基于CCD圖像處理的視度和視差自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

張曉明， 趙 輝

(中國(guó)人民解放軍92854部隊(duì)，廣東湛江 524005)

0 引言

視度和視差是光學(xué)觀瞄儀器的基本參量，在軍用光電觀測(cè)裝備的出廠和維修檢測(cè)中為必檢的項(xiàng)目，傳統(tǒng)對(duì)視度和視差的測(cè)量方法是利用視度筒和平行光管視差儀［1］。視度筒直接檢測(cè)視度的方法比較落后，其缺點(diǎn)主要是在判斷物像“清晰”時(shí)人的主觀影響較大，而且檢測(cè)過(guò)程耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。平行光管視差儀檢測(cè)視差的不足之處是只能檢測(cè)出被測(cè)系統(tǒng)的視差是否在要求范圍內(nèi)，不能給出視差的量值。近年來(lái)高靈敏度低噪聲CCD器件以及數(shù)字圖像處理技術(shù)獲得了較大發(fā)展，如何實(shí)現(xiàn)視度和視差數(shù)字化檢測(cè)日益成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)［2－4］。在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，本文采用CCD光電轉(zhuǎn)化器件構(gòu)建了視度和視差的檢測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合CCD自動(dòng)對(duì)焦和圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視度和視差自動(dòng)化、數(shù)字化和定量化的檢測(cè)，從而消除了人為主觀因素影響，同時(shí)提高檢測(cè)效率和精度。

1 基于CCD的視度和視差檢測(cè)原理

1.1 視度檢測(cè)原理

基于CCD的視度檢測(cè)原理可用圖1說(shuō)明。被測(cè)裝備、CCD攝像物鏡與CCD光敏面共軸，CCD光敏面可在該軸方向上移動(dòng)，與CCD攝像物鏡構(gòu)成一個(gè)像面可調(diào)的攝像系統(tǒng)，實(shí)時(shí)攝取被測(cè)裝備出射的物像。

圖1 CCD視度檢測(cè)原理圖Fig.1 The principle diagram of diopter testing with CCD

當(dāng)被測(cè)視度為零時(shí)，通過(guò)被測(cè)裝備進(jìn)入攝像系統(tǒng)的光束為平行光，此時(shí)若移動(dòng)CCD光敏面到攝像系統(tǒng)焦平面的位置，將會(huì)成最清晰的像。當(dāng)被測(cè)視度不為零時(shí)，進(jìn)入攝像系統(tǒng)的光束將匯聚(視度為正值)或發(fā)散(視度為負(fù)值)，以匯聚情形為例，成像在像方焦平面后的點(diǎn)P'，P'對(duì)應(yīng)物點(diǎn)在物方焦平面前的P點(diǎn)，此時(shí)若要使系統(tǒng)成最清晰的像，需要將CCD光敏面從焦平面移動(dòng)到P'所在的平面，移動(dòng)量為x'。顯然x'的值與光束匯聚或發(fā)散的程度有關(guān)，反映了視度的大小。

被測(cè)裝備視度SD與CCD光敏面移動(dòng)量x'之間的關(guān)系可由牛頓公式求出。根據(jù)牛頓公式x·x'=f·f'和幾何關(guān)系x=L－P2+f'，可得

注意到SD=1/L，并略去被測(cè)裝備出瞳與CCD攝像物鏡之間的緊靠距離P2，得

式中:f'為攝像系統(tǒng)焦距，單位為mm。由式(2)可知，攝像系統(tǒng)焦距一定時(shí)，若測(cè)出CCD光敏面相對(duì)焦平面的移動(dòng)量x'，則可求出裝備的視度值。

1.2 視差檢測(cè)原理

裝備視差是由于裝備的像面與分化板在軸向上不重合而引起的，通常用角視差來(lái)表示。由于視差的存在，裝備出射的目標(biāo)像光束與分化線像光束匯聚或發(fā)散的程度不同，導(dǎo)致目標(biāo)與分化線在CCD攝像系統(tǒng)再一次成像的位置不重合。因此可以通過(guò)測(cè)試目標(biāo)光束與分化板光束相對(duì)應(yīng)的視度，將二者取差，差值Δ(SD)反映了視差的大小。這種方法求出的視差稱(chēng)作視度視差，與角視差的關(guān)系為［5］

