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防伪处理中的红外图像增强技术

2015-05-15郝丽波魏梦珂刘立强饶家兴

现代计算机 2015年2期
关键词:防伪图像增强算子

郝丽波,魏梦珂,刘立强,饶家兴

(北方工业大学电子信息工程学院,北京 100144)

防伪处理中的红外图像增强技术

郝丽波,魏梦珂,刘立强,饶家兴

(北方工业大学电子信息工程学院,北京 100144)

某些特殊涂料可以允许特定波段的红外光透过,而阻止可见光透过,因此可以利用这个特点,用红外成像来检测和判断以实现防伪防篡改的目的。由于从红外摄像机中提取到的图像在转换成灰度图像后存在噪声、边缘模糊等缺陷,需进行图像增强才能提高后续图像处理的精确度。此外,在雨雪天、雾霾天气中采集到的红外图像也会出现模糊等问题。运用锐化滤波法,通过微分计算和处理,可使图像的边缘信息突出,便于人眼和机器的识别,能实现防伪识别和处理。

红外防伪标签;红外图像增强;锐化滤波

0 引言

近几年来,为了防止物品被窃取和篡改,防伪技术逐渐发展起来。传统的防伪技术,如书籍或商品上的防伪码,可达到防窃取目的,但其技术含量低,容易被更换,难实现防伪。红外防伪涂料,能使波长920nm以上的红外线穿透。其虽在日光下与普通涂料并无明显差别,但在红外下可呈透明色,普通涂料如油漆等则不具备此特征,因此在红外照射下利用红外防伪涂料这一特点能有效地检测出防伪标签的更换与否,实现物品的真伪辨别。但现实中由于红外图像成像原理与红外成像系统本身的原因,红外图像与可见光图像相比,大多具有图像对比度低、边缘较模糊、信噪比低等缺点。另外,环境因素的干扰也会降低图像的质量,这对后期的特征提取、辨别以及跟踪等有不利影响[1]。为了能从原图像中精确地捕捉到目标物,就必须对红外图像进行增强处理,削弱或除去某些不感兴趣的信息[3],以使图像更适于人眼观测或设备识别[2],从而达到检测的要求。

1 背景及原理

在防伪处理中,对目标物的检测和识别是关键因素,清晰而又鲜明的边缘在图像识别中占有很重要的位置。摄像机采集到的图像边缘较模糊不利于后续操作,需进行图像增强处理。灰度变换法虽能提高对比度,增强视觉效果,但由于其阈值不易选取,实际操作中很难有效地增强图像[4];直方图均衡化方法简单,但其主要提高图像背景的对比度,对于目标物却达不到增强的效果[1];中值滤波主要用来降噪处理,但其对椒盐噪声处理效果较好,对于有高斯噪声的图像则会使图像模糊加重[5];小波增强法虽然能改善图像[6],但其计算量大,运算时间长,实际运用中它的处理效率比较低。图像锐化可以突出图像的边缘信息,加强图像的边缘特征,方便人眼和机器的识别,同时它还会避免噪声的放大[9]。本文主要运用锐化滤波法对图像进行增强处理,通过对图像进行微分处理可以加强图像的轮廓特征,使图像的边缘信息突出,达到增强图像的目的。

2 红外图像处理过程

首先采用分辨率为1280×720、最大帧率为60Hz的近红外监控摄像机分别进行晴天和雾天的图像采集,图像中涂有红外防伪涂料的标签是目标物。被涂的区域在可见光下与常用涂料(如油漆)无法通过人眼区分出来,但在红外照射下由于红外涂料的可透过性,有涂料部分会呈透明色,普通涂料则仍显示原色;其次,对采集到的图像进行锐化滤波处理,强调出图像的边缘信息,便于后期的图像识别和处理。锐化滤波中用到的方法为微分法,根据微分是否线性,锐化滤波可分为线性锐化和非线性锐化。

2.1 线性锐化滤波

线性锐化滤波是一种高通性质的滤波,其特点是中心系数定为正数,而其他系数则为负数。常用的线性锐化滤波模板系数为:

进行锐化处理时,先将像素自身与周围的八个像素相减,显示出自身与周围像素的差别,再将所有的差值加上自身作为新像素的灰度[7]。

该模板实际为拉普拉斯算子,它是一个二阶导数的二维等效式,即[3]:

表示卷积的模板:

由于Laplacian算子对于噪声有极高的敏感性,为了防止过冲现象,常对其进行平滑处理,引入平滑算子T[8]:

Fx,y为原始图像,Zx,y为增强后图像,λ为增强因子,控制着增强强度。算子T是通过模糊效应弱化边缘的过冲现象,但它会造成平坦区域的模糊,故必须分区域有选择地进行运用。

