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mura检测的离散余弦变换原理是怎么样的?

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  • 发布时间:2022-03-15 10:00
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【概要描述】mura检测离散长度为n的一维序列的DCT定义了一个函数f (x),比如图像灰度值。类似地,C(u)的逆变换定义为:

mura检测的离散余弦变换原理是怎么样的?

【概要描述】mura检测离散长度为n的一维序列的DCT定义了一个函数f (x),比如图像灰度值。类似地,C(u)的逆变换定义为:

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       mura检测离散长度为n的一维序列的DCT定义了一个函数f  (x),比如图像灰度值。类似地,C(u)的逆变换定义为:

  一个波形(u=0)表示恒定(DC)值,而所有其他波形(u=1,2,N-1)是逐渐增加频率这些正交波形称为余弦基函数。其中注意基函数也是很重要的。

  可以离线预计算,然后乘以子序列,从而减少了数学数量,显著提高了运算效率。

  在转换中,二维函数也可以在水平方向上乘以1D,以生成与垂直方向上的一组基函数相同的基函数。

  因为要检查的液晶图像可能是不均匀的边界,所以DCT类型被应用于我们的方法。

  须处理不均匀的图像边界。从公式可以看出,在应用于要处理的图像尺寸的方法中,类型II  DCT是任意的MN图像区域。

  根据一维逆变换,二维逆变换定义为:

  用于背景图像重建的滤波器设计,因为频率特性的mura检测缺陷与背景图像明显不同,可以有效地将背景图像与图像分离。

  使用DCT的图像。在DCT中,图像权重C(0,v)和C(u,0)对应于代表主要图像元素的基频图像分量。如图6所示,可以将LCD图像分解成一些子图像,并进行展开DCT和滤波处理。沿着u和v保持主频。

  忽略剩余频率分量的原始图像的背景和mura检测缺陷分离可以被近似地重建。推荐的过滤器如下:

  其中C(u,v)是DCT系数,Chv(u,v)是建议的滤波器。验证了滤波器的有效性。一个圆形的自然区域形状位于LCD  FOS的左下角。利用离散余弦变换和该方法的滤波策略,有效地重建了无mura检测缺陷的背景图像。但也观察到重建图像被不必要的东西污染,图像的横条和竖条一直贯穿mura检测区域。这可能会影响效率。在从背景中提取mura检测的过程中,由于意外的原因,测试结果中可能会出现条纹。同时,说明原因也很重要。重建的图像将被伪图像污染。当所有主频保持不变时,图像条纹DCT的U、V方向。有趣的是观察到不均匀的图像区域,例如mura检测缺陷,其倾向于根据图像条带的方向分散其能量的基本频率分量DCT。这种负面影响是在主频成分增加,频率超过空间频率的背景图像中。这应该进一步重新设计,以避免恶劣条件,一个有效的低通滤波器。针对上述问题,提出是否修改滤波策略,选择合适的截止频率U和V方向。


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