CN112710632A - 一种玻璃微珠高低折射率检测方法及*** - Google Patents

一种玻璃微珠高低折射率检测方法及*** Download PDF

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CN112710632A CN202110306319.7A CN202110306319A CN112710632A CN 112710632 A CN112710632 A CN 112710632A CN 202110306319 A CN202110306319 A CN 202110306319A CN 112710632 A CN112710632 A CN 112710632A
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张雷
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Abstract

本发明涉及一种玻璃微珠高低折射率检测方法及***，所述检测方法包括：对采集的高折射率图像依次进行畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理；对采集的低折射率图像依次进行畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化和最小二乘法拟合圆处理；根据上述处理得到轮廓圆的半径以及圆中心坐标值，进而计算出高折射率图像和低折射率图像中的折射率。本发明的优点在于：不仅能够同时对玻璃微珠的高折射率和低折射率进行同时检测，而且通过图像分析处理的方法极大地提高了检测效率以及检测准确率。

Description

一种玻璃微珠高低折射率检测方法及***
技术领域
本发明涉及玻璃微珠折射率检测领域，尤其涉及一种玻璃微珠高低折射率检测方法及***。
背景技术
玻璃微珠是一种硅酸盐材料，具有良好的化学稳定性、机械强度和电绝缘性，其独特的特性是对光具有回归反射特性，被广泛应用于公路、铁路、港口、海洋运输、矿山、坑道、消防和城建等领域作为各种标志、警示牌、车辆拍照和救生用品等；随着我国公路建设的快速发展，与道路逆反射材料配合使用的玻璃微珠的用量迅速增加，在广告标志、反光膜、反光油墨、反光标线等交通安全产品和设施中发挥着越来越重要的作用。
目前测量玻璃微珠折射率的方法主要有成像法、一次彩虹法和二次彩虹法等；而目前上面上的测量技术，基于成像法存在光路调整复杂，自动定量化测量过程实现困难，透过率低，成像效果差等缺点；基于一次彩虹法只能测量低折射率的玻璃微珠，基于二次彩虹法只能测量高折射率的玻璃微珠，不能实现高低折射率的同时测量，存在功能单一的缺点，而且现有都是通过调节光路来实现对玻璃微珠折射率的测量，但是一般情况下光路调节麻烦且复杂，需要采用带环形标尺测量，且调节精度不高，可操作性差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种玻璃微珠高低折射率检测方法及***，解决了现有对玻璃微珠折射率检测方式中存在的不足。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种玻璃微珠高低折射率检测方法，所述检测方法包括：
对采集的高折射率图像依次进行畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理；对采集的低折射率图像依次进行畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化和最小二乘法拟合圆处理；
根据上述处理得到轮廓圆的半径以及圆中心坐标值，进而计算出高折射率图像和低折射率图像中的折射率。
所述畸变矫正处理包括：
将输入的高折射率图像或者低折射率图像在图像像素坐标系
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
中的中心坐标设置为图像物理坐标系的原点，根据图像中每个像素在图像物理坐标系中的尺寸，得到图像像素坐标系和图像物理坐标系的转换矩阵，进而得到高折射率图像或者低折射率图像的图像物理坐标系
Figure 619721DEST_PATH_IMAGE002
；
将图像物理坐标系
Figure 333599DEST_PATH_IMAGE002
转换为相机坐标系
Figure 457544DEST_PATH_IMAGE003
，再将相机坐标系
Figure 915070DEST_PATH_IMAGE003
转换为世界坐标系
Figure 542491DEST_PATH_IMAGE004
；
进而得到摄像机内参矩阵、透视射影矩阵和尺度因子，根据摄像机内参矩阵、透视射影矩阵和尺度因子对输入的高折射率图像和低折射率图像进行矫正后图像
Figure 692850DEST_PATH_IMAGE005
。
所述灰度增强处理包括：对经过畸变矫正，灰度为r的输入图像
Figure 428725DEST_PATH_IMAGE005
通过灰度增强公式：
Figure 440674DEST_PATH_IMAGE006
处理后得到灰度为s的输出图像
Figure 171870DEST_PATH_IMAGE007
，实现输入图像灰度的线性扩展或压缩，将该步骤的作为输出图像
Figure 509441DEST_PATH_IMAGE007
下一步骤的输入图像
Figure 326088DEST_PATH_IMAGE005
。
所述对比度增强处理包括：对输入图像
Figure 141728DEST_PATH_IMAGE005
进行低通滤波，根据得到的灰度值和原始值进行计算得到结果值：
