工業(yè)X射線圖像目標(biāo)自動(dòng)檢測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著光學(xué)成像與圖像處理的快速發(fā)展,基于X射線圖像的目標(biāo)自動(dòng)檢測越來越廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療以及軍事安全等領(lǐng)域。在X射線圖像成像過程中,有些目標(biāo)因?yàn)檩^為弱小或者對X射線的吸收較弱,導(dǎo)致X射線圖像中目標(biāo)與背景的灰度對比度較低;X光的散射現(xiàn)象也造成圖像存在較大隨機(jī)噪聲。上述低對比度和大噪聲的現(xiàn)象在進(jìn)行X射線圖像目標(biāo)自動(dòng)檢測時(shí),很容易影響后續(xù)的圖像分割和特征提取效果,從而產(chǎn)生一定的誤檢和漏檢。因此,在X射線圖像目標(biāo)自動(dòng)檢測中,需要對圖像進(jìn)行平滑

2、,盡可能去除隨機(jī)噪聲并保留圖像的細(xì)節(jié)信息,研究有效的目標(biāo)特征提取方法和目標(biāo)分類方法。本文研究了X射線圖像目標(biāo)自動(dòng)檢測方法,主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:
 ?、裴槍υ肼曄袀鹘y(tǒng)平滑方法出現(xiàn)邊緣模糊的現(xiàn)象,提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)mean shift算法的圖像平滑方法。該方法將圖像的灰度或偽彩色分布信息引入到meanshift算法的空域帶寬設(shè)置以及權(quán)重函數(shù)設(shè)置中,將圖像局部方差與頻域結(jié)構(gòu)相似度引入到值域帶寬設(shè)置中,從而克服了傳統(tǒng)平滑方法容易對圖

3、像造成模糊的現(xiàn)象,既去除了圖像隨機(jī)噪聲,又保留了圖像的細(xì)節(jié)信息,并使目標(biāo)區(qū)域內(nèi)相近的灰度值或偽彩色值分布更加均勻,保證了目標(biāo)的完整性,避免后續(xù)的過分割現(xiàn)象。通過將該方法運(yùn)用到X射線工業(yè)探傷圖像以及X射線行李物品透視圖像中,表明該方法針對含噪、低對比度的X射線圖像可以獲得較好的平滑結(jié)果。
 ?、漆槍Φ蛯Ρ榷?、含噪的X射線圖像中微弱的線型目標(biāo),提出了一種基于連續(xù)閾值分割的線型目標(biāo)特征提取方法和基于霍夫變換的線型目標(biāo)分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

4、明,該方法提取的線型目標(biāo)特征具有較好的可分性,可在低對比度、含噪X射線圖像中獲得正確的微弱線型目標(biāo)的分割結(jié)果,克服了傳統(tǒng)基于閾值和邊緣的分割方法對該類圖像分割不理想的缺點(diǎn)。
 ?、轻槍Ρ尘皬?fù)雜、形狀不規(guī)則的目標(biāo),提出了一種根據(jù)圖像中不同分割區(qū)域之間的關(guān)系直接提取候選目標(biāo)的方法。該方法不要求物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)相對固定,不需要目標(biāo)先驗(yàn)信息,克服了傳統(tǒng)基于矩形框遍歷方法比較耗時(shí)、不能獲得目標(biāo)具體輪廓的缺點(diǎn)。通過對不同分割參數(shù)的分割結(jié)果進(jìn)行候選

5、目標(biāo)提取實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法不需要過于復(fù)雜和精細(xì)的分割方法就能獲得正確的候選目標(biāo)。在候選目標(biāo)確定的基礎(chǔ)上,提取了目標(biāo)鏈碼角-弧弦距比特征,分析了該特征的旋轉(zhuǎn)不變性。
 ?、柔槍煞诸愔С窒蛄繖C(jī)對旋轉(zhuǎn)目標(biāo)分類時(shí)容易出現(xiàn)樣本混疊的現(xiàn)象,分析了基于兩分類支持向量機(jī)的多分類方法,并將目標(biāo)鏈碼角-弧弦距比特征的旋轉(zhuǎn)特性構(gòu)造在并聯(lián)多分類支持向量機(jī)中。通過與兩分類支持向量機(jī)相比,本文方法能在更大程度上保證目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)不變性,克服兩分類支持向量機(jī)中

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