层析三维数字化仪二维端面图像预处理方法研究

　　1　引　言

　　随着国际上八十年代后期关于激光快速成型技术概念的提出,逆工程[1]也随之迅速发展。西安交通大学激光与红外研究所于1997年初研制开发的层析三维数字化仪,可以直接进行激光快速成型制造或数控加工,也可进行二次再设计及技术图纸存档。影响层析三维数字化仪测量精度的一个重要原因是层析图像边缘轮廓获取精度。由于层析截面图像采集时带入大量的噪声,故必须对其进行滤波。目前常用的滤波器[2]主要有两大类,线性滤波器和非线性滤波器。小波理论的出现使线性滤波器又获得了新的发展,小波变换已广泛地应用于信号处理中,其最成功的是进行图像边缘提取和图像的编码压缩。线性滤波器对加性高斯噪声有较好的平滑效果,而对脉冲型和其它长拖尾噪声的处理效果较差。本文将非线性中值滤波器和线性小波滤波器相结合,提出了一种递归型非线性中值滤波器及基于边缘方向的线性小波滤波器,可有效地提高图像的信噪比,有效地增强图像的边缘信息。

　　2　层析三维数字化仪测量原理

　　层析三维数字化仪的基本原理是用数控系统控制铣床或磨床,按一定的厚度铣或磨去被测零件的一层端面,用光电转换装置采集其二维析层图像,经过图像处理技术获取析层的三维轮廓的边缘数据,再重构其三维CAD模型。层析图像的获取装置采用高精度的台式扫描仪,最高可达9600DPI,整个系统的控制采用一套西门子数控系统和一台高性能的工控机相互协调来自动完成整个测量过程,测量装置如图1所示:铣刀的进刀范围为0.01～0.5mm,具体视测量精度而定,其定位精度通过一个光栅尺来确定,光栅尺的分辨率为1μm。铣削出每一层截面后,须借助成像系统获取层板图像。

　　3　层析图像的去噪处理分析及滤波器的设计

　　层析图像受制于测量误差及一些不确定的干扰,一般为乘性和加性干扰,使原始层板图像发生变质,可用公式表示如下:

　　其中F0(x,y)为理想图像信号,HD(x,y)为滤波系统的二维脉冲响应函数,对光学系统而言既为点扩散函数,E(x,y)为乘性噪声,N(x,y)为加性噪声。因此为保证测量的精度,层析图像的噪声滤除、恢复、特征信息提取就成为极为关键的一步。

　　3.1　递归中值滤波器消除脉冲噪声

　　中值滤波可很好地完成对脉冲噪声干扰的抑制,但标准中值滤波器是非参数估计,没有充分利用实际中可获得的观测模型统计知识,存在相

当的保守性和盲目性。它对长拖尾概率分布噪声(脉冲噪声)有很好的抑制能力,但对中拖尾分布(高斯分布)和短拖尾(均匀分布)噪声抑制能力显著下降。当滤波窗内的脉冲噪声干扰样本数(对图像而言为像素数)大于窗长一半时,中值滤波没有效果,此时若依靠增加窗长,固然可提高噪声滤除能力,但是丢失图像细节。图像中的一些细节结线、尖锐边角、经中值滤波后被消去,这对测量精度是一个严重损失。针对层析图像关心的是图像的边缘精度,这里提出一种稳定的具有高收敛性的递归中值滤波器,它结合了堆滤波器和递归滤波的优点。