一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法技术

本发明专利技术涉及X射线图像对比度增强技术，具体是一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法。本发明专利技术解决了现有X射线图像对比度增强方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时无法兼顾高对比度和低噪声、实现难度大、噪声严重的问题。一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：采集复杂异形工件的X射线图像；步骤二：计算X射线图像的局部偏差；步骤三：计算增强的对比度场；步骤四：对能量泛函进行求解，得到目标图像的迭代形式；步骤五：将迭代的初始值代入目标图像的迭代形式，通过迭代得到目标图像。本发明专利技术适用于复杂异形工件的X射线图像。线图像。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法


[0001]本专利技术涉及X射线图像对比度增强技术，具体是一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法。

技术介绍

[0002]X射线成像系统因具有操作简便、穿透力强、动态范围广等优点，而被广泛应用于航空航天、兵器、汽车等领域产品和系统的无损检测与无损评估。然而对于复杂异形工件，利用X射线成像系统采集到的X射线图像往往出现对比度低、亮度低和噪声严重的现象。因此，为了保证无损检测结果与无损评估结果的准确性，需要对复杂异形工件的X射线图像进行对比度增强。目前，X射线图像对比度增强方法主要分为三种：第一种是基于分布映射的X射线图像对比度增强方法，此种方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时，无法在增强对比度的同时有效抑制噪声的影响，因此其存在无法兼顾高对比度和低噪声的问题。第二种是基于深度学习的X射线图像对比度增强方法，此种方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时，需要使用大量数据集来训练模型，但工业上的大量数据集很难获得，因此其存在实现难度大的问题。第三种是基于模型优化的X射线图像对比度增强方法，此种方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时，无法有效抑制噪声的影响，因此其存在噪声严重的问题。基于此，有必要专利技术一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，以解决现有X射线图像对比度增强方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时无法兼顾高对比度和低噪声、实现难度大、噪声严重的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术为了解决现有X射线图像对比度增强方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时无法兼顾高对比度和低噪声、实现难度大、噪声严重的问题，提供了一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法。
[0004]本专利技术是采用如下技术方案实现的：
[0005]一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，该方法是采用如下步骤实现的：
[0006]步骤一：利用X射线成像系统采集复杂异形工件的X射线图像；
[0007]步骤二：提取X射线图像的梯度信息，并基于梯度信息构建X射线图像的梯度场和对比度场，然后计算X射线图像的局部偏差；
[0008]步骤三：基于局部偏差计算对比度场的自适应放大系数，并基于自适应放大系数计算增强的对比度场；
[0009]步骤四：在增强的对比度场与目标图像之间构建能量泛函，并利用分数阶变分法和梯度下降法对能量泛函进行求解，得到目标图像的迭代形式；
[0010]步骤五：对X射线图像进行对数变换，得到迭代的初始值，然后将迭代的初始值代入目标图像的迭代形式，通过迭代得到目标图像。
[0011]与现有X射线图像对比度增强方法相比，本专利技术所述的一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法利用图像的梯度和局部偏差实现了对比度增强，由此具备了如下优点：其一，与基于分布映射的X射线图像对比度增强方法相比，本专利技术在应用于复杂异形工件的X射线图像时，能够在增强对比度的同时有效抑制噪声的影响，因此其能够有效兼顾高对比度和低噪声。其二，与基于深度学习的X射线图像对比度增强方法相比，本专利技术在应用于复杂异形工件的X射线图像时，无需使用大量数据集，因此其具备了实现难度小的优点。其三，与基于模型优化的X射线图像对比度增强方法相比，本专利技术在应用于复杂异形工件的X射线图像时，能够有效抑制噪声的影响，因此其具备了噪声低的优点。
