自动调窗算法和X射线检测系统研究
发布时间：2021-09-03 22:10
汽车轮毂是汽车运行当中的主要受力部件,质量合格的轮毂是行车稳定和安全的保证。目前,X射线检测由于其成像精度高,探测深度广,实时性高等优点,运用广泛。相对于8位射线灰度图像,16位射线灰度图像具有更高的灰阶表示,表示的精度更高,因此在轮毂检测时多采用16位灰度图像。但16位X射线灰度图存在冗余信息多,对比度低等问题。调窗是处理上述问题的好方法,但传统的人工手动调窗费时费力,而且对检测人员的先验知识有较高的要求。本文致力于实现一种实时性好,鲁棒性强,准确性高的自适应调窗方法以解决上述问题。本文首先介绍了目前存在的一些自适应调窗方法,主要包括:1以神经网络为基础的自适应调窗算法,算法繁杂,耗时长,而且需要大量的调窗好的图片作为训练集。2改进后的极值法,面积法,截线法等算法简单易实现,运行快。但鲁棒性太差。为了克服上述缺点,本文提出一种借鉴于语音端点检测的算法,该方法相比以神经网络为基础的自适应调窗算法,算法原理更为简洁,流程步骤更少,而且不需要大量的手动调窗图片作为训练样本,因而可以高效快速的处理问题。同时实验表明,本文提出的算法可以很好的处理新类型的图片,具有很好的鲁棒性,克服了简单算法适...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
未处理的16位灰度图
华南理工大学硕士学位论文8第二章调窗算法原理及流程2.1窗宽窗位及其调整窗技术分为窗宽和窗位两个，图像的质量不同，调窗的方式也有所不同，窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。本文的目的是增大图像的对比度，因此使用窄窗宽。为了更好的说明调窗的基本原理，假定我们最终选定的窗宽范围是a到b，那么对于高于b的灰度值全部映射到255，比如轮毂中间的空白部分；低于a的灰度则全部设为0，比如颜色本身就比较黑的轮毂边缘部分；介于a和b之间的灰度值则以线性或非线性的方式映射到另一个区间，出于便捷考虑本文选择线性映射。窗位则是a和b的平均值，对应灰度范围的中心，具体映射方程如下所示：byxfbyxfaabayxfayxfyxg),(255),(),(255),(0),(（2-1）其中f(x,y)指的是原始灰度，g(x,y)是映射后的灰度。2.2轮觳X射线图直方图分布特点简介经过对大量轮觳X射线图研究分析发现，不论是铸件本身还是铸件对应的灰度直方图都是形态各异，考虑到第三章实验部分，本文选取其中部分进行说明：第一种类型图：如图2-1（a）所示，灰度直方图2-1（b）有两个主峰，右侧主峰所占灰度范围较小，对应的像素值却是比较大的，峰值超过左侧主峰的峰值，其面积对比直方图总面积无法忽略，对应于X射线图中间三块分开的灰白部分，这部分的中心在14000左右，这类特点会对第三章的部分算法产生影响。（a）（b）图2-1类型一灰度图和直方图第二种类型图：如果不对图2-2（b）仔细观察，有可能会把灰度直方图误判为两个主峰，事实上最左侧的凸起部分和主体是紧密相连的，只是相连部分的值相对最大值占
华南理工大学硕士学位论文8第二章调窗算法原理及流程2.1窗宽窗位及其调整窗技术分为窗宽和窗位两个，图像的质量不同，调窗的方式也有所不同，窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。本文的目的是增大图像的对比度，因此使用窄窗宽。为了更好的说明调窗的基本原理，假定我们最终选定的窗宽范围是a到b，那么对于高于b的灰度值全部映射到255，比如轮毂中间的空白部分；低于a的灰度则全部设为0，比如颜色本身就比较黑的轮毂边缘部分；介于a和b之间的灰度值则以线性或非线性的方式映射到另一个区间，出于便捷考虑本文选择线性映射。窗位则是a和b的平均值，对应灰度范围的中心，具体映射方程如下所示：byxfbyxfaabayxfayxfyxg),(255),(),(255),(0),(（2-1）其中f(x,y)指的是原始灰度，g(x,y)是映射后的灰度。2.2轮觳X射线图直方图分布特点简介经过对大量轮觳X射线图研究分析发现，不论是铸件本身还是铸件对应的灰度直方图都是形态各异，考虑到第三章实验部分，本文选取其中部分进行说明：第一种类型图：如图2-1（a）所示，灰度直方图2-1（b）有两个主峰，右侧主峰所占灰度范围较小，对应的像素值却是比较大的，峰值超过左侧主峰的峰值，其面积对比直方图总面积无法忽略，对应于X射线图中间三块分开的灰白部分，这部分的中心在14000左右，这类特点会对第三章的部分算法产生影响。（a）（b）图2-1类型一灰度图和直方图第二种类型图：如果不对图2-2（b）仔细观察，有可能会把灰度直方图误判为两个主峰，事实上最左侧的凸起部分和主体是紧密相连的，只是相连部分的值相对最大值占
