[发明专利]一种用于检测激光坏点的方法、装置、介质及设备

说明书

本发明提供了一种用于检测激光坏点的方法、装置、介质及设备，方法包括：获取发射激光器的发光点图像，确定所述发光点图像中的目标像素，根据所述目标像素获得待检测图像；创建高斯卷积核模型，基于所述高斯卷积模型对所述待检测图像进行卷积处理，获得特征图；对所述特征图进行非极大值抑制处理，确定出多个参考局部极大值；对所述多个参考局部极大值进行筛选，获得目标极大值；所述目标极大值对应的像素点为坏点；如此，无论是何种型号何种种类的发射激光器，只需获取到发射激光器的发光点图像，利用高斯卷积核模型即可确定出坏点；该测试方法通用性较好，可提高测试效率。

技术领域

本申请涉及激光器光学特性测试技术领域，尤其涉及一种用于检测激光坏点的方法、装置、介质及设备。

背景技术

目前飞行时间(TOF，Time Of Flight)模组已经广泛用于深度距离测试中，Tof(time of flight)技术是一种从发射器发射测量光，经过目标物体反射回到接收器，根据测量光在此传播路程中的所用时间，来计算获取物体到接收传感器距离的3D成像技术。为确保TOF模组的测试精度，需要对发射激光器的性能进行评估，判断发射激光器的性能是否满足要求。

发射激光器的测试项主要是坏点测试，不同厂家有不同的测试方案，针对不同厂家的发射激光器，研发人员均需要学习对应的测试方法，耗时较长。

可以看出，现有技术中对发射激光器进行坏点测试时，测试方法不具备通用性，导致测试效率降低。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种用于检测激光坏点的方法、装置、介质及设备，以解决或者部分解决现有技术对激光进行坏点测试时，测试方法不具备通用性，导致测试效率降低的技术问题。

本发明的第一方面，提供一种用于检测激光坏点的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取发射激光器的发光点图像，确定所述发光点图像中的目标像素，根据所述目标像素获得待检测图像；

创建高斯卷积核模型，基于所述高斯卷积模型对所述待检测图像进行卷积处理，获得特征图；

对所述特征图进行非极大值抑制处理，确定出多个参考局部极大值；

对所述多个参考局部极大值进行筛选，获得目标极大值；所述目标极大值对应的像素点为坏点。

上述方案中，所述确定所述发光点图像中的目标像素，包括：

基于所述发光点图像确定图像背景阈值；所述图像背景阈值为所述发光点图像中所有像素点灰度值的均值；

将灰度值大于所述图像背景阈值的像素点作为目标像素。

上述方案中，所述创建高斯卷积核模型，包括：

确定所述高斯卷积核模型的模糊半径；

基于所述模糊半径确定初始像素矩阵；

利用公式确定所述初始像素矩阵中每个像素点对应的权重值；

将各所述权重值填充至所述初始像素矩阵中的对应位置，形成所述高斯卷积核模型；其中，

所述x为所述初始像素矩阵中各像素点的坐标，所述y为各像素点对应的权重值，μ为高斯卷积核的均值，所述σ为所述高斯卷积核的标准差。

上述方案中，所述创建高斯卷积核模型后，所述方法还包括：

获取所述特征图的平滑度，根据所述平滑度对所述高斯卷积核模型的模糊半径进行调整。

上述方案中，所述对所述特征图进行非极大值抑制处理，确定出多个参考局部极大值，包括：