Figure 868376DEST_PATH_IMAGE008
，得到输出图像
Figure 626116DEST_PATH_IMAGE007
，实现对图像的高频区域进行强调，使图像更加清晰，将该步骤的作为输出图像
Figure 409352DEST_PATH_IMAGE007
下一步骤的输入图像
Figure 277951DEST_PATH_IMAGE005
。
所述阈值分割处理包括：选取输入图像
Figure 51DEST_PATH_IMAGE005
灰度值满足在灰度区间[MinGray，MaxGray]的像素，将所有满足的像素点作为一个区域返回；
所述形态学处理包括：将所述阈值分割处理后得出来的区域依次进行膨胀和腐蚀处理，或者依次进行腐蚀和膨胀处理滤掉图像中的干扰信息。
所述傅里叶变换处理包括：
傅里叶正变换：把经过对比度增强后的图像进行傅里叶变换将时域图像转换为频域图像；
高斯卷积：将经过傅里叶变换的图像与卷积核模板进行卷积，对于图像上的一个点，让卷积核模板的原点与该点重合，然后将卷积核模板上的点与图像上对应的点相乘，并将各点的积相加，得到该点的卷积值，再对图像上的每个点都这样处理后得到卷积图像；
傅里叶逆变换：将卷积图像进行傅里叶逆变换将频域图像转换为时域图像。
所述轮廓优化提取处理包括：
通过理论圆度值对图像中的轮廓进行筛选，并计算筛选出的轮廓的面积和周长；
通过面积和周长计算出圆形轮廓的实际圆度值，并将实际圆度值与理论圆度值进行比较，如果实际圆度值在理论圆度值的误差范围内，则判断筛选出的轮廓为圆形轮廓，如果实际圆度值不再理论圆度值的误差范围内，则重新进行筛选提取。
所述最小二乘法拟合圆处理包括：
根据圆曲线的方程
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 600796DEST_PATH_IMAGE010
，设样本集中的一点
Figure DEST_PATH_IMAGE011
到圆心的距离为
Figure 736243DEST_PATH_IMAGE012
，则
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
求出点
Figure 96948DEST_PATH_IMAGE011
到圆边缘的距离的平方与半径平方的差为：
Figure 922821DEST_PATH_IMAGE014
；
令
Figure 241938DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 786052DEST_PATH_IMAGE016
的平方和，
Figure 747186DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 302932DEST_PATH_IMAGE015
大于0，因此函数存在大于或等于0的极小值，
Figure 573377DEST_PATH_IMAGE018
为对a，b，c求偏导，令偏导等于0，得到极值点：
Figure 89940DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 572874DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 124072DEST_PATH_IMAGE021
；
计算求出a，b，c的值，进而得到A，B和R的拟合值。
一种基于玻璃微珠高低折射率检测方法的检测***，它包括：
图像采集模块：对高低折射率图像进行采集并将采集到的图像传递给图像处理模块；
图像处理模块：对输入的高低折射率图像进行畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、傅里叶变换、轮廓优化和最小二乘法拟合圆处理后将处理结果传输到数据处理模块；
数据处理模块：对数据进行分析处理根据圆半径和成像距离计算得到折射率，最后输出并保存数据信息。
所述图像处理模块包括高折射率图像处理单元和低折射率图像处理单元；
所述高折射率图像处理单元依次通过畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理输入的高折射率图像，得到圆形轮廓的半径和成像距离；
所述低折射率图像处理单元依次通过畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理输入的低折射率图像，得到圆形轮廓的半径和成像距离。
本发明具有以下优点：一种玻璃微珠高低折射率检测方法及***，不仅能够同时对玻璃微珠的高折射率和低折射率进行同时检测，而且通过图像分析处理的方法极大地提高了检测效率以及检测准确率。
附图说明
图1 为本发明方法的流程示意图；
图2 为图像像素坐标系至图像物理坐标系示意图1；
图3 为图像像素坐标系至图像物理坐标系示意图2；
图4 为相机坐标系至图像物理坐标系示意图；
图5 为世界坐标系至相机坐标系示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下结合附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的保护范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本发明做进一步的描述。
需要说明的是，本发明中f(x,y)表示输入图像，g(x,y)表示输出图像，每一步中的f(x,y)和g(x,y)表示不同的图像，即某一个处理步骤中的输出图像g(x,y)到下一个处理步骤后就表示下一个处理步骤中的输入图像f(x,y)。
实施例1
