X射線檢測(cè)是可以觀察物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)之一,目前已被廣泛應(yīng)用于航空航天、國(guó)防工業(yè)和工業(yè)探傷等領(lǐng)域的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)。當(dāng)待測(cè)物體具有無(wú)規(guī)則外形且內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜時(shí),由于透照方向上物體厚度范圍變換較大及成像系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)范圍有限,單幅X射線圖像無(wú)法包含待測(cè)物體的全部結(jié)構(gòu)信息。近年來(lái)提出的變能量X射線掃描成像技術(shù)可以得到工件的完整結(jié)構(gòu)信息,在信息融合技術(shù)的幫助下可以解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)工件的質(zhì)量檢測(cè)問題。本論文在變能量X射線掃描成像技術(shù)的基礎(chǔ)上,主要研究?jī)?nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、厚度范圍較大工件的X射線圖像序列融合問題。由于X射線圖像與一般自然圖像相比有其獨(dú)特性,所以X射線圖像融合中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)灰度階混亂和偽邊緣問題。本文在分析X射線圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上結(jié)合傳統(tǒng)圖像融合理論和方法,提出了一種改進(jìn)的X射線圖像序列融合方法。為了避免融合圖像中出現(xiàn)灰度階混亂問題,首先利用不同電壓下X射線圖像之間的灰度值對(duì)應(yīng)關(guān)系,在圖像融合之前將圖像序列進(jìn)行相應(yīng)的變換。然后利用非下采樣輪廓波變換(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)對(duì)圖像進(jìn)行多尺度和多方向分解。采用基于導(dǎo)向圖濾波(Guided Fi...

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像融合方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 變電壓X射線圖像序列融合研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文結(jié)構(gòu)安排
2 課題研究的相關(guān)理論知識(shí)
    2.1 非下采樣輪廓波變換
    2.2 導(dǎo)向圖濾波
    2.3 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
3 基于非下采樣輪廓波變換的X射線圖像融合
    3.1 基于非下采樣輪廓波變換的X射線圖像融合框架
    3.2 圖像預(yù)處理
    3.3 多尺度多方向圖像變換
    3.4 基于導(dǎo)向圖濾波的低頻系數(shù)融合
    3.5 基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高頻系數(shù)融合
    3.6 色調(diào)映射
    3.7 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.2.1 非下采樣輪廓波變換的分解級(jí)數(shù)問題
        4.2.2 導(dǎo)向圖濾波的參數(shù)設(shè)置
        4.2.3 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置
    4.3 融合規(guī)則的有效性分析
        4.3.1 低頻系數(shù)融合規(guī)則
        4.3.2 高頻系數(shù)融合規(guī)則
    4.4 本文方法與傳統(tǒng)圖像融合方法比較
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 本文研究工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間參與項(xiàng)目情況
致謝



本文編號(hào)：3842631