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工业X射线图像增强算法研究

陈燕  
【摘要】:随着各种相关需求的不断增加,X射线检测技术已得到了广泛的应用,在医疗诊断、安全检查、航空航天、工业检测等领域均发挥着重要的作用,已然成为我们生产生活中不可或缺的部分。然而,在X射线检测系统成像过程中,由于工件结构的复杂性以及成像过程中电气噪声、射线噪声等各种不利因素的影响,导致工业射线图像的整体质量较差,具体表现为图像对比度低、结构细节模糊等,进而影响对工件结构的分析和判断。因此,在实际应用中,为了使射线图像能够满足具体要求,有必要改善X射线图像的质量,以利于对工件结构的分析与判断。而图像增强则可以依据具体应用要求突出图像中细节特征、提高图像对比度,从而改善图像视觉效果。因此,研究优质高效的X射线图像增强算法具有特别重要的理论意义与实际价值。鉴于此,本文在深入分析、研究国内外相关图像增强算法的现状、分析总结了其在实际应用中存在的问题与不足的基础上,对X射线图像增强算法进行了比较深入的研究,提出了一些新的方法和思路,取得了较好的效果。本文的主要工作如下:(1)在研究偏微分方程中各向异性扩散模型的基础上,提出了一种基于局部方差的自适应各向异性图像增强算法。该算法采用局部方差检测图像的边缘特征,然后设定随迭代次数增加而减小的方差阈值,对图像特征进行分类,在含噪的平坦区域,采用正向扩散,有效去除噪声;在边缘细节区域,采用逆向扩散,增强图像中的特征。实验结果表明该算法克服了传统Laplace增强算法对噪声敏感的不足,有效地增强了图像细节。(2)针对图像梯度对噪声敏感的缺点,提出了一种改进的基于变分方法的对比度场增强算法。该方法利用图像的差分曲率来替代梯度,放大系数随着差分曲率的增加而单调递减。以差分曲率作为自变量的放大系数函数考虑了更多的邻域像素,不仅包括梯度方向上的四个邻域像素,还包括对角线方向上的四个邻域像素,从而克服了图像梯度对噪声敏感的缺点。将该方法用于标准测试图像和X-射线图像,实验结果表明,本章算法增强后的图像边缘更加清晰,细节更加明显,噪声也更少,表现出优越的细节保护能力和噪声抑制能力。(3)在深入分析非局部均值滤波算法原理及特点的基础上,提出了一种基于非局部差值信息的图像增强算法。新算法结合经典的高提升图像锐化算法,引入了非局部均值思想用以计算邻域内像素参与增强操作的权重值,邻域大小可变。同时,中心点像素的权重值可调,从而体现出高提升的效果。因而,新算法继承了非局部均值滤波算法与高提升图像增强算法的优点。通过实验深入分析研究了相关参数对算法性能的影响,并总结了参数选择的原则。此外,针对经典测试图像与实际采集的工业射线图像的增强,从与同类算法性能比较方面进行了实验验证。实验结果表明,经所提算法增强后的图像细节信息更加突出,同时还保持了较高的峰值信噪比,获得了较满意的效果。(4)在深入分析Retinex传统算法的基础上,研究了一种基于人眼视觉特性的改进算法。文中讨论了单尺度算法、多尺度算法对图像增强的影响,选取不同的参数值,图像呈现不同的增强效果。算法采用S函数模型将非线性运算引入到图像增强中,S函数模型更能符合人眼特性,并且可以克服对数处理模型拉伸超出图像显示范围的问题,算法还从保护图像亮度和降低射线噪声对图像的影响两个方面做了改进。实验结果表明该方法不仅对普通灰度图像具有增强效果,还对具有低对比度的射线图像有良好的增强效果,可以满足射线图像后续处理分析的要求。


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