如图1所示，本发明涉及一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其主要包括以下内容：
程序启动并初始化，软件启动后，会自动初始化，加载配置文件，检测相机连接状态，进入等待检测状态；
手动调整玻璃微珠样品的位置，待图像达到最佳采图效果后，开启高折射率相机图像采集或者低折射率相机图像采集；高折射率相机和低折射率相机采用单独相机、单独线程，可实现实时图像读取、处理、传输、显示；
图像采集成功后，进入图像处理模块，经过一系列的算法处理，获取我们想要的信息，最后提取圆半径；其中，高折射率图像处理模块主要用到的算法有畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆；低折射率图像处理模块主要用到的算法有畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆。此模块通过特有的算法对图像进行一系列的处理，并将计算结果传递给数据处理模块；
通过数据处理模块，根据圆半径和成像距离，计算得到折射率，最后输出数据，测量结束。
进一步地，畸变矫正：相机的成像过程实质上是坐标系的转换。首先空间中的点由“世界坐标系”转换到“像机坐标系”，然后再将其投影到成像平面(图像物理坐标系) ，最后再将成像平面上的数据转换到图像像素坐标系。但是由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，导致原始图像的失真。镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类。
径向畸变：是沿着透镜半径方向分布的畸变，产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲。成像仪光轴中心的畸变为0，沿着镜头半径方向向边缘移动，畸变越来越严重。畸变的数学模型可以用主点（principle point）周围的泰勒级数展开式的前几项进行描述，通常使用前两项，即k1和k2，对于畸变很大的镜头，如鱼眼镜头，可以增加使用第三项k3来进行描述，成像仪上某点根据其在径向方向上的分布位置，调节公式为：
Figure 440784DEST_PATH_IMAGE022
Figure 693911DEST_PATH_IMAGE023
其中：
Figure 748846DEST_PATH_IMAGE024
式里（x0，y0）是畸变点在成像仪上的原始位置，（x，y）是畸变较真后新的位置;
切向畸变：是由于透镜本身与相机传感器平面（成像平面）或图像平面不平行而产生的，这种情况多是由于透镜被粘贴到镜头模组上的安装偏差导致。畸变模型可以用两个额外的参数p1和p2来描述：
Figure 544764DEST_PATH_IMAGE025
Figure 157011DEST_PATH_IMAGE026
其中
Figure 382587DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 472903DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 733114DEST_PATH_IMAGE029
为径向畸变参数，
Figure 391628DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 353768DEST_PATH_IMAGE031
为切向畸变参数。综上，我们需要5个参数（
Figure 998507DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 362492DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 67274DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 657656DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 824195DEST_PATH_IMAGE031
）来描述镜头畸变，本发明通过相机标定来消除相机畸变，即畸变矫正。
相机标定的目的就是要获得相机的内参(畸变参数)和外参，得到二维平面像素坐标和三维世界坐标的关系。四个坐标系：摄像机坐标系 、 图像物理坐标系、图像像素坐标系 和 世界坐标系（参考坐标系） 。
图像坐标系：是一个以像素为单位的坐标系，它的原点在左上方，每个像素点的位置是以像素为单位来表示的，所以这样的坐标系叫图像像素坐标系（u,v），u和v分别表示像素在数字图像中的列数和行数，但是并没有用物理单位表示像素的位置，因此还需建立以物理单位表示的图像坐标系，叫图像物理坐标系(x,y),该坐标系是以光轴与图像平面的交点为原点，该点一般位于图像中心，但是由于制造原因，很多情况下会偏移。以毫米为单位。两个坐标轴分别与图像像素坐标系平行。即：像素坐标(u,v)，物理坐标(x,y)。
如图2所示，若图像物理坐标系的原点在图像像素坐标系中的坐标为(u0,v0)，每个像素在图像物理坐标系中的尺寸为dx,dy,则两个坐标系的关系为：
Figure 793419DEST_PATH_IMAGE032
矩阵形式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
但是一般情况下，两轴互相不垂直：
如图3所示，此时有：
Figure 731419DEST_PATH_IMAGE034
Figure DEST_PATH_IMAGE035
写成矩阵形式为：
