相机镜头灰尘探测--诺基亚

论文名称：Blemish detection in camera production testing using fast difference filtering

论文概述：

相机，包括手机镜头，运动相机，数码相机等，尽管目前均在无尘工作间进行加工，但是生产出的镜头仍然会有灰尘的出现，灰尘程度或浅或深，程度较浅的灰尘，肉眼难以发现，传统的人工辨识，受限于 检察员的主观感受， 往往不准确， 而且耗时耗力， 因此 ，采用计算机的自动探测才能满足生产加工对速度和准确性的需要

论文细节：

灰尘探测首先利用待测相机对一水平白色平面进行拍照，获取得到的相片，灰尘表现为利用相机获取的图片中比周围区域较暗的区域，灰尘分为四个等级：no blemish, slight blemish（肉眼很难识别）, blemish, serious blemish

由于轻微灰尘很难用肉眼识别，我就没有展示轻微灰尘的图片，

那么如何进行灰尘探测？

由于灰尘比周围区域暗，那么在图像强度上，灰尘的像素值是低于周围像素值的，这就造成：在图像的强度曲线上，灰尘的区域会呈现凹槽，如下图所示

那么只要探测出这个凹槽，即可完成灰尘的探测，

在该论文中，采用一种滤波器，如下图所示

利用该滤波器去探测灰尘

其中

利用以上公式，首先得到图像强度曲线中的虚线也就是I'，利用I'减去原始图像I，完成了 图像强度曲线中， 虚线减去实线（凹槽）的任务，那么，理论上来说，此时得到的差值图像Idifference中，只有灰尘区域保持一定的像素值，其余部分均为0或者很小的数值

此时，只要利用一个阈值公式进行阈值分割，即可完成灰尘的探测任务

在该论文中，提出了两种阈值选取方法，

方法一：

T=As

A由实验得出，是一个参数，s代表差值图像的方差

方法二：

根据实验直接设置阈值上限与下限，超出该区间的皆认为是灰尘

以上，探测任务结束，那么展示一下探测结果，

对于测试图片

结果如下图所示

以上就是整个论文的内容，该论文关于灰尘的介绍的很基础，全面，不过该论文也有严重的缺陷，对于噪声图像的处理能力较差，并且在生产中，使得相机受噪声缺陷的影响可能性很大，无法准确完成对灰尘的探测任务，这也是一个值得改进的地方