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試析X射線檢測中的圖像質量的改善

2018-08-23 08:54:10齊百棟李曉芳
中國設備工程 2018年16期
關鍵詞:檢測方法質量

齊百棟,李曉芳

(吉林亞新工程檢測有限責任公司,吉林 吉林 132021)

X射線檢測是一種傳統的檢測方法,在工業等方面有十分重要的地位。X射線檢測都是使用膠片照相法,雖然在檢測中成像的質量比較高,但是操作的方法比較困難,同時結果不容易保存,在這些方面還有很大的缺陷,射線檢測的效率在射線實時成像技術方面有很大的提高。由于在實時成像的過程中有許多的噪聲進行干擾,成像的質量相對比較低,所以還不能和膠片照相法相比。由此可見,要加大改善實時成像檢測的質量,在利用X射線方面可以加大可靠性有重要意義。在X射線方面進行詳細的研究,主要是對圖像增強和去噪進行分析,在改善圖像質量方面做出處理結果。X射線無損探傷是焊接質量控制的重要方法。

1 圖像增強算法研究

在當今的社會發展中,X射線檢測在工業探傷、安檢、醫學等方面發揮著不可或缺的作用。然而X射線檢測系統也存在一定的隱患,輸出的圖像要經過一系列的處理才能達到效果。下面對工業射線圖像增強算法做出了研究,提出了改善增強算法。

(1)增強算法一般可以分為兩大類,空域和頻域,分別要對空域和頻域進行加強,針對射線圖像的特點,對不同的特點進行選擇不同的增強算法,再進行試驗的驗證,結果表明增強算法對圖像有一定的增強效果。

(2)模糊增強算法,在傳統模糊的增強算法上要進行五種單層次模糊增強算法,這五種模糊算法與原算法進行了定量的比較,得出的實驗結果,改進后算法圖像效果優于原算法。

(3)小波域的模糊增強算法,使用兩種不同的算法來實現小波域的模糊增強,對小波分解后的低頻圖像采用模糊增強算法,再次對小波增強后的圖像使用增強模糊算法,準確的做小波模糊算法的每一個步驟,做到精確無誤,還要對兩種算法進行優劣計算,這種算法相對比較之下要優于其他算法。

2 噪聲分析和抑制

X射線檢測中成像的過程是X射線穿透被測物,引起圖像噪聲的原因是經過光陰極產生光電子,在二次四暗自的作用下出現在屏幕形成圖像,它的噪聲主要來源:微通道板增電子的漲落噪聲、像增強器和攝像機系統的散粒噪聲、熱噪聲等。以上的噪聲影響X射線實時成像對比度下降,模糊等狀況發生。由于X射線圖像噪聲的多樣性,所以要對噪聲進行相應的抑制,復合型算法的效果比較好,可以采納。

3 X射線對CCD成像的影響以及噪聲性質

在射線的數字成像過程當中,X射線對CCD的影響非常大,在X射線成像過程中,CCD將X射線的能力轉換成為信號電荷,CCD對X射線的能量收集性能非常的低,但是仍然可以將X射線的能量進行吸收,當X射線比CCD的像元高的時候,就會出現更多的電荷,并且會形成較大的脈沖,從而將散射的射線對CCD收集到的能量造成噪聲。為了能夠有效的降低噪聲的產生,X射線在對CCD的反應過程中應該加強對相關儀器的防護,從而對噪聲的影響降低。

4 X射線散射數字圖像恢復

X射線在數字成像的過程中需要充分的清晰度,才能夠檢測出缺陷。實踐中微小的的缺陷往往是因為圖像的退化而對比度降低,導致了這些缺陷的檢測產生較大的困難。射線散射就是產生圖像退化的重要原因,尤其是在高能X射線條件下,射線散射更為嚴重,成為主要的退化源。射線圖像恢復針對圖像的射線散射退化,通過建立退化模型和恢復濾波可以有效地提高圖像的對比度和清晰度。在很多的場合下散射對圖像質量起到了非常重要的作用,正因為如此,在進行散射的時候,需要不斷的去發現新的規律,同時將噪聲降低。X射線能夠穿透物體,在穿透的過程中,會產生相應的物理作用,并且還出現相應的效應,造成很大的影響,并且會導致射線的成像的過程中將圖像變得模糊,如圖1所示,根據X射線的探傷原理,試件中缺陷部位的強度對比度表示:

圖1 試件內的射線散射

射線散射的消除通常采用圖像恢復的方法,在很多的圖像恢復方法中,簡單并且有效的方法是逆濾波和維納濾波技術,并且這方面的技術應用非常的廣泛。逆濾波方法對噪聲的方法作用,導致了不能夠在較大噪聲的背景下使用,但是維納濾波含有降噪因子,非常的柔和,在維納濾波的基礎上,提出改進型濾波恢復理論,并且通過對散射模型的建立,校正了圖像散射退化,提高圖像的質量。

在實際應用過程當中,圖像的退化過程如圖2所示。

圖2

圖像退化模型:

g(x,y)=Hf(x,y)+n(x,y)

根據沖激函數的定義,把f(X,Y)表示為:

將退化后的圖像公式帶入沒有退化后的圖像公式中得出:

如果H是線性算子,并且假設相加性對積分是有效的:

由f(a,b)與x,y無關,由線性算子的齊次性可得:

h(x,a,y,b)是坐標為(a,b)處的一個沖激經H作用之后得到的響應,稱之為沖激響應函數,在圖像恢復中稱為點擴展函數:

這就是一般線性退化模型的表達式。如果H是不變的,則有:

這種情況下,可以將上面的公式寫為:

在以上的推導當中,都是假設噪聲是加性的,并且與圖像中的位置無關,即是加性噪聲線性移不變。

5 結語

射線實時成像的預處理對于后續的自動檢測分析等工作具有非常重要的實際意義,所以也一直是成像檢測的一項重要內容。以上對射線實時成像的增強以及去噪處理技術進行了分析研究和推導,結合重點結合焊縫圖像進行了具體分析對比,也可以看出經過以上的處理,圖像的噪聲得到了有效減少,從而為后續處理工作打下了良好的基礎。

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