Figure 481200DEST_PATH_IMAGE036
如图4所示，相机坐标系(Xc,Yc,Zc)至图像坐标系(x,y)；
根据相似三角形原理可得：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
如图5所示，世界坐标系(Xw,Yw,Zw)至相机坐标系(Xc,Yc,Zc)；
Figure 185851DEST_PATH_IMAGE038
将上式合并得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
Figure 331618DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
表示摄像机内参矩阵，
Figure 706099DEST_PATH_IMAGE042
表示透视摄影矩阵，s = Zc 表示尺度因子。
灰度增强：表示对输入图像灰度做线性扩张或压缩，映射函数为一个直线方程，输入图像为f(x,y)，灰度为r，输出图像为g(x,y)，灰度为s；其表达式如下：Factor、k为参数因子；
Figure 5493DEST_PATH_IMAGE006
对比度增强：主要强调图像的高频区域（边缘和角落），使得到的图像更加清晰。先对图像g(x,y)进行低通滤波（mean_image)，根据得到的灰度值(mean)和原始值(orig)进行计算得到结果值(res)，其表达式如下：Factor为参数因子
Figure 530147DEST_PATH_IMAGE008
阈值分割：输入图像f(x,y)中选取灰度值满足在灰度区间[MinGray，MaxGray]的像素，将所有满足的点作为一个区域返回，其表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
其中，MinGray表示最优灰度值范围的最小灰度值，MaxGray表示最优灰度值范围的最大灰度值，如我们需要灰度值为100左右像素，就可以将灰度区间设置为[90,110]。
形态学处理：数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的，它的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开操作和闭操作，主要作用是保持图像的基本特征并除去不相干的结构；通过对阈值分割后得出来的区域进行形态学处理，可以滤除掉一些干扰信息
膨胀（Dilate）：是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。膨胀可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。
Figure 801859DEST_PATH_IMAGE044
腐蚀（Erode）：是一种消除边界点的方法，使边界向内收缩的过程。可以消除小且毫无意义的物体。X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。换句话说，用S来腐蚀X得到的集合是S完全包括在X中时S的原点位置的集合，用公式表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE045
开操作（Close）：先膨胀后腐蚀称为闭(close)，即 CLOSE(X)=E(D(X))。一般来说，闭运算能够填平小湖(即小孔)，弥合小裂缝，而总的位置和形状不变。
Figure 471875DEST_PATH_IMAGE046
闭操作（Open）：开和闭是对偶运算。先腐蚀后膨胀称为开(open)，即 OPEN(X)=D(E(X))。作用：消除小物体，在纤细点出分离物体，位置和形状总是不变的。
Figure DEST_PATH_IMAGE047
傅里叶变换：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标。频域图像的每一点都来自于整个原图像，频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系在进行图像处理时，很多时候需要获得图像中灰度变化剧烈的地方，或者灰度变化相对缓慢的区域，灰度变化剧烈的地方就是那些灰度值变化大的地方，或梯度大的地方，该地方频率高；灰度变化缓慢的地方，就是梯度小的地方，频率低；傅立叶变换(FT, Fourier Transform)的作用是将一个信号由空间域或时间域变换到频域。其实就是把数据由横坐标时间、纵坐标采样值的波形图格式，转换为横坐标频率、纵坐标振幅(或相位)的频谱格式。傅里叶逆变换就是把频域还原为空间域或时间域。
进一步地，把经过对比度增强后的图像进行傅里叶变换，再对傅里叶图像进行高斯卷积，最后再把傅里叶图像还原为空间域图像，可以很明显地看出一些原先不易察觉的特征得到了增强，对接下来轮廓优化提取有很大的帮助；
傅里叶变换公式：
Figure 461828DEST_PATH_IMAGE048
高斯卷积：用一个模板（卷积核）和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到了该点的卷积值，对图像上的每个点都这样处理最后得到卷积图像。卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替，可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。
卷积公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE049
其中
Figure 993434DEST_PATH_IMAGE050
