【摘 要】
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递变能量X射线成像技术是针对复杂结构件无法进行高动态正常成像而提出的,通过递变能量图像序列获取、重组及融合,扩展成像系统动态范围,完整再现工件结构信息。目前该技术中的
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递变能量X射线成像技术是针对复杂结构件无法进行高动态正常成像而提出的,通过递变能量图像序列获取、重组及融合,扩展成像系统动态范围,完整再现工件结构信息。目前该技术中的图像融合算法,是基于理想单能情况下灰度—电压—厚度模型进行加权融合,但由于X射线的实际多谱性,其融合权值需在人工参与下进行动态调整,从而限制了该技术的工程应用。为此本文进行递变能量的X射线图像序列的融合算法研究,强调融合过程的自适应性和融合结果的物理表征意义。首先,采用基于主成分分析的方法对递变能量X射线图像序列融合,通过图像序列的各主成分,获取融合图像,实现了融合权值的自适应获取;其次,提出了基于图像灰度一致性的融合方法,借助图像间距离,构建融合模型,求解模型后获取融合权值,得融合图像,使融合权值具有物理表征意义;最后,针对前两种方法中每个电压下的图像整体参与融合,其过曝光和欠曝光区域的参与降低了融合质量,以及缺乏判断参与融合图像序列的截止机制问题,提出了基于X射线图像有效区域提取的融合方法,该方法通过建立图像质量评价模型实现有效区域的自适应提取,通过递归融合实现图像序列的自适应截止。实验表明:论文提出的三种方法均能完整再现复杂工件的结构信息,但是究其结果的物理表征意义来看,基于X射线图像有效区域提取的融合方法的融合结果更接近实际图像。
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