工业CT几何尺寸测量中的图像质量优化方法研究

发布时间:2017-04-18 07:17

  本文关键词:工业CT几何尺寸测量中的图像质量优化方法研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:几何尺寸测量是逆向工程的关键环节,基于工业计算机断层成像(Computed Tomography,CT)的几何尺寸测量方法具有非破坏性、测量精度高的优点,因此获得了越来越广泛的关注。实际测量中,受X射线连续能谱特性、探测器动态响应范围、射线源焦斑非质点特性等因素的制约,CT图像质量会受到不同程度影响,导致几何尺寸测量精度降低。因此,研究CT图像质量的优化方法对提高基于工业CT的几何尺寸测量精度具有重要的学术价值和实际意义。为了提高工业CT几何尺寸测量精度,本文对影响CT图像质量的射束硬化伪影、探测器动态响应范围限制和点扩展效应三个重要因素展开研究,取得的主要成果如下:1、针对CT图像中的射束硬化伪影问题,提出了一种基于指数模型的射束硬化校正方法。该方法以射束硬化指数模型参数为待求变量,通过引入CT图像均匀性和校正参数先验信息两个约束条件,构建了以带有约束项的灰度熵为代价函数的最优化模型,并使用单纯形法迭代求解硬化模型参数,将其用于原始投影数据的校正。仿真和实际数据实验结果表明:本文方法能有效抑制射束硬化伪影,提升CT图像质量,基于硬化校正后CT图像的几何尺寸测量精度得到明显提升。2、针对探测器动态响应范围不足造成图像质量降低的问题,提出了一种基于动态时间弯曲(Dynamic Time Wrapping,DTW)的变电流投影融合方法。该方法利用不同电流投影的灰度值-有效边缘梯度序列来刻画投影边缘变化程度,并运用DTW方法对序列进行匹配,自动确定最佳融合阈值,随后根据阈值确定不同电流投影的子区域并对其进行融合,实现了对探测器动态范围的扩展。仿真和实际数据实验结果表明:本文方法能弥补探测器曝光过度带来的CT图像缺失,并且可以提升CT图像信噪比,基于融合后CT图像的几何尺寸测量精度明显改善。3、针对点扩展效应引起的CT图像模糊退化问题,提出了一种基于点扩展函数(Point Spread Function,PSF)测量和交替方向总变分(Total Variation,TV)最小化的图像复原方法。该方法首先构建了基于可分离高斯函数的PSF模型,利用黄金分割法迭代求解模型参数;然后以退化后CT图像的TV作为目标函数建立最优化模型,通过交替方向法求解复原后的图像,复原后的CT图像在消除模糊退化的同时较好地保持了边缘。仿真和实际数据实验结果表明:本文方法能够降低CT图像的模糊退化程度,基于复原后CT图像的几何尺寸测量精度得到有效提高。
【关键词】:工业CT 几何尺寸测量 射束硬化校正 变电流投影融合 图像复原
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-12
  • 第一章 绪论12-24
  • 1.1 课题的背景与意义12-13
  • 1.2 工业CT几何尺寸测量误差分析13-15
  • 1.3 国内外研究现状15-22
  • 1.3.1 射束硬化校正方法15-17
  • 1.3.2 CT数据融合方法17-19
  • 1.3.3 CT图像复原方法19-22
  • 1.4 课题的研究内容与论文结构安排22-24
  • 第二章 基于指数模型的射束硬化校正方法24-38
  • 2.1 射束硬化伪影对CT图像质量的影响24-27
  • 2.2 基于指数模型的射束硬化校正方法27-30
  • 2.2.1 指数校正模型27-28
  • 2.2.2 模型求解方法28-30
  • 2.3 实验结果及分析30-37
  • 2.3.1 仿真实验30-34
  • 2.3.2 实际数据实验34-37
  • 2.4 本章小结37-38
  • 第三章 基于DTW的变电流投影融合方法38-56
  • 3.1 探测器动态范围不足对CT图像质量的影响38-40
  • 3.2 基于DTW的变电流投影图像融合方法40-45
  • 3.2.1 投影数据有效边缘梯度计算41-42
  • 3.2.2 DTW算法基本原理42-43
  • 3.2.3 变电流投影融合方法43-45
  • 3.3 实验结果及分析45-55
  • 3.3.1 仿真实验46-51
  • 3.3.2 实际数据实验51-55
  • 3.4 本章小结55-56
  • 第四章 基于PSF测量和交替方向TV最小化的图像复原方法56-72
  • 4.1 点扩展效应对CT图像质量的影响56-58
  • 4.2 基于PSF测量和交替方向TV最小化的图像复原方法58-62
  • 4.2.1 PSF测量步骤58-60
  • 4.2.2 交替方向TV最小化图像复原60-62
  • 4.3 实验结果及分析62-69
  • 4.3.1 仿真实验63-68
  • 4.3.2 实际数据实验68-69
  • 4.4 本章小结69-72
  • 第五章 总结与展望72-74
  • 5.1 全文总结72-73
  • 5.2 工作展望73-74
  • 致谢74-76
  • 参考文献76-82
  • 作者简历82

【参考文献】

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本文编号:314296

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