变能量X射线融合图像的增强算法研究

发布时间：2022-02-21 22:40

　　变能量X射线成像技术是实现大厚度比目标内部信息检测的重要方法。该方法利用递变管电压获取工件不同厚度区域的透照子图,通过融合获取能够完整表征工件结构信息的高动态范围数字图像。但是受限于显示设备的动态范围,融合的高动态范围X射线图像的细节无法得到有效显示。针对上述问题,利用X射线图像重点表征突变结构信息的特点,提出基于图像梯度非线性增强的算法,通过增强图像中的灰度变化信息来实现图像增强。同时,结合图像的多分辨特性,实现了不同分辨率层级梯度图像的增强和融合,从而有效保留并增强不同变化程度的目标结构信息。最后,对大厚度比目标进行变能量X射线成像,并对融合的高动态范围图像进行增强处理,结果表明,所提方法能够有效实现高动态范围图像结构信息的增强。 

【文章来源】：光学学报. 2020,40(18)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引 言
2 变能量X射线高动态范围成像的基本原理
3 基于多分辨梯度增强的色阶映射算法
    3.1 基于梯度增强的色阶映射算法
    3.2 多分辨梯度的融合优化
4 实验及数据分析
5 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于梯度场的工业X射线图像增强算法[J]. 周冲,刘欢,赵爱玲,张鹏程,刘祎,桂志国.  计算机应用. 2019(10)
[2]一种X射线图像增强新方法[J]. 赵存,胡炜薇.  传感器与微系统. 2017(05)
[3]基于有效区域选取的变电压X-射线图像融合（英文）[J]. 魏交统,韩焱,陈平.  Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2016(04)
[4]变能量X射线成像方法中权系数计算方法研究[J]. 赵霞,刘宾.  光学学报. 2015(07)
[5]高动态范围图像增强算法[J]. 席志红,赵蓝飞.  计算机应用与软件. 2014(05)
[6]高动态范围X射线成像检测方法[J]. 刘宾,王黎明,苏新彦.  光谱学与光谱分析. 2014(04)



本文编号：3638173