式中:ε為角視差，單位為分;D'為被測(cè)裝備出瞳直徑，單位為mm;Γ為被測(cè)裝備放大率。由式(3)可知，視差的檢測(cè)建立在視度檢測(cè)的基礎(chǔ)上，輔以被檢裝備出瞳直徑和放大率兩個(gè)參數(shù)即可得出視差值。

2 系統(tǒng)組成及功能

通過(guò)上述原理分析，利用CCD對(duì)視度和視差的自動(dòng)化檢測(cè)，關(guān)鍵是要測(cè)試圖像最清晰時(shí)的CCD光敏面位置，因此需要構(gòu)建圖像采集與處理系統(tǒng):一方面測(cè)試圖像清晰度;另一方面實(shí)現(xiàn)CCD的自動(dòng)對(duì)焦。為此提出自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，如圖2所示。系統(tǒng)主要由光源、平行光管、CCD攝像系統(tǒng)、圖像采集與處理系統(tǒng)。其中，CCD攝像系統(tǒng)主要由短焦攝像系統(tǒng)、高分辨率CCD光電接收器件、高精度直線運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌、光柵尺以及步進(jìn)電機(jī)組成;圖像采集與處理系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、圖像采集卡以及檢測(cè)軟件組成。

圖2 自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)框圖Fig.2 The diagram of automatic measurement system

檢測(cè)系統(tǒng)采用裝有靶標(biāo)的平行光管提供無(wú)窮遠(yuǎn)目標(biāo)，采用與平行光管透過(guò)波長(zhǎng)相匹配的綠色光源對(duì)靶標(biāo)進(jìn)行照明。CCD攝像系統(tǒng)對(duì)被檢裝備所成的目標(biāo)像進(jìn)行拍攝，輸出黑白模擬視頻圖像，CCD響應(yīng)峰值在光源的綠光波段。在檢測(cè)軟件控制下，圖像采集與處理系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集、處理和顯示CCD圖像，完成對(duì)圖像清晰度的測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)帶動(dòng)CCD光敏面朝最大清晰度的位置運(yùn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)CCD自動(dòng)對(duì)焦。自動(dòng)對(duì)焦過(guò)程中，由光柵尺精確測(cè)出圖像最清晰時(shí)的位置。檢測(cè)程序應(yīng)用式(2)、式(3)自動(dòng)求出裝備的視度和視差值。

3 自動(dòng)檢測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)

3.1 圖像處理

圖像處理是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)視度和視差自動(dòng)檢測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其主要目的是實(shí)現(xiàn)圖像清晰度的測(cè)量和圖像邊緣提取。評(píng)價(jià)圖像清晰度的方式很多，一般采用評(píng)價(jià)函數(shù)來(lái)衡量圖像清晰度情況［6］。圖像的輪廓邊緣越清晰，它的梯度就越大，或者說(shuō)邊緣處靶標(biāo)和背景之間的對(duì)比度就越大;反之，離焦的像，輪廓邊緣模糊不清，梯度或?qū)Ρ榷认陆担译x焦越遠(yuǎn)對(duì)比度越低。本系統(tǒng)待處理的圖像中包含靶標(biāo)像和分化線圖像，背景單一，靶標(biāo)像和分化線圖像的輪廓邊緣與背景之間存在較大的對(duì)比度。基于這樣的特點(diǎn)，圖像清晰度測(cè)量采用基于像素灰度值的梯度評(píng)價(jià)函數(shù)掃描求解法，其優(yōu)點(diǎn)是消除了背景噪聲的影響，而且也削弱了光源照度波動(dòng)性的影響［7］，評(píng)價(jià)函數(shù)形式為

或

式中:f(x，y)為對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)(x，y)的灰度值;G為圖像在水平方向長(zhǎng)為m、垂直方向長(zhǎng)為n的矩形區(qū)域內(nèi)的像素灰度梯度和。式(4)定義了圖像在垂直方向的灰度梯度，相應(yīng)進(jìn)行分化線圖像清晰度的檢測(cè);式(5)定義了圖像在水平方向的灰度梯度，相應(yīng)進(jìn)行靶標(biāo)圖像清晰度的檢測(cè)，這樣在兩個(gè)方向上分別測(cè)量靶標(biāo)和分化線圖形清晰度，使測(cè)量能同步進(jìn)行而不至于混淆。

