高能X-射线DR.CT检测系统

高能X-射线数字成像(Digital Radiography，简称DR．)计算机层析成像(Computed Tomography，简称CT)检测系统是一种利用高能X-射线对大型构件内部疵病进行射线检测的实用系统，该系统主要由射线源、检测工作台、内视仪、控制部分和图像处理单元组成．     

基于小波变换的X-射线图像边缘检测

讨论了小波变换在图像边缘检测中的应用，并且根据X－射线图像的特点，利用三次样条二进小波，采用Mallat快速算法进行小波分解，成功的检测出了X－射线图像的边缘。     

基于乘数交替方向法的系统图像退化恢复方法

针对一般正则化方法不能有效解决非线性成像和高动态成像的系统退化恢复问题,提出一种非线性图像恢复方法,该方法利用乘数交替方向法解决双边全变差(bilateral total variation,BTV)模型的正则化项不平滑问题.建立包含复原图像的非线性最小二乘数据拟合项和BTV正则化项的目标函数;对目标函数进行优化;构建一套有效的乘数交替方向法(multiplier alternating direction method,MADM)求解提出的模型.利用峰值信噪比(peak signalto noise ratio,PSNR)和结构相似性度量(structural similarity index measurement,SSIM)评估图像恢复结果.对于非线性成像系统退化,提出的方法在PSNR和SSIM方面比基于TV(total variation)模型的方法分别提高4.5％和4.1％.对于高动态的成像退化问题,提出的方法获得的恢复图像PSNR值可达61.89 dB,相比其他方法,至少提高了2.9％.此外,该方法的运行时间也至少节省了26％,具有较高的计算效率.     

图像恢复的分块正则化Gmres方法

利用分块Gmres算法在处理大规模线性方程组时具有的优势,将其同正则化技术‘相结合应用于图像恢复领域,提出一种新的图像恢复的方法．该方法考虑了图像恢复中的时间复杂度与空间复杂度2个方面．数值模拟时,对不同的方法进行了对比分析,结果表明所提出的方法能够明显改善图像恢复的质量．     

硬X射线同轴相衬成像相位恢复的模拟

基于角谱传播的概念, 分析了硬X射线同轴相衬成像过程, 将基于角谱传播的相位恢复算法－迭代角谱法(IASA)用于硬X射线同轴相衬成像, 进而又将此算法与强度传播方程(TIE)算法相结合进行相位恢复, 计算机模拟研究了相衬成像和相位恢复过程, 验证了这两种相位恢复算法, 并与已有的多种相位恢复算法进行了比较, 得出对于硬X射线同轴相衬成像来说, IASA与TIE相结合的算法是收敛速度最快、误差精度较高的相位恢复算法.     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理,依据土粒流运动图像的特点,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法。该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数,获得了较为满意的恢复效果,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证。     

用于X射线图像的角点检测方法

针对X射线机标定过程中的角点检测问题，该文设计了一套实用的处理方法。在采用了方形模板的基础上，该方法首先对原始图像进行分块，然后对分块后的部分分别进行边缘检测，在此基础上进行直线拟合并求交点，该交点即为所需的角点。实验结果表明，该方法对于X射线图像很适用，具有很强的鲁棒性。     

基于图像修复技术的抗核辐射图像恢复方法

强辐射环境下数码成像设备由于受到高能粒子射线的影响,采集的视频或图像信噪比非常低,严重影响了其在辐射环境下的应用.为了去除视频或图像中的噪声,减少辐射粒子对成像设备的影响,提出了一种基于修复技术的新型强辐射图像去噪技术.首先在分析强辐射环境下成像设备受干扰的机理基础上检测图像的强干扰噪声;然后将图像噪声区域看成待修复区域,利用图像修复技术进行噪声消除;最后利用基于非下采样轮廓波变换的去噪方法对修复后的图像进行后处理.实验结果及分析表明提出的方法算法效率高、降噪效果显著,能够很好地去除强度大、分布密集的噪声,有效提高了数码成像设备在强辐射环境下的工作性能.     

基于小波变换的X射线图像边缘检测方法

根据X射线图像本身的特点,利用小波分析将图像的边缘有效分离开来,用canny边缘检测算子提取图像边缘,实验证明它是一种检测X射线图像边缘的有效方法.     

