一、前言

本篇文章展示使用傅里叶变换检测模糊图像内的mura型缺陷

二、具体步骤

1.图像预处理

读入图像，并做三通道图像分割处理：

dev_close_window ()
dev_update_off ()
Path := 'lcd/mura_defects_blur_'
read_image (Image, Path + '01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Height, 640, 480, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
ScaleFactor := 0.4
calculate_lines_gauss_parameters (17, [25,3], Sigma, Low, High)
for f := 1 to 3 by 1read_image (Image, Path + f$'.2i')decompose3 (Image, R, G, B)

2.图像处理核心

本部分内容包含主要图像的方法：

1- 使用高斯滤波器进行图像rft变换，获取图像的背景亮度区域

2- 图像差分原图与背景图像做差，进行缺陷特征增强

3- 图像降采样进一步凸显缺陷特征提高处理速度

    rft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)gen_gauss_filter (ImageGauss, 100, 100, 0, 'n', 'rft', Width, Height)// 高斯滤波核convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)//去除背景增强缺陷* perform the actual inspectionzoom_image_factor (ImageSub, ImageZoomed, ScaleFactor, ScaleFactor, 'constant')

4-为了避免图像边缘区域的影响代码做了区域内缩，然后使用Line_gauss查找区域图像内的黑色区域

    get_domain (ImageZoomed, Domain)erosion_rectangle1 (Domain, RegionErosion, 7, 7) // 区域缩减reduce_domain (ImageZoomed, RegionErosion, ImageReduced)lines_gauss (ImageReduced, Lines, Sigma, Low, High, 'dark', 'true', 'gaussian', 'true')

觉得代码的流程应该是没用完成，没有最后的缺陷筛选部分，一些较小的黑点也被当成了缺陷。

总结

这个例子基本上和之前的一个Mura检测采用了相同的图像缺陷增强的流程，只是在最后分割缺陷的方式上采用了不同的方式，Line_gauss的方式适合处理线型的mura缺陷，而块团状的mura缺陷还是用原始的分割筛选方式更佳。

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