高动态范围X射线图像融合方法研究

发布时间：2023-08-18 17:29

　　X射线检测是可以观察物体内部结构的无损检测技术之一,目前已被广泛应用于航空航天、国防工业和工业探伤等领域的产品质量检测。当待测物体具有无规则外形且内部结构复杂时,由于透照方向上物体厚度范围变换较大及成像系统的动态范围有限,单幅X射线图像无法包含待测物体的全部结构信息。近年来提出的变能量X射线扫描成像技术可以得到工件的完整结构信息,在信息融合技术的帮助下可以解决复杂结构工件的质量检测问题。本论文在变能量X射线扫描成像技术的基础上,主要研究内部结构复杂、厚度范围较大工件的X射线图像序列融合问题。由于X射线图像与一般自然图像相比有其独特性,所以X射线图像融合中经常会出现灰度阶混乱和伪边缘问题。本文在分析X射线图像特点的基础上结合传统图像融合理论和方法,提出了一种改进的X射线图像序列融合方法。为了避免融合图像中出现灰度阶混乱问题,首先利用不同电压下X射线图像之间的灰度值对应关系,在图像融合之前将图像序列进行相应的变换。然后利用非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)对图像进行多尺度和多方向分解。采用基于导向图滤波(Guided Fi...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题的研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 图像融合方法研究现状
        1.2.2 变电压X射线图像序列融合研究现状
    1.3 本论文的主要工作和结构安排
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文结构安排
2 课题研究的相关理论知识
    2.1 非下采样轮廓波变换
    2.2 导向图滤波
    2.3 脉冲耦合神经网络
    2.4 图像质量评价指标
3 基于非下采样轮廓波变换的X射线图像融合
    3.1 基于非下采样轮廓波变换的X射线图像融合框架
    3.2 图像预处理
    3.3 多尺度多方向图像变换
    3.4 基于导向图滤波的低频系数融合
    3.5 基于脉冲耦合神经网络的高频系数融合
    3.6 色调映射
    3.7 本章小结
4 实验结果及分析
    4.1 数据准备
    4.2 实验参数设置
        4.2.1 非下采样轮廓波变换的分解级数问题
        4.2.2 导向图滤波的参数设置
        4.2.3 脉冲耦合神经网络的参数设置
    4.3 融合规则的有效性分析
        4.3.1 低频系数融合规则
        4.3.2 高频系数融合规则
    4.4 本文方法与传统图像融合方法比较
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 本文研究工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间参与项目情况
致谢



本文编号：3842631