基于高分辨率數(shù)字相機(jī)的X射線圖像實(shí)時(shí)處理技術(shù)研究.pdf

1、隨著高分辨率、高性能數(shù)字視頻相機(jī)的成本下降，所在課題組利用高分辨率CCD數(shù)字相機(jī)和新一代影像增強(qiáng)器組成了高分辨率的X射線成像系統(tǒng)，和傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)器及普通模擬視頻CCD相機(jī)組成的系統(tǒng)相比，具有空間分辨率高、抗干擾性好等特點(diǎn)。本論文主要工作是開發(fā)其檢測軟件，它具有圖像獲取與多種處理的功能，而且能夠?qū)崿F(xiàn)對特征參數(shù)的計(jì)算，并輔助評判人員實(shí)現(xiàn)對缺陷級別的判定。 首先，介紹了課題組搭建的一套成像系統(tǒng)的硬件組成。在熟悉CCD數(shù)字相機(jī)及采集卡

2、以后，編制了相機(jī)控制與圖像采集軟件，然后根據(jù)常規(guī)X射線檢測的需要和汽車鋁輪轂檢測項(xiàng)目的實(shí)際需要，開發(fā)了一整套軟件。在圖像預(yù)處理部分，通過分析圖像噪聲，分別采用多幀疊加和中值濾波方法，達(dá)到了預(yù)期的結(jié)果；并對中值濾波進(jìn)行了改進(jìn)，達(dá)到了較好的效果；對于對比度不高的問題，采用線性變換、對數(shù)變換等方法，對圖像進(jìn)行了增強(qiáng)；對于邊界模糊的圖像，采用了輔以閾值判斷的梯度銳化。針對鋁輪轂圖像的特點(diǎn)，提出了一種基于Contourlet變換的增強(qiáng)算法對圖像進(jìn)

3、行增強(qiáng)，提高了原圖像的對比度，達(dá)到了細(xì)節(jié)區(qū)域較好的視覺效果。在圖像分割階段，采用迭代法閾值分割，達(dá)到很好的分割效果，但是分割過程中，出現(xiàn)了部分噪聲，在分析噪聲特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，找到了合適的形態(tài)學(xué)降噪方法(先開啟后閉合)。然后在分析傳統(tǒng)邊緣提取算法的基礎(chǔ)上，把一種基于SUSAN算子的邊緣提取應(yīng)用到輪轂圖像中，取得了理想的效果。結(jié)合企業(yè)對檢測的要求及鑄件缺陷評判標(biāo)準(zhǔn)，針對鋁輪轂缺陷的特點(diǎn)選取了周長、面積、圓形度和重心四個(gè)參數(shù)作為缺陷的特征參數(shù)，