为输出图像（傅里叶变换步骤中的输出图像），
Figure 306604DEST_PATH_IMAGE005
为输入图像，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为模板（卷积核），一般卷积核选用二维高斯分布函数：
Figure 22887DEST_PATH_IMAGE052
傅里叶逆变换公式：
Figure 296874DEST_PATH_IMAGE053
其中，f(x,y)图像矩阵，x/y图像的行列。
轮廓优化提取：通过圆度对轮廓进行筛选的过程。对于一个圆型轮廓，其半径为r，面积为S，周长为L则有：
Figure 163330DEST_PATH_IMAGE054
Figure 331006DEST_PATH_IMAGE055
Figure 884435DEST_PATH_IMAGE056
从上面公式可以看出当轮廓为标准圆时C为一个定值（理论值），而通过前面算法处理得出来的轮廓往往有很多轮廓，包括圆形轮廓和非圆形轮廓，而其中只有圆形才是我们所需要的，所以计算出轮廓的面积和周长再通过上述公式就能筛选出需要的圆形轮廓。当计算出的实际圆度值在理论圆度值±10%的误差范围内时，表示筛选出的轮廓为圆形轮廓。
最小二乘法拟合圆：最小二乘法(least squares analysis)是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小来寻找一组数据的最佳匹配函数的计算方法，最小二乘法通常用于曲线拟合 (least squares fitting) 。最小二乘圆拟合方法是一种基于统计的检测方法，可实现亚像素级别的精确拟合定位。
圆的公式：
Figure 239193DEST_PATH_IMAGE009
,
其中A、B为圆中心坐标，R为半径
令
Figure 174919DEST_PATH_IMAGE057
,
Figure 72468DEST_PATH_IMAGE058
,
Figure 51925DEST_PATH_IMAGE059
可得出圆曲线的另外一个方程：
Figure 175870DEST_PATH_IMAGE010
只要求出a，b，c，就能得出圆的半径参数：
Figure 898976DEST_PATH_IMAGE060
Figure 651031DEST_PATH_IMAGE061
Figure 552122DEST_PATH_IMAGE062
设样本集（此处样本集为提取到的轮廓上所有点的集合）中一点
Figure 147051DEST_PATH_IMAGE063
到圆心的距离为
Figure 159001DEST_PATH_IMAGE064
:
Figure 155776DEST_PATH_IMAGE013
点
Figure 617981DEST_PATH_IMAGE011
到圆边缘的距离的平方与半径平方的差为：
Figure 185360DEST_PATH_IMAGE065
令
Figure 250268DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 117861DEST_PATH_IMAGE016
的平方和
Figure 485388DEST_PATH_IMAGE066
Figure 54910DEST_PATH_IMAGE015
大于0，因此函数存在大于或等于0的极小值，
Figure 408662DEST_PATH_IMAGE018
为对a，b，c求偏导，令偏导等于0，得到极值点：
Figure 114450DEST_PATH_IMAGE067
Figure 787964DEST_PATH_IMAGE068
Figure DEST_PATH_IMAGE069
解此方程组就能得出a，b，c的值，再通过上面公式就能得出A，B，R的拟合值。
实施例2
本发明还涉及一种玻璃微珠高低折射率检测***，其包括初始化模块、图像采集模块、图像处理模块以及数据处理模块。
进一步地，初始化模块：加载***参数、配置文件、初始化相机；
图像采集模块：对高低折射率图像进行采集并将采集到的图像传递给图像处理模块；
图像处理模块：分为高折射率图像处理模块和低折射率处理模块，分别采用不同的算法，高折射率图像处理模块主要用到的算法有畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆；低折射率图像处理模块主要用到的算法有畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆。此模块通过特有的算法对图像进行一系列的处理，并将计算结果传递给数据处理模块；
数据处理模块：对数据进行分析和处理，最后输出并保存数据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (9)

1.一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述检测方法包括：
对采集的高折射率图像依次进行畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理；对采集的低折射率图像依次进行畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化和最小二乘法拟合圆处理；
根据上述处理得到轮廓圆的半径以及圆中心坐标值，进而计算出高折射率图像和低折射率图像中的折射率。
2.根据权利要求1所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述畸变矫正处理包括：
将输入的高折射率图像或者低折射率图像在图像像素坐标系
