發(fā)布時間：2022-08-04 14:39

　　隨著檢測技術(shù)的發(fā)展,X射線無損檢測現(xiàn)在已經(jīng)成為了一項重要的檢測技術(shù),它具有穿透性強,成像信息豐富等優(yōu)勢,無論是在工業(yè)器件,還是在醫(yī)療設備上都有很多的應用。然而由于檢測工件結(jié)構(gòu)多樣、材料不同,還有成像設備本身缺陷等問題會造成X射線圖像有對比度低,關鍵特征模糊等缺點,即使包含了豐富的信息,也難以適應人眼觀察,因此需要使用圖像處理技術(shù)來增強工業(yè)射線圖像,在提高亮度對比度的同時,保留原始圖像中的細節(jié)信息,以滿足工業(yè)應用的需求。本文從實用性的角度出發(fā),闡述了近年來國內(nèi)外工業(yè)圖像增強的發(fā)展情況,分析了不同算法對工業(yè)X射線圖像增強的效果,并進行了對比和量化分析,對各算法的異同與仍存在的不足進行了總結(jié)。除此之外,還在進行實驗的算法上提出了改進方法,進一步提高增強效果,具體研究內(nèi)容分為三個部分:1.對工業(yè)圖像使用傳統(tǒng)的圖像增強方法,如直方圖均衡化和限制對比度自適應直方圖均衡化,它們能調(diào)節(jié)圖像亮度與對比度,提升顯示效果,也采用了不同算子的銳化濾波,來增強特征輪廓。之后通過對比實驗,分析了傳統(tǒng)增強方法應用在工業(yè)圖像上的性能與效果。2.改進了基于Retinex理論模型的圖像增強方法。本文主要介紹了Retine... 

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀與研究難點
    1.3 論文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本章小結(jié)
第二章 傳統(tǒng)圖像增強方法研究
    2.1 圖像增強綜述
    2.2 基于直方圖的增強方法
        2.2.1 直方圖均衡化(HE)
        2.2.2 自適應直方圖均衡(AHE)
        2.2.3 限制對比度自適應直方圖均衡(CLAHE)
    2.3 基于銳化濾波的增強方法
        2.3.1 拉普拉斯算子(Laplacian)
        2.3.2 高斯拉普拉斯算子(LoG)
        2.3.3 非銳化掩蔽(USM)
    2.4 圖像增強評價準則
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于Retinex理論的圖像增強方法
    3.1 Retinex理論
        3.1.1 單尺度Retinex算法(SSR)
        3.1.2 多尺度Retinex算法(MSR)
    3.2 基于多尺度Retinex改進的增強算法
        3.2.1 基于冪函數(shù)變換的調(diào)整
        3.2.2 輸出圖像映射函數(shù)的調(diào)整
        3.2.3 去除噪聲
        3.2.4 算法流程
    3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合局部拉普拉斯濾波的圖像增強方法
    4.1 圖像金字塔
        4.1.1 高斯金字塔的構(gòu)建
        4.1.2 拉普拉斯金字塔的構(gòu)建
        4.1.3 圖像金字塔的重建
    4.2 局部拉普拉斯濾波器(LLF)
        4.2.1 原理分析
        4.2.2 快速局部拉普拉斯濾波器
    4.3 結(jié)合局部拉普拉斯濾波器的工業(yè)圖像增強方法
        4.3.1 亮度調(diào)整
        4.3.2 局部拉普拉斯細節(jié)增強
    4.4 實驗結(jié)果與分析
    4.5 兩章算法比較
    4.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多尺度二維直方圖均衡化的醫(yī)學圖像增強方法[J]. 許紀亞,孫佳寧,喬雙.  東北師大學報(自然科學版). 2020(01)
[2]拉普拉斯金字塔融合在紅外無損檢測技術(shù)中的應用[J]. 江海軍,陳力.  紅外技術(shù). 2019(12)
[3]暗通道圖像增強技術(shù)在數(shù)字射線檢測中的應用[J]. 鄭金華,盛濤,馮君偉,錢云翔,徐紅杰,王曉蕾.  玻璃鋼/復合材料. 2019(11)
[4]X射線成像技術(shù)在口腔臨床中的應用[J]. 張慶.  中國醫(yī)療設備. 2019(11)
[5]基于梯度場的工業(yè)X射線圖像增強算法[J]. 周沖,劉歡,趙愛玲,張鵬程,劉祎,桂志國.  計算機應用. 2019(10)
[6]數(shù)字射線在某型機平尾大軸自動化檢測中的應用[J]. 汪榮華,郭濤,吳云坤,曹強,王梁丞.  現(xiàn)代信息科技. 2019(08)
[7]基于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的圖像增強方法研究[J]. 熊灣,劉瓊,齊家棟.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(02)
[8]一種基于小波變換的工業(yè)X射線圖像模糊增強算法[J]. 徐寒,李歡.  中國標準化. 2018(20)
[9]數(shù)字圖像質(zhì)量評價綜述[J]. 張偌雅,李珍珍.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2017(29)
[10]圖像增強算法綜述[J]. 王浩,張葉,沈宏海,張景忠.  中國光學. 2017(04)

碩士論文
[1]基于銳化濾波的醫(yī)學圖像增強處理研究[D]. 梁婷.西安科技大學 2017
[2]基于圖像處理的工業(yè)X射線探傷關鍵技術(shù)研究[D]. 辛晨.西安電子科技大學 2014



本文編號：3669728