為確保測(cè)量的有效性，需對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行提取以供觀察，如果提取的圖像邊緣與實(shí)際圖像邊緣重合則證明測(cè)量是有效的。圖像邊緣提取也可采用灰度梯度的算法［8］，以水平方向上的灰度梯度掃描為例，計(jì)算G時(shí)記錄每行中像素的灰度梯度正值最大和負(fù)值最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的像素位置，當(dāng)m行掃描完成后，得到2m個(gè)像素點(diǎn)。圖像后期處理時(shí)將這些像素點(diǎn)進(jìn)行紅顏色的標(biāo)記，從而在整幅圖像背景上畫(huà)出兩條紅色邊緣線，即為圖像垂直邊緣輪廓。

為了減少計(jì)算量，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，實(shí)際測(cè)試時(shí)可選取目標(biāo)所在的一個(gè)小區(qū)域，然后計(jì)算該區(qū)域圖像的清晰度，并提取該區(qū)域內(nèi)的靶標(biāo)的圖像邊緣。按照上述的處理方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到如圖3所示的圖像視頻顯示區(qū)域。

圖3 圖像處理與顯示Fig.3 Image processing and display

圖中，亮條紋為十字靶標(biāo)的像，暗條紋為被檢裝備的分化線像，其水平部分有意調(diào)至亮條紋上是為了獲得較大的對(duì)比度。顯然，分化線像的水平邊緣和綠線所圍區(qū)域內(nèi)的靶標(biāo)像的垂直邊緣得到了較好的提取，該幅圖中，靶標(biāo)圖像清晰度和分化線清晰度測(cè)試值(灰度值)分別為152和189。

3.2 自動(dòng)對(duì)焦實(shí)現(xiàn)

CCD攝像系統(tǒng)對(duì)焦是通過(guò)調(diào)焦電機(jī)實(shí)現(xiàn)的，電機(jī)運(yùn)動(dòng)速度和方向由計(jì)算機(jī)通過(guò)串口RS－485控制，運(yùn)動(dòng)過(guò)程中將每一步的位置向計(jì)算機(jī)報(bào)告。在圖像清晰度測(cè)量的基礎(chǔ)上，采用視頻圖像清晰度峰值搜索法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)焦［9－11］，其原理可用圖4說(shuō)明。步進(jìn)電機(jī)將CCD感光面從高精度直線導(dǎo)軌的一頭A經(jīng)過(guò)焦平面F運(yùn)動(dòng)到另一頭B，針對(duì)每一步進(jìn)位置，計(jì)算機(jī)最少采集一幀圖像，計(jì)算每幀圖像的清晰度并記錄清晰度值和相應(yīng)的步進(jìn)位置。通過(guò)對(duì)比清晰度大小，得出運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的清晰度峰值所對(duì)應(yīng)的位置P。最后改變調(diào)焦驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)方向，將CCD光敏面定位到最佳成像位置P，從而實(shí)現(xiàn)了CCD自動(dòng)對(duì)焦。

根據(jù)自動(dòng)對(duì)焦的處理方法，實(shí)驗(yàn)測(cè)試了視度為+5D的裝備，并繪制清晰度－測(cè)試時(shí)間圖，如圖5所示。由圖可知，對(duì)焦全程運(yùn)動(dòng)中完成了清晰度峰值搜索，圖像最終獲得了最大清晰度。

圖4 自動(dòng)對(duì)焦原理示意圖Fig.4 The principle diagram of autofocus

圖5 清晰度－測(cè)試時(shí)間圖Fig.5 The chart of clarity vs measurement time

4 檢測(cè)結(jié)果及結(jié)論

利用上述檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)1具BBG－602手持激光測(cè)距機(jī)的視度進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)5具同類(lèi)測(cè)距機(jī)的視差進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)前測(cè)距機(jī)的視度和視差剛做完出廠調(diào)校，可認(rèn)為其視度環(huán)讀數(shù)準(zhǔn)確，視差均為零。檢測(cè)時(shí)，需根據(jù)視頻區(qū)域的指示，調(diào)節(jié)裝備與平行光管、CCD攝像系統(tǒng)同軸，同時(shí)在視頻區(qū)域選中感興趣的圖像部分，運(yùn)行檢測(cè)軟件，系統(tǒng)將自動(dòng)完成檢測(cè)。視度和視差檢測(cè)結(jié)果如表1所示。

