[發明專利]一種多分辨率融合的射線圖像增強方法

無效

• 申請號: 201310063604.6
• 申請日: 2013-02-28
• 公開（公告）號: CN103093449A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 沈寬
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明涉及圖像處理和無損檢測領域，特別涉及一種多分辨率融合的射線圖像增強方法。

背景技術

用X射線進行鑄件檢測時，不可避免地對圖像存在著外部干擾和內部干擾，如由于X光光源的二次散射及X光光源的不穩定，使得X射線檢測圖像中存在著大量的隨機噪聲以及光電轉換過程中敏感元件靈敏度的不均勻性、數字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差及人為因素等，均會給圖像帶來一定程度的噪聲干擾。因此一般在缺陷識別前都必須進行圖像預處理或是圖像增強。

目前大多數的數字射線成像系統有效采集信號都在12～18?bits之間，而計算機只能同時顯示出256級灰度數據，因此如果直接將信號變換到0～255區間必然造成部分細節的損失。射線成像系統通常采用兩種方法來增強圖像：硬件增強法和軟件增強法。一般而言射線成像系統的圖像硬件增強方法是根據系統的參數和特點（例如射線源類型、準直器尺寸等）在系統中設置某種的反饋電路或是濾波器等，硬件系統一旦設計完成后，圖像的硬件增強法就已經確定，很難更改。因此在射線圖像增強中普遍采用的是軟件處理的方法。

目前使用比較廣泛的射線圖像增強方法有：灰度拉伸、直方圖均衡、直方圖修正、自適應增強、同態濾波和小波增強等方法。試驗證明，傳統的圖像增強方法對射線圖像的弱特征圖像會不可避免地帶來噪聲過增強而嚴重降低處理質量的問題。因而目前各大廠商普遍采用的方法是針對不同的檢測區域，做相應的全局或局部灰度線性或冪次變換，以提高ROI的分辨能力。

灰度變換法的實質是將較小的灰度空間按線性關系擴展到較大的灰度空間。因此，灰度變換法可以使圖像的動態范圍加大，圖像對比度擴展、圖像清晰、特征明顯，是圖像增強的重要手段。灰度變換法可以有效的提高工件的檢測能力，但多次全局變換會給同一個工件產生多張射線圖像，將圖像的灰度變換的范圍限定在高密度物質所對應灰度的左右，這時低密度物質則混為一體無法區分，反之亦然。也就是說如果對圖像做全局灰度變換則無法同時分辨低密度物質的缺陷和高密度物質的缺陷。因此目前各個廠商都提供了局部增強功能，即增強高密度物質所在區域的圖像時，低密度物質的圖像不受影響；在增強低密度物質的圖像時，高密度物質的圖像不受影響，以達到在一副圖像中同時顯示不同缺陷的目的。例如，假設某個被測工件既含有高密度物質（鐵、銅等）又含有低密度物質（橡膠等），當我們在分析其射線圖像時，如果要考察其高密度物質是否有裂紋等，則會選取包含高密度物質區域，然后對區域進行圖像增強；如果要考察其低密度物質是否有缺陷時，則選取包含低密度物質區域，然后對區域進行圖像增強。此法可以將一副圖像的各種缺陷都顯示出來，而且可以避免由于對圖像進行整體增強帶來的“過度拉伸”現象，但是這樣做會造成圖像上各個區域之間灰度劇烈變換，人為的給圖像帶來了很多虛假邊緣，對后續的缺陷識別非常不利，甚至使進一步處理變為不可能。因此如何在一幅圖像上同時顯示所有的缺陷而又不引入額外的誤差，是當前急需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明所要解決的技術問題是提供一種多分辨率融合的射線圖像增強方法，該方法針對當前射線成像的特點和目前普遍使用的增強方法的不足，依照多分辨率分析的思想，提出了采用圖像融合方法作為射線圖像增強的方案，獲得的結果與人的視覺特性更為接近。本方法可以在一幅圖像中同時顯示不同景深的缺陷又不會給圖像帶來虛假邊緣，為后續的缺陷識別打下良好的基礎。

本發明的目的是這樣實現的：

本發明提供的一種多分辨率融合的射線圖像增強方法，包括以下步驟：

S1：根據檢測目的或缺陷顯示需要，獲取包含被檢工件不同缺陷特征的多幅射線圖像；

S2：對步驟S1中獲得的各個射線圖像分別采用多分辨率方法進行多層分解，將射線圖像分解為不同層上的頻率系數；

S3：對各分解層上的頻率系數分別進行融合處理，得到融合后的多分辨率頻率系數金字塔；

S4：對融合后所得多分辨率頻率系數金字塔進行重構，得到重構圖像即為融合增強圖像。

進一步，所述步驟S1中的是根據檢測目的或缺陷顯示需要，對被測工件的射線圖像進行分段拉伸處理或給予射線圖像不同的窗寬/窗位以獲得包含不同缺陷特征的多幅射線圖像。

進一步，所述步驟S3中的對各分解層頻率系數分別進行融合處理時，各分解層上的不同頻率分量采用不同的融合算子進行融合處理，從而得到融合后的多分辨率頻率系數金字塔。

進一步，所述各分解層上的不同頻率分量所采用的不同的融合算子，具體采用以下方法：

S31：對低頻系數采用先濾波后平均的方法進行融合；