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

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀與研究難點(diǎn)
    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(qiáng)方法研究
    2.1 圖像增強(qiáng)綜述
    2.2 基于直方圖的增強(qiáng)方法
        2.2.1 直方圖均衡化(HE)
        2.2.2 自適應(yīng)直方圖均衡(AHE)
        2.2.3 限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡(CLAHE)
    2.3 基于銳化濾波的增強(qiáng)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(qiáng)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)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(jìn)的增強(qiáng)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(shí)驗(yàn)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(qiáng)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(qiáng)方法
        4.3.1 亮度調(diào)整
        4.3.2 局部拉普拉斯細(xì)節(jié)增強(qiáng)
    4.4 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多尺度二維直方圖均衡化的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法[J]. 許紀(jì)亞,孫佳寧,喬雙.  東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(01)
[2]拉普拉斯金字塔融合在紅外無(wú)損檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用[J]. 江海軍,陳力.  紅外技術(shù). 2019(12)
[3]暗通道圖像增強(qiáng)技術(shù)在數(shù)字射線檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 鄭金華,盛濤,馮君偉,錢(qián)云翔,徐紅杰,王曉蕾.  玻璃鋼/復(fù)合材料. 2019(11)
[4]X射線成像技術(shù)在口腔臨床中的應(yīng)用[J]. 張慶.  中國(guó)醫(yī)療設(shè)備. 2019(11)
[5]基于梯度場(chǎng)的工業(yè)X射線圖像增強(qiáng)算法[J]. 周沖,劉歡,趙愛(ài)玲,張鵬程,劉祎,桂志國(guó).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(10)
[6]數(shù)字射線在某型機(jī)平尾大軸自動(dòng)化檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 汪榮華,郭濤,吳云坤,曹強(qiáng),王梁丞.  現(xiàn)代信息科技. 2019(08)
[7]基于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的圖像增強(qiáng)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(qiáng)算法[J]. 徐寒,李歡.  中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化. 2018(20)
[9]數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)綜述[J]. 張偌雅,李珍珍.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專(zhuān)業(yè)版). 2017(29)
[10]圖像增強(qiáng)算法綜述[J]. 王浩,張葉,沈宏海,張景忠.  中國(guó)光學(xué). 2017(04)

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



本文編號(hào)：3669728