表1 測(cè)距機(jī)視度和視差檢測(cè)結(jié)果Table 1 Test result of diopter and parallax for the rangefinder

從表1可以看出，視度和視差測(cè)試結(jié)果與測(cè)距機(jī)出廠標(biāo)定的值具有較好的一致性。多次檢測(cè)表明，檢測(cè)結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性，視度檢測(cè)不確定度在0.15 D以?xún)?nèi)，視差不確定度在0.3分以?xún)?nèi)，滿(mǎn)足當(dāng)前一般光電觀測(cè)設(shè)備視度和視差檢校精度要求，說(shuō)明該檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是合理的。

誤差的主要來(lái)源有3個(gè)方面:1)平行光管光束平行差以及平行光管、被測(cè)裝備和CCD攝像系統(tǒng)的光軸一致性;2)圖像處理時(shí)清晰度峰值判別誤差，此誤差與CCD攝像系統(tǒng)焦深和分辨力、圖像采集卡噪聲、光源波動(dòng)以及圖像處理算法誤差等有關(guān);3)自動(dòng)對(duì)焦定位誤差，此誤差與步進(jìn)電機(jī)定位精度以及位置反饋精度有關(guān)。

本文所研究的視度和視差自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其檢測(cè)過(guò)程快速穩(wěn)定、測(cè)試數(shù)據(jù)可靠準(zhǔn)確，可廣泛應(yīng)用于軍用光電觀瞄裝備的生產(chǎn)和維修檢校。此外，本文闡述的CCD圖像處理實(shí)現(xiàn)視度和視差檢測(cè)的方法，對(duì)研究實(shí)現(xiàn)視度、光軸平行性、像傾斜、分辨力等多項(xiàng)光學(xué)性能指標(biāo)一體化自動(dòng)檢測(cè)具有一定的借鑒意義。

［1］蘇大圖，沈海龍.光學(xué)測(cè)量與像質(zhì)鑒定［M］.北京:北京工業(yè)學(xué)院出版社，1987.

［2］劉秉琦，周斌.利用CCD實(shí)現(xiàn)望遠(yuǎn)系統(tǒng)視差自動(dòng)測(cè)試的研究［J］.半導(dǎo)體光電，2005，26(3):253-255.

［3］張偉，汪岳峰，董偉.光學(xué)儀器視差自動(dòng)檢測(cè)研究［J］.光學(xué)技術(shù)，2002，28(4):365-366.

［4］CAO Weiguo，XUE Changxi，LI Lijuan，et al.The measurement and system error analysis of diopter and optical parallax in optical pointing system［J］.SPIE，2008，6624:1-9.

［5］程守澄.光學(xué)儀器檢校［M］.北京:兵器工業(yè)出版社，1992.

［6］曹茂永，孫農(nóng)亮，郁道銀.基于灰度梯度的數(shù)字圖像評(píng)價(jià)函數(shù)［J］.光電工程，2003，30(4):70-72.

［7］王學(xué)影，張洪濤.基于圖像處理的CCD攝像機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法研究［J］.測(cè)量技術(shù)，2005(8):16-18.

［8］宋曙光.圖像邊緣檢測(cè)算法研究與分析［J］.光機(jī)電信息，2010，27(9):44-47.

［9］SUBBARAO M，CHOI T S.Accurate recovery of three dimensional shape from image focus［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1995，17(3):266-274.

［10］梁翠萍，李清安，喬彥峰，等.簡(jiǎn)析光學(xué)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)焦的方法［J］.電光與控制，2006，13(6):93-96.

［11］鄭佳，周建忠，何大華.基于視頻圖像處理的快速對(duì)焦方法研究［J］.光學(xué)與光電技術(shù)，2010，8(3):57-60.