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Retinex算法的低照度图像增强方法[J]. 李武劲,彭怡书,欧先锋,吴健辉,郭龙源,张一鸣,黄锋,徐智. 成都工业学院学报. 2020(02)
[2]哲学视野下的中国经济建设成就[J]. 邓祖波,杨立琼,郭祖全. 西南林业大学学报(社会科学). 2020(03)
[3]基于CT和MRI的医学图像融合研究[J]. 陈蒙. 软件. 2020(05)
[4]基于Retinex算法和视觉感知质量评价的逆光图像增强[J]. 李明刚,李海山,李恒. 计算机与数字工程. 2020(04)
[5]中国区域经济40年的发展成就与展望[J]. 北京市社会科学院课题组,赵弘. 区域经济评论. 2019(06)
[6]一种基于模糊理论的阴霾天气图像增强改进算法[J]. 姜庆伟,苏兴龙. 计算机与数字工程. 2019(10)
[7]磁粉探伤在重型汽车维修上的运用[J]. 张跃刚,杜巧珍,景立军. 汽车实用技术. 2019(11)
[8]基于Retinex的图像增强方法综述[J]. 谢凤英,汤萌,张蕊. 数据采集与处理. 2019(01)
[9]磁粉探伤在汽轮机叶片质量检测中的应用[J]. 张成侠. 中国新技术新产品. 2019(01)
[10]数字超声波探伤扫描技术在锅炉检测中的应用[J]. 徐刚. 中国石油和化工标准与质量. 2018(23)
博士论文
[1]图像增强的相关技术及应用研究[D]. 李艳梅.电子科技大学 2013
硕士论文
[1]工业X射线图像增强算法的研究与实现[D]. 刘瑜.中北大学 2019
[2]轮毂铸造缺陷检测的关键技术研究[D]. 王尔琪.华南理工大学 2019
[3]时频域结合的数字图像增强技术的研究[D]. 杨超.华北理工大学 2019
[4]基于相位一致的燃煤火焰图像工况识别[D]. 徐焕新.湖南大学 2018
[5]基于Retinex理论的图像增强凸优化模型研究[D]. 赵清楠.电子科技大学 2016
[6]医学CT图像去噪和增强方法的研究应用[D]. 吕鲤志.太原理工大学 2016
[7]医学X射线图像增强系统研究[D]. 田星.中北大学 2015
[8]基于图像处理的工业X射线探伤关键技术研究[D]. 辛晨.西安电子科技大学 2014
[9]基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用[D]. 李飞.首都师范大学 2013
[10]医学图像增强若干算法的改进研究[D]. 刘立成.湖南大学 2012
本文编号：3381951
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
未处理的16位灰度图
华南理工大学硕士学位论文8第二章调窗算法原理及流程2.1窗宽窗位及其调整窗技术分为窗宽和窗位两个，图像的质量不同，调窗的方式也有所不同，窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。本文的目的是增大图像的对比度，因此使用窄窗宽。为了更好的说明调窗的基本原理，假定我们最终选定的窗宽范围是a到b，那么对于高于b的灰度值全部映射到255，比如轮毂中间的空白部分；低于a的灰度则全部设为0，比如颜色本身就比较黑的轮毂边缘部分；介于a和b之间的灰度值则以线性或非线性的方式映射到另一个区间，出于便捷考虑本文选择线性映射。窗位则是a和b的平均值，对应灰度范围的中心，具体映射方程如下所示：byxfbyxfaabayxfayxfyxg),(255),(),(255),(0),(（2-1）其中f(x,y)指的是原始灰度，g(x,y)是映射后的灰度。2.2轮觳X射线图直方图分布特点简介经过对大量轮觳X射线图研究分析发现，不论是铸件本身还是铸件对应的灰度直方图都是形态各异，考虑到第三章实验部分，本文选取其中部分进行说明：第一种类型图：如图2-1（a）所示，灰度直方图2-1（b）有两个主峰，右侧主峰所占灰度范围较小，对应的像素值却是比较大的，峰值超过左侧主峰的峰值，其面积对比直方图总面积无法忽略，对应于X射线图中间三块分开的灰白部分，这部分的中心在14000左右，这类特点会对第三章的部分算法产生影响。（a）（b）图2-1类型一灰度图和直方图第二种类型图：如果不对图2-2（b）仔细观察，有可能会把灰度直方图误判为两个主峰，事实上最左侧的凸起部分和主体是紧密相连的，只是相连部分的值相对最大值占
