PCB 기술 - PCB 이미지 사전 처리 연구 및 구현

MATLAB 이미지 개선 사항

MATLAB은 인덱스 이미지, 그레이스케일 이미지, 이진 이미지, RGB 이미지 및 다중 프레임 이미지 배열을 포함한 5가지 이미지 유형을 지원합니다.수집된 PCB 이미지의 명암비를 향상시킨 다음 노이즈를 제거할 수 있습니다.만약 이런 방법을 사용한다면 영상은 대비도를 높이는 과정에 원시소음도 크게 증가되여 후속적인 영상소음제거처리가 아주 좋은 효과를 얻지 못하게 된다.

따라서 본고는 이미지를 사용하여 먼저 소음을 제거한 후 향상시킵니다. 수집한 PCB 이미지에 소음을 제거해야 하는 소음이 있을 수 있습니다. 광원 강도가 부족하여 이미지 전체가 어두울 수 있습니다. 먼저 RGB2GRAY 함수를 사용하여 수집한 이미지를 그레이스케일 이미지(256색)로 변환합니다.피망 소금 노이즈가 포함된 PCB 이미지를 본고에서 제시한 방법과 전통적인 중치 필터링 방법을 비교하고 노이즈 제거 후 그레이스케일 변환을 통해 PCB 이미지를 강화했다.

피망 소금 노이즈가 있는 PCB 이미지의 경우 전통적인 3 * 3 중앙값 필터가 고립된 점의 노이즈를 잘 처리하지만 PCB 이미지의 흔적과 분량이 뚜렷하게 흐릿하고 이미지 세부 품질이 좋지 않다는 것을 알 수 있습니다.매우 좋은 성적을 거두다.피망 소금 노이즈가 포함된 PCB 이미지를 빠른 가중치 중치 필터링하는 시뮬레이션 이미지는 노이즈 제거 효과가 뚜렷하고 필터 속도도 향상된다.이미지와 흔적의 디테일이 잘 유지됩니다.

PCB 이미지 노이즈 제거 처리 전후의 그레이스케일 히스토그램, 그림의 가로 좌표는 그레이스케일, 세로 좌표는 각 그레이스케일에 해당하는 픽셀 수입니다.여기서 픽셀 값 255는 피망 소금 노이즈입니다.두 이미지를 비교할 때 두 필터 모두 노이즈를 잘 제거하지만 중간 값 필터는 150-200과 같은 많은 그레이스케일을 필터링합니다. 그레이스케일은 경계를 흐리게 하고 피크와 밸리를 파괴합니다.가중치 필터는 이러한 단점을 극복할 수 있습니다.회색조 레벨과 회색조 동적 범위를 잘 보존하고 봉우리와 골짜기의 위치를 잘 보존할 수 있다.그것들은 모두 잘 저장되어 있기 때문에 이미지의 많은 세부 사항을 잘 볼 수 있어 더욱 잘 분석할 수 있다.

1 사진은 부립엽 변환을 통해 얻은 스펙트럼으로 분석에 편리하도록 부립엽 변환의 주기성에 따라 0주파수를 가운데로 옮긴다.

진폭 스펙트럼의 밝기는 각 주파수 분량의 진폭을 반영하며 이미지의 에너지는 주로 저주파 대역 (중심 부분) 에 집중됩니다.

고주파 대역은 적은 양의 에너지를 포함하지만 이미지의 중요한 정보를 포함합니다.이미지의 가장자리 정보는 고주파 정보에 속합니다.마찬가지로 소음의 그레이스케일 변화는 매우 빠르며 이 또한 고주파 정보입니다.그림에서 볼 수 있듯이 두 가지 필터 방법은 모두 이미지의 고주파 성분을 어느 정도 억제하여 고주파 대역의 소음을 효과적으로 필터할 수 있지만 저주파 성분, 즉 그레이스케일이 매끄럽게 변화하는 부분은 이미지의 윤곽 정보에 영향을 줄 수 있다.손상히스토그램에서 볼 수 있듯이, 천천히 변화하는 150-200 그레이스케일이 파괴되었으며, 가중치 중앙값은 아웃라인 정보를 잘 보호하여 세부 사항을 더욱 두드러지게 하고 이미지를 향상시킬 수 있습니다.

회색조 처리 후의 직사각형을 보면 직사각형은 전체 이미지 회색조 값의 허용 범위를 차지하고 이미지 회색조의 동적 범위도 증가하며 이미지의 대비도 증가한다.이미지에 더 큰 시각적 명암비가 있습니다.디테일을 더욱 살려주세요.

2 결론

이 글은 주로 채집된 어둡고 대비도가 낮으며 소음이 큰 PCB 이미지를 예처리하는데 주로 공간여파기술과 영상증강회색도변환을 포함한다.전통적인 중간값 필터는 필터 창 크기에 더 영향을 받기 때문에 처리된 이미지의 디테일이 흐려집니다.향상된 가중치 중치 필터링 알고리즘을 통해 그레이스케일 히스토그램과 스펙트럼 그래프에 따라 처리된 이미지 품질을 분석합니다.그 결과 이 방법은 필터 속도와 필터 품질을 크게 향상시켰다.기존의 중간 값 필터를 넘어 PCB 이미지 트랙, 구성 요소 및 기타 가장자리에 대한 보호와 전체 이미지 아웃라인에 대한 보호를 크게 향상시킵니다.마지막으로 그레이스케일 변환은 이미지의 세부 사항을 더욱 명확하게 하고 PCB 이미지의 인식률을 향상시킵니다.처리