X射线安检图像的校正
本文关键词:X射线安检图像的校正
更多相关文章: 安检设备 X射线 探测器 均匀性校正 “拖尾”模糊 图像复原
【摘要】:安检设备已成为安全检查的必备设备,安检图像的显示质量是安检系统品质的重要评价标准。本文工作的主要目的是分析和解决两个造成安检图像质量下降的问题:图像不均匀和图像“拖尾”模糊。针对安检图像不均匀的问题,本文分析了不均匀的原因,总结并验证了安检成像系统中造成图像不均匀的因素。由分析得,存在灰度阈值T将安检图像分为高、低灰度段,这两个灰度段出现不均匀的原因不同。对于高灰度段,修正了探测器的响应曲线模型,在线性响应模型中加入高次项,并基于此模型设计了修正的两点校正方法。由实验结果比较可得,较目前安检系统使用的两点校正法,修正的两点校正方法能有效改善图像的显示效果,提高图像的均匀度。而对于低灰度段,采用了补偿修正的校正方法,修正后的图像显示更加均匀。最后,介绍了灰度阈值T的选取,高、低灰度段的校正方法同时对安检图像进行校正,由实验结果表明,图像经校正后,均匀度得到了提高,图像的质量得到改善。对于安检图像“拖尾”模糊的问题,文中分析了其原因,并建立了模糊降质的数学模型。分析比较经典的复原方法和正则化复原方法,以及它们各自的优缺点,并在此基础上,选用基于全变分约束的复原方法。实验结果表明,基于全变分约束的复原方法能有效减弱安检图像的“拖尾”现象,同时能抑制图像噪声的放大。
【关键词】:安检设备 X射线 探测器 均匀性校正 “拖尾”模糊 图像复原
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41;O434.1
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 绪论8-12
- 1.1 研究背景及意义8-9
- 1.1.1 研究动机8-9
- 1.1.2 研究目标与意义9
- 1.2 国内外安检设备现状9-10
- 1.3 实验数据来源10
- 1.4 国内外研究现状10
- 1.5 论文的结构安排10-12
- 第二章 X射线安检系统12-22
- 2.1 X射线安检系统结构12-13
- 2.1.1 安检产品12
- 2.1.2 安检系统整体结构图12-13
- 2.2 X射线模块13-16
- 2.2.1 X射线的产生原理及能谱特性13-14
- 2.2.2 射线的量和质14-15
- 2.2.3 X射线与物质的相互作用15-16
- 2.2.4 X射线的衰减16
- 2.3 数据采集16-19
- 2.3.1 成像原理与过程16-17
- 2.3.2 X射线探测器17-19
- 2.3.3 数据采集与转换19
- 2.4 数据显示模块19-21
- 2.5 本章小结21-22
- 第三章 安检图像不均匀的校正22-41
- 3.1 图像不均匀的原因分析22-25
- 3.1.1 产生原因分析22-23
- 3.1.2 实验验证23-25
- 3.2 图像不均匀的校正方法25-31
- 3.2.1 常规校正方法25-28
- 3.2.2 高灰度段的修正两点校正方法28-29
- 3.2.3 低灰度段的补偿修正法29-31
- 3.3 实验过程及结果31-40
- 3.3.1 高灰度段校正实验31-37
- 3.3.2 低灰度段校正实验37-39
- 3.3.3 高、低灰度段结合校正实验39-40
- 3.4 本章小结40-41
- 第四章 安检图像“拖尾”模糊的复原41-49
- 4.1 安检图像“拖尾”模糊的产生41-42
- 4.2 复原方法的比较与选择42-45
- 4.2.1 经典的图像复原方法42-43
- 4.2.2 正则化的图像复原方法43-45
- 4.3 实验过程及结果45-47
- 4.3.1 点扩散函数(PSF)的获取45
- 4.3.2 实验结果及比较45-47
- 4.4 后续研究47-48
- 4.5 本章小结48-49
- 第五章 总结与展望49-50
- 5.1 总结49
- 5.2 展望49-50
- 致谢50-51
- 参考文献51-53
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡尚举;杨继章;;基于图像侦测技术的客车超载监控的实现方法[J];科技资讯;2008年30期
2 宣雷,吴渝彦,徐建华;一种有效的图像边缘修正方法[J];复旦学报(自然科学版);1993年01期
3 王钦军;田庆久;;IRS-P6卫星LISS3图像数据质量评价[J];地理与地理信息科学;2007年03期
4 孙红辉;侯素霞;张清华;;图像的微分处理与相关识别[J];光学技术;2007年S1期
5 朱铁稳;王勇;;大倾斜航空摄影图像地理坐标赋予方法[J];海洋测绘;2010年03期
6 王铁城;齐龙;;图像的增强及其清晰处理[J];实验室科学;2006年05期
7 宋晓刚;李新路;;基于非线性偏微分方程的图像着色[J];西昌学院学报(自然科学版);2012年03期
8 郇中丹,孔令海,黄海洋;图像强化去噪的一种偏微模型[J];北京师范大学学报(自然科学版);2003年06期
9 窦丽华;毕超;;一种快速的图像边缘精确提取算法[J];光学技术;2006年04期
10 宋莎莎;张杰;孟俊敏;;基于网函数插值的MODIS Level 1B图像Bowtie效应修正[J];遥感技术与应用;2010年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陆成刚;陈刚;张但;闵春燕;;图像边缘的优化模型[A];'2002系统仿真技术及其应用学术论文集(第四卷)[C];2002年
