[发明专利]基于平面的微纳物体图像倾斜校正方法有效

专利信息
申请号: 201210457891.4 申请日: 2012-11-14
公开(公告)号: CN102999904A 公开(公告)日: 2013-03-27
发明(设计)人: 金福生;安婧雯;宋红 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 平面 物体 图像 倾斜 校正 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种微纳物体图像倾斜校正方法,特别涉及一种基于平面的微纳物体图像倾斜校正方法,属于图像处理技术领域。

背景技术

激光扫描显微镜是建立在光学显微镜及各种扫描显微镜基础上的一种新型的扫描成像系统。利用聚焦的激光束在样品表面扫描,同时利用光电检测器件接收样品反射光(或透射光),样品结构的变化使反射光(或透射光)强度改变,因而使光电检测器的输出电流改变,经信号处理,同步显示在计算机屏幕上。

由于被测样品属于微纳物体,在采样时往往由于放置不平等原因使得被测样品出现倾斜的情况。为了准确的获得被测样品的信息,需要对采样得到的图像进行倾斜校正处理,使得到的图像更加准确的反应出被测样品的实际情况。

现有技术中的图像倾斜校正处理方法都是针对平面图像进行倾斜校正,比如扫描文档的倾斜校正、车牌的倾斜校正、二维码的倾斜校正。这些倾斜校正方法主要是对这些图像的边缘进行识别,判断是否需要倾斜校正,且对采样得到的图像仅进行x方向和y方向简单的旋转倾斜校正,并没有在z方向进行实质性的倾斜校正。在使用激光扫描显微镜对微纳物体扫描成像的系统中,得到的是物体的三维立体坐标,使用现有的倾斜校正方位,经过倾斜校正后的数据和图像仍不能准确反应被测样品的实际情况。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的问题,提供一种能够有效解决三维图像倾斜校正问题的方法。

本发明提供的倾斜校正方法的思路如图1所示,根据微纳物体表面的实际测量数据得到一个拟合面,再根据微纳物体的实际情况确定一个标准面,拟合面上每一点的高度数据都可以经过一个过程而变换至标准面上,同时将测量得到的高度数据经过同一个过程进行变换后得到校正数据,此时就认为这个校正数据是物体的实际高度值。因为拟合面是根据测量数据经过计算拟合得到,所以认为拟合面的倾斜程度与被测样品的倾斜程度相同。所以拟合面的倾斜校正过程就是被测数据的倾斜校正过程。根据用户所选择的倾斜校正的方法不同,拟合面的计算方法可以是自动的、手动剖面的、手动三点的。本发明提供的倾斜校正方法适用于微纳物体由于放置不平等原因出现了倾斜,但是表面并未发生变形的情况。在这种情况下,拟合面是一个倾斜平面,以此来进行倾斜校正。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的:一种基于平面的微纳物体图像倾斜校正方法,包括以下步骤:

对获取的图像数据进行数据提取,以获得被测物体上表面每个点的高度数据;

用户判断高度图像是否倾斜,是否需要进行倾斜校正;

若需要进行倾斜校正,则将测量的上表面拟合成一个倾斜平面,并确定一个标准平面,将拟合面上每一点的高度数据都经过一个过程而变换至标准面上,同时将测量得到的每个点的高度数据经过同一个过程进行变换后得到校正数据,从而实现对微纳物体三维图像的倾斜校正。

有益效果

本发明提供的方法可以有效实现微纳物体三维图像z方向实质性的倾斜校正,使得到的图像更加准确的反应出被测样品的实际情况。

附图说明

图1为本发明图像倾斜校正方法的原理示意图;

图2为本发明图像倾斜校正方法的流程图;

图3为本发明图像倾斜校正方法步骤102的具体流程图;

图4为本发明图像倾斜校正方法步骤103和104的具体流程图。

图5为本发明图像倾斜校正方法步骤1041的具体流程图。

图6为本发明图像倾斜校正方法步骤1042的具体流程图。

图7为本发明图像倾斜校正方法步骤1043的具体流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。

图2为本发明图像倾斜校正方法实施例的流程图。如图1所示,本实施例图像倾斜校正方法,包括:

步骤101、对采样得到的图像信息进行提取以获得被测样品的高度数据。

具体而言,本实施例中的步骤101对获取的图像信息进行处理,并从图像信息中提取到被测样品的高度数据。本实施例以差动共焦显微镜为例进行说明,通过差动共焦显微镜上设置的摄像头等图像获取设备,获得置物台上被测样品的图像信息,包括样品上表面每个点的高度数据、亮度数据等。然后,提取图像信息中的高度数据。

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