[發(fā)明專利]一種基于模糊熵和稀疏表示的X射線圖像融合方法及裝置

有效

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• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN113066036B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉祎;趙榮格;桂志國;張鵬程
• 申請（專利權(quán)）人: 中北大學(xué)
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/00
• 代理公司: 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;趙元

本發(fā)明實施例提供了一種基于模糊熵和稀疏表示的X射線圖像融合方法及裝置，涉及數(shù)字成像技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明實施例包括：獲得多張X射線圖像，X射線圖像為不同電壓下的X射線透過同一個構(gòu)件形成的多張圖像。按照相同的劃分方式，分別對每張X射線圖像劃分圖像塊，并針對每張X射線圖像，對該X射線圖像中的各圖像塊分別進行稀疏編碼，得到該X射線圖像中各圖像塊的稀疏系數(shù)向量。針對每組相同位置的各圖像塊，計算該組圖像塊的稀疏系數(shù)向量的加權(quán)和，得到該組圖像塊對應(yīng)的融合稀疏系數(shù)向量，并將各組圖像塊對應(yīng)的融合稀疏系數(shù)向量構(gòu)建為融合稀疏系數(shù)向量矩陣。根據(jù)對融合稀疏系數(shù)向量矩陣進行反稀疏編碼得到的結(jié)果，確定多張X射線圖像的融合圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字成像技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于模糊熵和稀疏表示的X射線圖像融合方法及裝置。

背景技術(shù)

在工業(yè)領(lǐng)域中，X射線是檢測工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的重要工具，數(shù)字化X射線成像檢測技術(shù)可以完成對工業(yè)產(chǎn)品及零部件的質(zhì)量檢測工作，例如缺陷檢測、內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析等。

數(shù)字化X射線成像檢測技術(shù)通過將待檢測的構(gòu)件放置在平板探測器上，然后將X射線透過構(gòu)件射入平板探測器，X射線透過構(gòu)件的區(qū)域在平板探測器上形成陰影，X射線直射在平板探測器上的區(qū)域為白色。進而根據(jù)平板探測器上形成的影像，對構(gòu)件的結(jié)構(gòu)進行分析。

數(shù)字化X射線成像檢測系統(tǒng)雖然可以滿足常規(guī)構(gòu)件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析，但是對于非等厚構(gòu)件來說，單一能量的X射線成像技術(shù)無法對整個構(gòu)件同時曝光成像。構(gòu)件中有效厚度較厚的部分在平板探測器上對應(yīng)的區(qū)域往往會出現(xiàn)曝光不足的情況，構(gòu)件中有效厚度較薄部分在平板探測器上對應(yīng)的區(qū)域往往會出現(xiàn)曝光過度的情況，導(dǎo)致成像結(jié)果中構(gòu)件的結(jié)構(gòu)信息缺失，嚴(yán)重影響了對構(gòu)件質(zhì)量檢測的準(zhǔn)確性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于模糊熵和稀疏表示的X射線圖像融合方法及裝置，用以解決相關(guān)技術(shù)中無法獲得非等厚構(gòu)件完整的結(jié)構(gòu)信息的問題。具體技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實施例提供一種基于模糊熵和稀疏表示的X射線圖像融合方法，所述方法包括：

獲得多張X射線圖像，所述多張X射線圖像為不同電壓下的X射線透過同一個構(gòu)件形成的多張圖像；

按照相同的劃分方式，分別對每張X射線圖像劃分圖像塊，并針對每張X射線圖像，對該X射線圖像中的各圖像塊分別進行稀疏編碼，得到該X射線圖像中各圖像塊的稀疏系數(shù)向量；

針對每組相同位置的各圖像塊，計算該組圖像塊的稀疏系數(shù)向量的加權(quán)和，得到該組圖像塊對應(yīng)的融合稀疏系數(shù)向量，并將各組圖像塊對應(yīng)的融合稀疏系數(shù)向量構(gòu)建為融合稀疏系數(shù)向量矩陣；其中，針對每個圖像塊，該圖像塊的稀疏系數(shù)向量對應(yīng)的權(quán)重為：該圖像塊的中心像素點的模糊熵與該圖像塊所屬的組中各圖像塊的中心像素點的模糊熵總和的比值；

根據(jù)對所述融合稀疏系數(shù)向量矩陣進行反稀疏編碼得到的結(jié)果，確定所述多張X射線圖像的融合圖像。

可選的，所述稀疏編碼和反稀疏編碼所利用的字典通過如下步驟獲得：

獲得多張X射線訓(xùn)練圖像，所述多張X射線訓(xùn)練圖像為不同電壓下的X射線透過同一個構(gòu)件形成的多張圖像；

針對每張X射線訓(xùn)練圖像中的每個像素點，確定以該像素點為中心且預(yù)設(shè)鄰域大小的訓(xùn)練圖像塊，并基于所述訓(xùn)練圖像塊包括的各像素點的像素值對于所述訓(xùn)練圖像塊的隸屬度，計算該像素點的模糊熵；

將模糊熵大于預(yù)設(shè)閾值的像素點對應(yīng)的訓(xùn)練圖像塊作為有效信息塊；

從所述有效信息塊中選擇多個訓(xùn)練圖像塊，并確定選擇的每個訓(xùn)練圖像塊的訓(xùn)練圖像塊向量，并將各訓(xùn)練圖像塊向量構(gòu)建為字典訓(xùn)練集；

利用字典訓(xùn)練算法對所述字典訓(xùn)練集進行字典訓(xùn)練，得到所述字典。