種。褶子主要是由于紙頁在運行過程受到的張力不均勻和本身收縮不一致造成的[2]?，F在從圖像中提取紙病特征可以通過兩個不同的途徑實現,即提取紙病邊緣特征和提取紙病特征區域,但這種常規方法對褶子檢測的效果不是很理想。

本研究提出一種基于 Hough變換的褶子檢測方法。經典 Hough變換方法是利用圖像全局特征而直接檢測目標輪廓,在預先知道區域形狀的情況下,可以方便地得到邊界曲線而將不連續的邊緣像素點連接起來,并可以直接分割出某些已知形狀的目標。本課題直接運用 Hough變換的原理,通過分析 Hough變換空間來檢測紙病圖像中的褶子。

1 Hough變換原理

如圖1所示,在圖像空間 x-y中,所有過點 (x,y)的直線都滿足方程

式中,參數 p和 q分別表示斜率和截距。如果已知參數值,則該點坐標之間的關系即可確定。把上述方程重新表示為

假定 p和 q是人們感興趣的變量,而 x和 y是參數,則式 (2)表示的是參數空間 p-q中過點 (p,q)的 1條直線,斜率和截距由參數 x和 y決定。因此圖像空間 x-y里的 1條直線與參數空間 p-q里的 1點有著一一對應的關系,這種關系稱為 Hough變換。同理,參數 p-q里的 1條直線和圖像空間 x-y里的 1點也是一一對應的[3]。

參數空間曲線的形狀取決于用于表示曲線的原始函數。但當直線L的斜率為無窮大時,參數空間就無法表示。為了解決這個問題,可以用直線的法向參數來描述直線,即

式中,ρ是直角坐標系的原點到直線 L的距離,θ是直線L的垂線與 x軸的夾角。

2 實驗結果與分析

本研究所用的圖像是在透射光照條件下,DVT Legend530智能圖像處理器 (以 CCD為核心)拍攝的低定量涂布原紙褶子圖像,大小為 640×480,如圖2所示,圖3是褶子的灰度直方圖。從圖3可看出,圖像的灰度范圍比較集中,目標的灰度與背景的灰度差別不大,根據灰度進行閾值運算無法對目標進行分割。

由于褶子處有較明顯的灰度階躍,因此可采用邊緣檢測的方法來對圖像進行初步分割,經過實驗,使用 prewitt算子所得到的圖像邊緣比較完整,如圖4所示。

在圖4中,除了目標褶子,還有許多毛刺狀小區域形成對目標的干擾,而且褶子也不是連續的,即便使用數學形態學及濾波運算相結合的方法反復處理,最優的處理結果如圖5所示。從圖5可看出,褶子仍是斷開的,加上未能去除的噪聲,共有 21塊小區域,此時對這 21個區域分別求特征值,不僅計算量大,而且對圖像理解也無多大意義。

判斷目標區域是否是褶子的常規思路是計算該區域的長寬比,上述使用數學形態學及濾波運算對圖像進行反復處理,即是出于這方面的考慮。

實際上,并不一定需要算出區域的長寬比才能判斷目標區域是否為褶子,應用 Hough變換可以完全避開上述圖像處理的種種難點,且更好地實現這一判斷。直接對圖4進行Hough變換,可得到如圖6所示的 Hough變換空間。

該變換空間的橫軸表示變換原圖中直線與水平線所成的傾斜角度,縱軸表示直線到同一特定點的垂直距離。變換空間中的點在橫軸上距離越近,表示變換原圖中線之間的角度也越相似;在縱軸上距離越近,則表示變換原圖中線到同一特定點的距離越接近。由于圖4中的褶子并不是直線,因此變換空間里也不是一個孤點,而是小塊的區域,從變換空間可得出這樣的信息:變換原圖中有幾段傾斜角度大概為 80°,位置上較接近的近似線狀目標,與實際基本相符,這樣就可達到檢測褶子的目的。

用其他的褶子紙樣進行實驗,均能獲得準確的檢測結果,說明該算法用于褶子檢測是穩定可行的。將該算法應用于實驗室的紙病檢測系統,見圖7。

實驗結果顯示,在定性檢測方面,該算法可以很好地識別出褶子紙病;在定量檢測方面,對褶子相對較連續平直的紙樣,應用該算法可以較準確地檢測出褶子的長度,對褶子有明顯拐點的紙樣,該算法可分段提取出褶子的長度信息?？傮w上講,該算法不僅運算量小,檢測準確快速,而且受噪聲和邊界間斷的影響幾乎可以忽略,具有非常好的魯棒性。

圖7 紙病檢測系統主界面

3 結 語

針對褶子紙病圖像特征提取中遇到的一些困難,本研究提出一種基于 Hough變換的圖像特征提取方法,通過分析 Hough變換空間,可得出樣品中褶子的大致長度信息,與形態特征、灰度特征、紋理特征等常規圖像特征提取方法相比,該方法在褶子紙病檢測應用中效果更好。

本研究的算法是空域分析方法,今后可嘗試應用諸如 Gabor變換、小波變換、小波包等頻域分析方法,或采用空域分析與頻域分析相結合的方法,這也是今后紙病檢測研究的趨勢之一。

[1] 關健華.全幅紙病檢測技術及在造紙中的應用[J].中國造紙,2000,19(6):32.

[2] 劉 華,王金樂.常見紙病及檢測技術[J].印刷質量與標準化,2007(5):22.

[3] 楊四海,陳鍛生,謝維波.Hough變換的特性分析:一種全局觀點[J].計算機輔助設計與圖形學學報,2006,18(8):1197.

[4] 董 梁.基于 Hough變換的圖像邊緣連接[J].現代電子技術,2008(18):149.

[5] 朱 娟,劉艷瀅,王延杰.一種基于 Hough變換的檢測算法[J].微電子學與計算機,2008,25(12):61.

W eb I nspection Based on Hough Transform

WANG Yong-jun CHEN Wen-kai XIONG Zhi-xin HU Mu-yi＊
(Jiangsu Provincial Key Lab of Pulp and Paper Science and Technology,Nanjing Forest University,Nanjing,Jiangsu Province,210037)

Goffer is one of the web flawswhich are usually detected by filtering,denoising and edge detection.But the common methods are not effective particular to the non-continuity gofers.In this paper a method based on Hough transform is proposed to inspect the goffer.

Hough transfor m;edge detection;goffer;paper flaw

TS736+.2

A

0254-508X(2010)03-0059-03

王勇軍女士,在讀碩士研究生;研究方向:制漿造紙裝備與控制、圖像處理等。

(＊E-mail:muyi_hu@njfu.com.cn)

2009-10-22(修改稿)

本項目為江蘇省制漿造紙科學與技術重點實驗室開放基金項目(200909)。

(責任編輯:常 青)