射线检测图像中焊缝和缺陷的提取方法探讨

本文以射线检测图像中的焊缝及缺陷为研究对象,针对当前技术条件支持下焊缝及缺陷难以精确提取的这一问题展开了详细分析与讨论,在逐级局部化的作用之下总结出了一种新型射线检测方式。这种方式以图像自身所涵盖的信息数据为载体,将整个射线图区的图像信息划分为裂纹与非裂纹两大基本类型,并且提取射线图像中的焊缝与缺陷位置,确保其精确度与完整性。在该领域有着较为显著的实用性以及适应性。     

改进逐行法恢复空间移变振动降质图像

为了恢复双目立体视觉天车吊运系统中振动造成的图像模糊,更好的突出图像的特征。提出考虑相邻行作用的逐行恢复点扩散函数方法,恢复复杂空间移变振动降质图像。首先,建立了正弦振动模糊的降质模型,并分析了降质图像每行点扩散函数受相邻行影响;其次,采用中值滤波对图像进行去噪处理,消除图像的高频噪声;最后,考虑相邻行作用并逐行恢复点扩散函数的方法恢复模糊图像;就水平方向运动模糊和正弦振动模糊进行实验,并用图像分析评价指标客观分析图像恢复质量。实验结果表明,该算法恢复的图像细节更清晰,特征更容易识别,有效的提高了天车吊运系统的可靠性。     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理 ,依据土粒流运动图像的特点 ,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法 该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法 ,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区 ,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数 ,获得了较为满意的恢复效果 ,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证     

MSC794型CCD相机点扩展函数及噪声响应特性的测量

用白噪声方法测量了JEOL JEM2010(FEF)透射电子显微镜配备的MSC794型CCD相机的点扩展函数PSF(point spread function).在恒定的均匀入射电子束强度下,用改变曝光时间的方法改变CCD相机的曝光量(计数)的方法,得到了该CCD相机的噪声响应特性.将测量结果用于图像复原,得到了衬度更好的电镜图像.复原之后的图像数据,可以用作定量电子显微学分析.     

基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

针对水下图像信噪比低、图像模糊的特点,开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复原算法.在分析水下图像特点的基础上,选取带参数的点扩展函数,结合Lucy-Richardson算法对图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像,进而以最高清晰度为评价指标,确定最优复原效果和参数,获得最高清晰度复原图像.实验证明,该算法获得了比较理想的复原效果.     

一种鲁棒的散焦模糊图像点扩散函数参数估计方法

提出了一种具有较强抗噪能力的频率域鉴别散焦模糊参数的方法。该方法对模糊图像对数频谱图实施极坐标变换,然后计算距频谱中心不同半径下的多方向幅值累加和函数,进而提取第一过零圆环的半径,完成散焦模糊参数的估计。实验结果表明,该方法能够适应带噪散焦模糊图像退化模型的参数估计问题,且具有较高的鉴别精度。     

一种高鲁棒性的运动模糊图像复原算法

为解决常用的基于能量谱和倒谱零点的运动模糊图像复原方法的噪声敏感问题,提出了一种高鲁棒性和适应性的新算法。该算法使用中值互补模板法进行噪声能量的估计,在对数能量谱域内使用改进的Radon变换实现模糊角度的识别,通过旋转图像使运动模糊出现在水平方向,然后在双谱域内识别模糊长度,大大降低了噪声对识别的影响。实验结果表明:本文算法能够处理信噪比大于5 dB的噪声模糊图像,图像复原效果显著。     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

运动模糊图像的判定与恢复

为消除图像由于摄取时的相对运动所造成的模糊和失真,将未被降质的原始图像视为各向同性的一阶马尔可夫过程,利用双线性插值和3×3方向微分算子,采用先粗后细的方法,从降质图像中粗略确定运动模糊方向范围后,再高精度鉴别其具体数值.然后将降质图像旋转至水平轴,将二维问题简化为一维问题.这种优化后的模糊运动方向鉴别方法具有鉴别范围大、稳定性好的优点,既克服了Yitzhaky方法的不足又减少了计算量,提高了精度.再利用模糊图像模糊带内像素点之间的相关性估计模糊尺度,由运动模糊方向和尺度这两个参数得到点扩散函数,然后用滤波的方法得到恢复效果良好的复原图像.     

基于修正点扩散函数的超分辨率复原算法

针对传统的超分辨率复原算法边缘保持能力不足,存在振铃效应等问题,提出了基于修正点扩散函数的凸集投影超分辨率复原算法.首先,检测参考图像的边缘;然后,对传统的点扩散函数加一个权值因子进行修正,将点扩散函数分为0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°8个方向,达到在边缘部分降低点扩散函数作用范围的效果;最后,利用改进的点扩散函数迭代修正参考帧,直到估计灰度值与实际灰度值的误差小到一定范围或达到设定的迭代次数,退出迭代,得到超分辨率复原图像.复原图像的质量采用峰值信噪比、均方误差和结构相似度进行评价.实验结果表明,两类测试图像的峰值信噪比提高范围为3.46～6.91 dB、均方误差降低范围为43.47 ～87.82、结构相似度提高范围为0.050 8 ～0.381 7.提高了超分辨率复原的边缘保持能力和复原图像的质量.