多尺度分析及其在中子數(shù)字成像中的應(yīng)用研究.pdf

1、中子數(shù)字成像是集核科學(xué)、光機(jī)電一體化及計算機(jī)圖像處理等技術(shù)于一體的無損檢測高新技術(shù)。本論文基于所研制的國內(nèi)第一套系統(tǒng)齊全的熱中子數(shù)字成像系統(tǒng)，并針對其關(guān)鍵技術(shù)之一的圖像處理技術(shù)，利用多尺度分析工具，在國內(nèi)首次系統(tǒng)深入地開展了中子數(shù)字圖像處理的研究工作，并將研究成果應(yīng)用于工程實踐中。論文的主要研究內(nèi)容是： (1)率先開展了小波分析應(yīng)用于中子數(shù)字圖像降噪的算法研究 探討了小波降噪的原理，揭示了小波降噪的數(shù)學(xué)背景和濾波特性，并

2、系統(tǒng)分析了中子數(shù)字圖像噪聲的成因和特點，指出高斯噪聲和泊松噪聲是其主要的噪聲類型。據(jù)此，從理論上證明了這兩種噪聲在小波域有相似的特性，從而指出針對高斯噪聲的小波降噪方法也可有效地抑制泊松噪聲。在此基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的小波域混合模型圖像降噪算法，該算法利用小波零樹結(jié)構(gòu)表達(dá)尺度問的相關(guān)性，通過空間自適應(yīng)閾值將小波系數(shù)進(jìn)行分類，并根據(jù)不同類系數(shù)的統(tǒng)計特性采用不同的先驗分布模型，在貝葉斯框架下實現(xiàn)降噪。仿真圖像和實際中子數(shù)字圖像的處理結(jié)果均

3、表明，該算法在有效去除圖像噪聲的同時能較好地保持空間細(xì)節(jié)，一般情況下能滿足當(dāng)前中子數(shù)字圖像降噪的需求。 (2)小波分析應(yīng)用于中子數(shù)字圖像復(fù)原(去模糊)算法研究 研究了基于正則化的圖像復(fù)原算法，并對各種算法的有效性進(jìn)行了評價，提出一種改進(jìn)的Lucy-Richardson(L-R)算法，該算法將小波降噪引入L-R算法的迭代過程，有效地解決了原始算法的噪聲放大問題。通過分析中子數(shù)字成像的準(zhǔn)直成像系統(tǒng)，建立簡化的成像模型，得到引

4、起圖像幾何不清晰的點擴(kuò)展函數(shù)，并將改進(jìn)的L-R算法用于中子數(shù)字圖像的幾何不清晰校正。從復(fù)原結(jié)果看，圖像的空問分辨率有了明顯的提高。 通過分析中子數(shù)字圖像散射的降質(zhì)特點，指出散射表現(xiàn)為疊加在圖像上的低頻成份?；谠鰪?qiáng)細(xì)節(jié)同時抑制散射成分的思想，提出了一種具有一定散射抑制作用的多尺度圖像增強(qiáng)算法。實際處理結(jié)果表明，該方法對于提高中子數(shù)字圖像的分辨率是有效的。 (3)多尺度幾何分析及其在中子數(shù)字圖像降噪中的應(yīng)用研究 基

5、于小波的圖像降噪方法將會不同程度地造成圖像邊緣和細(xì)節(jié)的模糊，在強(qiáng)噪聲時尤甚，而多尺度幾何分析由于具有良好的高維奇異性表達(dá)能力，可以有效克服這一缺點。作為多尺度幾何分析的一種，Contourlet變換在圖像降噪中表現(xiàn)出了一定的優(yōu)越性，然而對Contourlet系數(shù)的簡單閩值處理會導(dǎo)致降噪后的圖像出現(xiàn)“劃痕”。為此，本論文提出了一種新穎的、基于Contourlet變換的圖像自適應(yīng)降噪算法，該算法考慮了Contourlet系數(shù)的帶內(nèi)相關(guān)性，通

6、過計算方差一致性測度，用局部自適應(yīng)窗口估計閾值萎縮因子，實現(xiàn)了“去噪”和“保留信號”之間的平衡，大大減輕了“劃痕”現(xiàn)象。實驗結(jié)果表明，該算法適用于低信/噪比圖像的處理，且更有利于保持圖像的邊界信息，這為從強(qiáng)噪聲背景的中子數(shù)字圖像中提取有用信息提供了技術(shù)保障。 (4)小波方向濾波器組應(yīng)用于中子數(shù)字圖像壓縮算法研究 理想的中子數(shù)字圖像壓縮算法應(yīng)該是在提高壓縮比的同時能盡量保持圖像的細(xì)節(jié)，多尺度幾何分析對圖像高維奇異性的良好表

7、達(dá)能力為此提供了可能性。然而，常見的多尺度幾何分析方法都是冗余的，這限制了其在圖像壓縮中的應(yīng)用。本論文將小波分析與方向濾波器組相結(jié)合，實現(xiàn)了一種非冗余的多尺度幾何分析方法，即小波方向濾波器組(WDFB)。在此基礎(chǔ)上，將WDFB系數(shù)重新組合，提出一種低存儲需求、高壓縮性能的壓縮算法。該算法在無鏈表小波零樹編碼(LZC)算法的基礎(chǔ)上，通過引入線性索引技術(shù)并采用不同于LZC算法的零樹表達(dá)策略，降低了LZC算法的復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明，該算法用于

8、實際中子數(shù)字圖像的壓縮時，不管在高或低碼率下，都可取得優(yōu)于傳統(tǒng)算法的效果，且更有利于保持圖像的細(xì)節(jié)信息。 (5)首次開展了中子數(shù)字圖像與X射線圖像的融合算法研究 中子成像與X射線成像的原理雖相似，但中子(n)與X射線同物質(zhì)相互作用的機(jī)理不同，因此它們在無損檢測中各有優(yōu)勢和特點。本論文提出了一種基于WDFB的中子數(shù)字圖像和X射線數(shù)字圖像的融合方法。WDFB繼承了小波分析的多尺度性，并且能更有效地表達(dá)圖像的高維奇異，可將不同

9、圖像的信息有效地融合在一起。同時，為了彌補(bǔ)基于像素的圖像融合方法的不足，該算法通過鄰域一致性測度的計算，實現(xiàn)了變換系數(shù)的局部自適應(yīng)融合。實驗結(jié)果表明，該方法所得的融合結(jié)果保留了更多的細(xì)節(jié)信息，提供了更多的準(zhǔn)確信息，優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像融合方法，為中子成像和X射線成像的優(yōu)勢互補(bǔ)，提供了一種全新的研究思路。 本論文的上述研究成果已在工程實踐中得到了實際應(yīng)用，這為高分辨率中子數(shù)字成像系統(tǒng)的進(jìn)一步研究，奠定了良好的理論應(yīng)用研究基礎(chǔ)。