[0012]本专利技术有效解决了现有X射线图像对比度增强方法在应用于复杂异形工件的X射线图像时无法兼顾高对比度和低噪声、实现难度大、噪声严重的问题，适用于复杂异形工件的X射线图像。
具体实施方式
[0013]一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，该方法是采用如下步骤实现的：
[0014]步骤一：利用X射线成像系统采集复杂异形工件的X射线图像；
[0015]步骤二：提取X射线图像的梯度信息，并基于梯度信息构建X射线图像的梯度场和对比度场，然后计算X射线图像的局部偏差；
[0016]步骤三：基于局部偏差计算对比度场的自适应放大系数，并基于自适应放大系数计算增强的对比度场；
[0017]步骤四：在增强的对比度场与目标图像之间构建能量泛函，并利用分数阶变分法和梯度下降法对能量泛函进行求解，得到目标图像的迭代形式；
[0018]步骤五：对X射线图像进行对数变换，得到迭代的初始值，然后将迭代的初始值代入目标图像的迭代形式，通过迭代得到目标图像。
[0019]所述步骤一中，将X射线图像记为：
[0020]R(i,j),(i,j)∈Ω＝{0≤i≤W
‑
1,0≤j≤H
‑
1}；
[0021]式中：R表示X射线图像；Ω表示图像域；W表示X射线图像的宽度；H表示X射线图像的高度；
[0022]所述步骤二中，梯度场和对比度场表示如下：
[0023][0024]式中：C
R
表示对比度场；C
R
(p)表示X射线图像中点p的对比度；表示梯度场；表示X射线图像中点p的梯度；
[0025]所述步骤二中，局部偏差的计算步骤如下：
[0026]首先，利用最小二乘法在局部区域拟合一个光滑平面；
[0027]其中，局部区域是对称的，且局部区域包含在图像域Ω中，x0和y0分别表示局部区域的中心点的横坐标和纵坐标；
[0028]将光滑平面记为：
[0029]f0(x,y)＝ax+by+c；
[0030]式中：f0表示光滑平面；a、b、c均表示系数；
[0031]同时，光滑平面满足：
[0032][0033]式中：f表示实际平面；
[0034]然后，利用如下公式计算局部偏差：
[0035][0036]式中：LD表示局部偏差；表示对局部区域进行均匀采样后的离散点构成的集合，且表示该集合的基数；
[0037]所述步骤三中，利用如下公式计算自适应放大系数：
[0038][0039]式中：k表示自适应放大系数；μ表示放大因子，且μ＞0；参数C的取值为图像梯度幅度直方图的90％；
[0040]所述步骤三中，利用如下公式计算增强的对比度场：
[0041][0042]式中：G表示增强的对比度场；
[0043]所述步骤四中，能量泛函表示如下：
[0044][0045]式中：E表示能量泛函；I表示目标图像；D
α
表示分数阶算子；参数β用来平衡图像的增强和去噪；表示平滑项；表示保真项；
[0046]所述步骤五中，对数变换公式如下：
[0047]I0＝γ
·
log(1+R)；
[0048]式中：I0表示迭代的初始值；γ表示放大因子。
[0049]虽然以上描述了本专利技术的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本专利技术的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本专利技术的原理和实质的前提下，可以对这本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：利用X射线成像系统采集复杂异形工件的X射线图像；步骤二：提取X射线图像的梯度信息，并基于梯度信息构建X射线图像的梯度场和对比度场，然后计算X射线图像的局部偏差；步骤三：基于局部偏差计算对比度场的自适应放大系数，并基于自适应放大系数计算增强的对比度场；步骤四：在增强的对比度场与目标图像之间构建能量泛函，并利用分数阶变分法和梯度下降法对能量泛函进行求解，得到目标图像的迭代形式；步骤五：对X射线图像进行对数变换，得到迭代的初始值，然后将迭代的初始值代入目标图像的迭代形式，通过迭代得到目标图像。2.根据权利要求1所述的一种适用于复杂异形工件X射线图像的对比度增强方法，其特征在于：所述步骤一中，将X射线图像记为：R(i,j),(i,j)∈Ω＝{0≤i≤W
‑
1,0≤j≤H
‑
1}；式中：R表示X射线图像；Ω表示图像域；W表示X射线图像的宽度；H表示X射线图像的高度；所述步骤二中，梯度场和对比度场表示如下：式中：C
R
表示对比度场；C
R
(p)表示X射线...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈平，韩美蓉，赵晓杰，魏交统，吴泱序，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：