2.2 非线性锐化滤波

非线性锐化滤波中最常用的就是梯度(图像沿某个方向的灰度变化率),对于连续函数f(x,y),梯度定义如下[3]:

梯度是一个向量,需要用两个模板分别沿x和y方向计算。

常用的空域非线性滤波微分算子中,Prewitt算子对含噪声多,模糊的图像处理效果较好,是本文用到的一种方法。Prewitt算子的卷积计算核如下[3]:

处理后的图像为Px,y[8],

3 实验结果与分析

原始图像如图1,本文所要实现的是目标标签部分的图像增强。在阴雨雾天采集到的图像较模糊,目标物不易识别,本文通过对采集到的图像进行梯度计算求得其梯度值,然后经梯度变换和Prewitt算子对图像进行处理,最终得到目标物突出的图像。

图1(a)为晴天下采到的图像,图1(b)为本实验要研究的目标物。图2(a)为晴天采集到图像的梯度求补图,图2(b)为锐化滤波处理后的图像,可见图像的边缘突出,目标物与背景对比度较原图增强,图2(c)为后期初步的边缘检测求补图,图中目标物的轮廓信息明确,目标物易被识别。图3为模拟雾天情况下采集到的图像及其处理图,图3(a)为雾天采集到的原始图像,可见图像较为模糊,目标物边缘不明显,图3(b)是原图的梯度求补图,图3(c)是经滤波处理后的图像,目标区域明显被增强,图3(d)为后期边缘检测求补图,虽与晴天边缘检测得到的图相比,图像的部分信息不明确,但目标物仍能很好地被识别出,达到了图像增强的目的。

图1 晴天采集到的图像

图2 晴天采集到图像的处理

图3 雾天采集到图像的处理

4 结语

本文论述了运用红外图像增强处理法来检测图像实现设备防篡改及其他防范处理。通过求取图像梯度、图像变换、锐化滤波消噪等操作,成功突出目标物边缘信息,增强目标物与背景对比度,证明了本文算法的有效性。限于研究水平,本文只针对图像增强中的边缘信息突出化进行部分研究,下一步将对基于隶属度调整的图像增强算法[8]进行研究以提升图像增强的效果。

参考文献:

[1] 张立强.红外图像增强技术发展研究[J].舰船电子工程,2013,3

[2] 刘冬梅,尹传历,张涛.红外图像增强系统的设计与实现[J].视频应用与工程,2011,35(09)

[3] 周品,李晓东.MATLAB数字图像处理[M].北京:清华大学出版社,2012,8

[4] 孙蕾,温有奎,李丙春.图像增强算法与评价方法研究[J].计算机工程,2007,33(08)

[5] 王学伟,王世立,李珂.基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法[J].激光与红外,2013,43(01)

[6] 同武勤,凌永顺,黄超超.数字形态学和小波变换的红外图像处理方法[J].光学精密工程,2007,15(01)

[7] 徐端全,朱光喜.结合随机置乱和锐化滤波的数字图像水印算法[J].计算机工程与科学,2008,30(09)

[8] 钱惟贤,陈钱,顾国华.一种具有噪声抑制功能的红外图像锐化算法[J].光学学报,2009,29(07)

[9] 王香菊.图像去噪方法及应用[J].科技情报开发与经济,2007,17(27)

Infrared Image Enhancement Technology in the Processing of Anti-Counterfeiting

HAO Li-bo,WEI Meng-ke,LIU Li-qiang,RAO Jia-xing
(College of Mechanical and Electrical Engineering,North China University of Technology,Beijing 100144)

Some special coatings can allow specific ban infrared light through and absorb the visible light.Uses this feature,combining with infrared imaging to detect,judge and realize the purpose of anti-counterfeiting tamper-proof.But there are some defects existing in the gray converted images which extracted from infrared cameras,like noise,edge blur and so on.In order to improve the accuracy of the subsequent image processing,image enhancement processing is needed.In addition,infrared images collected from the rainy,snowy day and foggy weather also can appear fuzzy.The sharpen filter,uses differential calculation and processing,makes the edge information of image outstanding.Both human and machine can have a good recognition of it.Realizes anti-counterfeiting recognition and processing.

Anti-Counterfeiting Labels of Infrared;Infrared Image Enhancement;Sharpen Filter

1007-1423(2015)02-0062-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.02.016

郝丽波(1994-),女,内蒙古呼和浩特人,本科在读

魏梦珂(1994-),女,河南省周口人,本科在读

2014-12-02

2014-12-17

刘立强(1992-),男,山东省临沂人,本科在读

饶家兴(1994-),男,北京平谷人,本科在读

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