基于深度学习的X光图像采集系统设计及降噪算法研究

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自X射线在1895年被伦琴发现和研究之后,X射线成像技术在经历了从胶片成像技术,到影像增强器成像技术,再到计算机断层扫描技术和数字化X射线成像技术几个阶段的发展后,在医疗,工业,安防领域的应用越来越广泛。而其中数字化X射线成像技术随着数字图像处理技术的不断成熟,越来越展现出其辐射低,成像快,成像质量高,便于保存等优势。在各个领域都开始得到关注和发展,尤其是在工业领域,小型化,低成本的多角度数字化X射线成像系统在中小型企业拥有很广泛的发展应用前景。针对这一需求,文章设计了一种多角度数字化X射线成像系统,该成像系统由X射线发射管,高压电源,旋转载物台,X射线增感屏,CCD数字高清相机,系统控制软件,降噪算法组成。通过硬件选型设计及搭建,软件设计编写,降噪算法改进最终实现了系统对于物体多角度X射线图像的显示,保存,降噪处理。文章的主要研究内容包括X射线与物质的各种相互作用,X射线成像的原理,结合成像原理和性能要求进行硬件器件选型,针对采集到的射线图像的降噪。研究了均值滤波,中值滤波,小波阈值滤波和基于深度学习的Noise2Void算法,并利用残差网络单元对Noise2Void算法网络结构进行改进,提升了算法网络的训练速度和稳定性,实现了系统采集的X射线图像的降噪需求。文章设计的多角度X射线成像系统体积小,成本低,辐射低,操作简便等优点,并且结合该系统对基于深度学习的Noise2Void算法进行改进,能够满足工业领域对于小型仪器件的成像需求,适合在工业领域的中小型企业中进行推广,有较为广泛的应用范围。
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