Figure DEST_PATH_IMAGE001
中的中心坐标设置为图像物理坐标系的原点，根据图像中每个像素在图像物理坐标系中的尺寸，得到图像像素坐标系和图像物理坐标系的转换矩阵，进而得到高折射率图像或者低折射率图像的图像物理坐标系
Figure 311049DEST_PATH_IMAGE002
；
将图像物理坐标系
Figure 237548DEST_PATH_IMAGE002
转换为相机坐标系
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，再将相机坐标系
Figure 756254DEST_PATH_IMAGE003
转换为世界坐标系
Figure 793612DEST_PATH_IMAGE004
；
进而得到摄像机内参矩阵、透视射影矩阵和尺度因子，根据摄像机内参矩阵、透视射影矩阵和尺度因子对输入的高折射率图像和低折射率图像进行矫正后得到图像
Figure DEST_PATH_IMAGE005
。
3.根据权利要求2所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述灰度增强包括：对经过畸变矫正，灰度为r的输入图像
Figure 199316DEST_PATH_IMAGE005
通过灰度增强公式：
Figure 811563DEST_PATH_IMAGE006
处理后得到灰度为s的输出图像
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，实现输入图像灰度的线性扩展或压缩，将灰度增强步骤的输出图像
Figure 568298DEST_PATH_IMAGE007
作为下一步骤的输入图像
Figure 861876DEST_PATH_IMAGE005
。
4.根据权利要求2所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述对比度增强包括：对输入图像
Figure 116228DEST_PATH_IMAGE005
进行低通滤波，根据得到的灰度值和原始值进行计算得到结果值：
Figure 571480DEST_PATH_IMAGE008
，得到输出图像
Figure 799199DEST_PATH_IMAGE007
，实现对图像的高频区域进行强调，使图像更加清晰，将对比度增强步骤的输出图像
Figure 178359DEST_PATH_IMAGE007
作为下一步骤的输入图像
Figure 745606DEST_PATH_IMAGE005
，其中，res表示结果值，Factor表示参数因子，mean表示灰度值，orig表示原始值。
5.根据权利要求2所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述阈值分割处理包括：选取输入图像
Figure 184809DEST_PATH_IMAGE005
灰度值满足在灰度区间[MinGray，MaxGray]的像素，将所有满足的像素点作为一个区域返回，其中MinGray表示最优灰度值范围的最小灰度值，MaxGray表示最优灰度值范围的最大灰度值；
所述形态学处理包括：将所述阈值分割处理后得出来的区域依次进行膨胀和腐蚀处理，或者依次进行腐蚀和膨胀处理滤掉图像中的干扰信息。
6.根据权利要求2所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述傅里叶变换处理包括：
傅里叶正变换：把经过对比度增强后的图像进行傅里叶变换将时域图像转换为频域图像；
高斯卷积：将经过傅里叶变换的图像与卷积核模板进行卷积，对于图像上的一个点，让卷积核模板的原点与该点重合，然后将卷积核模板上的点与图像上对应的点相乘，并将各点的积相加，得到该点的卷积值，再对图像上的每个点都这样处理后得到卷积图像；
傅里叶逆变换：将卷积图像进行傅里叶逆变换将频域图像转换为时域图像。
7.根据权利要求2所述的一种玻璃微珠高低折射率检测方法，其特征在于：所述轮廓优化提取处理包括：
通过理论圆度值对图像中的轮廓进行筛选，并计算筛选出的轮廓的面积和周长；
通过面积和周长计算出圆形轮廓的实际圆度值，并将实际圆度值与理论圆度值进行比较，如果实际圆度值在理论圆度值的误差范围内，则判断筛选出的轮廓为圆形轮廓，如果实际圆度值不在理论圆度值的误差范围内，则重新进行筛选提取。
8.一种基于玻璃微珠高低折射率检测方法的检测***，其特征在于：它包括：
图像采集模块：对高低折射率图像进行采集并将采集到的图像传递给图像处理模块；
图像处理模块：对输入的高低折射率图像进行畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、傅里叶变换、轮廓优化和最小二乘法拟合圆处理后将处理结果传输到数据处理模块；
数据处理模块：对数据进行分析处理根据圆半径和成像距离计算得到折射率，最后输出并保存数据信息。
9.根据权利要求8所述的一种基于玻璃微珠高低折射率检测方法的检测***，其特征在于：所述图像处理模块包括高折射率图像处理单元和低折射率图像处理单元；
所述高折射率图像处理单元依次通过畸变矫正、对比度增强、傅里叶变换、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理输入的高折射率图像，得到圆形轮廓的半径和成像距离；
所述低折射率图像处理单元依次通过畸变矫正、灰度增强、对比度增强、阈值分割、形态学处理、轮廓优化提取和最小二乘法拟合圆处理输入的低折射率图像，得到圆形轮廓的半径和成像距离。
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