工业X射线图像增强算法的研究与实现

论文摘要

X射线检测技术是一种无损检测技术,它在工业探伤、安全检测等方面发挥着重要的作用。然而,受X射线检测系统的硬件以及被检工件自身的特点等多种因素的影响,使X射线缺陷检测过程中存在问题,如:射线图像在采集过程中图像的质量下降、视觉效果变差。因此,需要针对这些问题对射线图像进行增强处理,以满足工业应用的需求。在图像增强过程中,既要提高图像对比度,又要包含原图像细节,同时要降低图像中的噪声。本论文阐述了工业X射线图像增强技术在国内外的发展现状,研究了几种被广泛使用的图像增强算法,并将其应用于X射线图像增强。分析了各种算法对X射线图像增强的不同效果,并对其中存在的问题进行了总结。针对工业射线图像的对比度低,细节多等特点,在已有算法的基础上提出两种改进的图像增强算法,并通过实验仿真进行验证。具体研究内容如下:1.将广泛使用的图像增强算法,如:直方图均衡化、动态直方图均衡化、限制对比度自适应直方图、单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法等,应用到射线图像增强中,分析其效果。2.提出了基于S型函数的多尺度Retinex射线图像增强算法。通过对单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法的研究,本论文采用一种更符合人眼特性的S型函数模型,替代Retinex算法中的对数模型,此方法解决了对数函数引起的像素溢出问题,同时在图像增强过程中,通过引入一个权重因子,达到抑制噪声并改善对比度的效果。与传统的算法相比,本文算法不仅可以使图像细节信息得到明显增强,而且可以提高射线图像对比度,并有效的抑制噪声。3.提出了在非下采样轮廓波域(NSCT)的射线图像增强算法。传统的轮廓波变换在图像增强时会出现伪吉布斯效应,而NSCT变换具有平移不变性的特点,可以避免这种现象发生。所以本算法利用NSCT变换的优势,首先对射线图像进行NSCT变换,得到高频系数和低频系数。在高频系数部分,针对通用阈值存在的缺陷,采用了一种新的自适应阈值,并将自适应阈值与系数判别准则相结合,将高频系数进一步划分为强边缘、弱边缘和噪声三类,接着分别采用不同的方法对三类系数进行修正;低频系数部分直接通过线性变换增强图像;最后对所有增强后的系数进行逆NSCT变换。实验结果表明,在NSCT域变换可以更好的将射线图像的细节增强,有更好的视觉效果。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 课题研究的背景及意义
•   1.2 X射线图像增强技术在国内外发展现状
•   1.3 论文研究内容与结构安排
• 第二章 图像增强典型算法的研究
•   2.1 图像增强的概述和方法分类
•   2.2 基于直方图均衡的图像增强方法
•     2.2.1 传统的直方图均衡化（HE）
•     2.2.2 自适应直方图均衡化（AHE）
•     2.2.3 限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）
•     2.2.4 动态直方图均衡技术（DHE）
•   2.3 反锐化掩模增强算法
•     2.3.1 线性反锐化掩模算法
•     2.3.2 非线性反锐化掩模算法
•   2.4 图像增强评价标准
•     2.4.1 主观评价
•     2.4.2 客观评价
• 第三章 基于Retinex理论的射线图像增强算法
•   3.1 Retinex理论的经典算法
•     3.1.1 单尺度Retinex（SSR）算法
•     3.1.2 多尺度Retinex（MSR）算法
•   3.2 基于S型函数的多尺度Retinex算法
•     3.2.1 S型函数的特征
•     3.2.2 抑制噪声处理
•   3.3 实验结果及分析
•   3.4 本章小结
• 第四章 在NSCT域的射线图像增强算法
•   4.1 NSCT变换的理论基础
•     4.1.1 Contourlet变换
•     4.1.2 非下采样Contourlet变换（NSCT）
•   4.2 算法核心思想
•     4.2.1 NSTC低频系数处理
•     4.2.2 NSCT高频系数处理
•     4.2.3 算法实现步骤
•   4.3 实验结果分析
•   4.4 两种算法在性能上的对比分析
•   4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 前景展望
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘瑜

导师: 桂志国,姜盛杰

关键词: 射线图像增强,理论,变换,自适应阈值,型函数

来源: 中北大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 中北大学

分类号: TP391.41;O434.19

总页数: 75

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