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X射线不规则肉厚度补偿及异物检测方法研究

洪冠  
【摘要】:本文设计构建了基于激光补偿X射线的图像采集系统,实现了X射线肉图像和激光肉图像的采集并对图像进行了滤波、增强等预处理。 在分析了X射线图像畸变原因的基础上建立了X射线图像畸变模型,结合RBF神经网络全局校正与非线性局部插值校正方法,有效的将X射线图像精确校正。 建立了激光肉厚度模型,为克服激光三角法采集肉图像局部遮挡问题,用激光双三角法采集肉激光图像,设计平面圆点标定板,通过两步平面标定法将左右摄像机视场统一到左相机视场下,用基于灰度的图像拼合方法将两激光图像合成。 采用SURF像素级配准对规则形状标定块的X射线与激光图像进行粗配,再用ABC塑料米老鼠立体头像进行互信息精确配准,实现了X射线肉图像与激光肉图像准确配准,统计型相似性测度检测肉图像配准具有较高的准确性。 研究了肉厚度、密度与X射线穿透强度的衰减规律关系,建立了X射线下不规则形状肉检测模型,研究了用于补偿厚度不均匀X射线肉图像的厚度补偿数学模型,设计了基于权函数的最小二乘法的肉厚度补偿模型最优解法,建立激光图像与厚度补偿图像的映射关系。 对X射线肉图像及激光厚度补偿图像融合,用激光厚度补偿图像消除厚度不均匀X射线肉图像,采用OTSU算法对对融合后图像进行分割,试验结果说明OTSU算法能完整分割肉中异物,检测的精确度完全满足检测1mm及以上异物的要求。


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