华南理工大学硕士学位论文8第二章调窗算法原理及流程2.1窗宽窗位及其调整窗技术分为窗宽和窗位两个，图像的质量不同，调窗的方式也有所不同，窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。本文的目的是增大图像的对比度，因此使用窄窗宽。为了更好的说明调窗的基本原理，假定我们最终选定的窗宽范围是a到b，那么对于高于b的灰度值全部映射到255，比如轮毂中间的空白部分；低于a的灰度则全部设为0，比如颜色本身就比较黑的轮毂边缘部分；介于a和b之间的灰度值则以线性或非线性的方式映射到另一个区间，出于便捷考虑本文选择线性映射。窗位则是a和b的平均值，对应灰度范围的中心，具体映射方程如下所示：byxfbyxfaabayxfayxfyxg),(255),(),(255),(0),(（2-1）其中f(x,y)指的是原始灰度，g(x,y)是映射后的灰度。2.2轮觳X射线图直方图分布特点简介经过对大量轮觳X射线图研究分析发现，不论是铸件本身还是铸件对应的灰度直方图都是形态各异，考虑到第三章实验部分，本文选取其中部分进行说明：第一种类型图：如图2-1（a）所示，灰度直方图2-1（b）有两个主峰，右侧主峰所占灰度范围较小，对应的像素值却是比较大的，峰值超过左侧主峰的峰值，其面积对比直方图总面积无法忽略，对应于X射线图中间三块分开的灰白部分，这部分的中心在14000左右，这类特点会对第三章的部分算法产生影响。（a）（b）图2-1类型一灰度图和直方图第二种类型图：如果不对图2-2（b）仔细观察，有可能会把灰度直方图误判为两个主峰，事实上最左侧的凸起部分和主体是紧密相连的，只是相连部分的值相对最大值占
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Retinex算法的低照度图像增强方法[J]. 李武劲,彭怡书,欧先锋,吴健辉,郭龙源,张一鸣,黄锋,徐智. 成都工业学院学报. 2020(02)
[2]哲学视野下的中国经济建设成就[J]. 邓祖波,杨立琼,郭祖全. 西南林业大学学报(社会科学). 2020(03)
[3]基于CT和MRI的医学图像融合研究[J]. 陈蒙. 软件. 2020(05)
[4]基于Retinex算法和视觉感知质量评价的逆光图像增强[J]. 李明刚,李海山,李恒. 计算机与数字工程. 2020(04)
[5]中国区域经济40年的发展成就与展望[J]. 北京市社会科学院课题组,赵弘. 区域经济评论. 2019(06)
[6]一种基于模糊理论的阴霾天气图像增强改进算法[J]. 姜庆伟,苏兴龙. 计算机与数字工程. 2019(10)
[7]磁粉探伤在重型汽车维修上的运用[J]. 张跃刚,杜巧珍,景立军. 汽车实用技术. 2019(11)
[8]基于Retinex的图像增强方法综述[J]. 谢凤英,汤萌,张蕊. 数据采集与处理. 2019(01)
[9]磁粉探伤在汽轮机叶片质量检测中的应用[J]. 张成侠. 中国新技术新产品. 2019(01)
[10]数字超声波探伤扫描技术在锅炉检测中的应用[J]. 徐刚. 中国石油和化工标准与质量. 2018(23)
博士论文
[1]图像增强的相关技术及应用研究[D]. 李艳梅.电子科技大学 2013
硕士论文
[1]工业X射线图像增强算法的研究与实现[D]. 刘瑜.中北大学 2019
[2]轮毂铸造缺陷检测的关键技术研究[D]. 王尔琪.华南理工大学 2019
[3]时频域结合的数字图像增强技术的研究[D]. 杨超.华北理工大学 2019
[4]基于相位一致的燃煤火焰图像工况识别[D]. 徐焕新.湖南大学 2018
[5]基于Retinex理论的图像增强凸优化模型研究[D]. 赵清楠.电子科技大学 2016
[6]医学CT图像去噪和增强方法的研究应用[D]. 吕鲤志.太原理工大学 2016
[7]医学X射线图像增强系统研究[D]. 田星.中北大学 2015
[8]基于图像处理的工业X射线探伤关键技术研究[D]. 辛晨.西安电子科技大学 2014
[9]基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用[D]. 李飞.首都师范大学 2013
[10]医学图像增强若干算法的改进研究[D]. 刘立成.湖南大学 2012
本文编号：3381951
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