2 王伟凝;余英林;张剑超;;图像的动感特征分析[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年
3 韩焱;王明泉;宋树争;;工业射线图像的退化与恢复方法[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展(下册)[C];2001年
4 王强;王风;;一种保持图像几何特征的去噪模型[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
5 王培珍;杨维翰;陈维南;;图像边缘信息的融合方案研究[A];中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议(CIG’2001)和第一届全国虚拟现实技术研讨会(CVR’2001)论文集[C];2001年
6 李大鹏;禹晶;肖创柏;;图像去雾的无参考客观质量评测方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
7 孟晋丽;张毅;金林;;图像中混合噪声的小波域滤除方法[A];2007'仪表,,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
8 漆琳智;张超;吴向阳;;引导滤波的单幅图像前景精确提取[A];浙江省电子学会2013学术年会论文集[C];2013年
9 张明慧;;基于模糊蒙片算法的CR图像边缘增强[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(1)[C];2008年
10 王亮亮;李明;高昕;;强模糊空间目标图像边缘获取方法研究[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(下册)[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 吴飞;无边距照片打印三部曲[N];中国电脑教育报;2003年
2 艾思平翻译;视频编码软件CCE SP2操作指南(9)[N];电子报;2009年
3 ;B超术语解释[N];农村医药报(汉);2008年
4 ;图像质量调整秘技[N];电脑报;2001年
5 马骏睿 皓月;制作版画效果图片[N];中国摄影报;2007年
6 艾思平翻译;视频编码软件CCE SP2操作指南(14)[N];电子报;2009年
7 西安 张正仓;I~(2)C总线控制的HG-2220AV液晶屏视频信号驱动板[N];电子报;2003年
8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中国电子报;2001年
9 侯杰;国产芯片进军移动多媒体市场[N];人民邮电;2003年
10 于亮、阿鲲;技术“扫”天下[N];中国计算机报;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁福来;低空无人机载UWB SAR增强成像技术研究[D];国防科学技术大学;2013年
2 周静;基于忆阻器的图像处理技术研究[D];国防科学技术大学;2014年
3 贾茜;基于时—空域插值的图像及视频上采样技术研究[D];武汉大学;2014年
4 李照奎;人脸图像的鲁棒特征表示方法研究[D];武汉大学;2014年
5 郝红星;基于干涉相位图像构建数字高程模型的关键技术研究[D];国防科学技术大学;2014年
6 杨小义;图像特征识别算法及其在聋人视觉识别中的应用研究[D];重庆大学;2015年
7 王玉明;SAR图像地雷场检测技术研究[D];国防科学技术大学;2013年
8 温景阳;图像大容量、低失真可逆信息隐藏技术研究[D];兰州大学;2015年
9 李林;基于概率图模型的图像整体场景理解方法研究[D];电子科技大学;2014年
10 冯景;基于SAR图像的海面溢油检测研究[D];北京理工大学;2015年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李鹏远;图像检索算法研究及其在互联网教育中的应用[D];华南理工大学;2015年
2 万燕英;微聚焦X-ray图像自适应正则化去噪方法[D];华南理工大学;2015年
3 毛双艳;基于梯度域的图像风格化渲染方法的研究及其应用[D];华南理工大学;2015年
4 向训文;RGB-D图像显著性检测研究[D];华南理工大学;2015年
5 曾旭;基于聚类和加权非局部的图像稀疏去噪方法研究[D];天津理工大学;2015年
6 熊杨超;图像美学评价及美学优化研究[D];华南理工大学;2015年
7 王艳;图像视觉显著性检测方法及应用的研究[D];华南理工大学;2015年
8 郑露萍;图像二阶微分特征提取及人脸识别应用研究[D];昆明理工大学;2015年
9 王思武;基于太阳图像的特征提取和检索[D];昆明理工大学;2015年
10 曹静;基于暗通道先验算法的图像去雾处理[D];海南大学;2015年
本文编号:1028134
本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/benkebiyelunwen/1028134.html