射线检测中运动模糊图像的恢复
X射线成像技术目前已是无损检测的重要手段,大面阵非晶硅平板探测器的使用加速了X射线成像的快速数字化发展,并在动态范围等方面得到了提高,使得X射线成像检测能力进一步增强。但成像过程不可避免地会受到一系列降质因素影响,因此必须通过去除降质因素获取高质量图像以满足实际检测需要。
下面针对X射线检测过程中的运动模糊降质进行研究,提出一种X射线检测中运动模糊图像的恢复方法。
1 图像运动模糊的成因及数学模型
运动模糊是采集图像时由于采集设备与目标发生相对运动而产生的图像模糊,是各种目标识别系统首要解决的问题。在对较长工件(如管道等)和流水线上的工件进行X射线检测时,为提高生产效率,对检测速度有一定要求,即要求工件以一定速度在流水线上运动。在X射线曝光时间内,工件和X射线图像采集设备有相对运动,造成图像运动降质(沿运动方向弥散,降低了成像对比度,同时也使图像的分辨率下降),正常图像和运动模糊图像如图1和2所示。因此,抑制或消除运动模糊的影响尤为重要。
图像模糊的原因是景物影像f(x,y)在曝光时间内的积分,数学上表达为原图像和点扩展函数h(s,τ)的卷积,即
由于工业检测过程中,流水线上的工件曝光时间较短,可近似认为目标的运动为线性运动。运动模糊的降质函数(点扩展函数PSF)可写为[1]
可见估计实际运动模糊图像的模糊长度和模糊方向,即求出图像的降晰函数(运动模糊点扩展函数)是关键的一步。利用点扩展函数对图像进行反降晰处理,可得到消除运动模糊的恢复图像。
2 运动模糊点扩展函数方向和长度的估计
设像素点在X和Y方向上运动的变化分别为x0(t)和y0(t),假设T为成像设备记录媒体的曝光时间,则退化图像g(x,y)可表达为[2]
由式(5)可见,h(m,n)的频谱H(u, v)的幅值|H(u,v)|为采样Sinc函数,表现在|H(u,v)|的幅度谱图上为一组平行等间距明暗相间的条纹,且条纹的倾角方向和物体的运动方向正交,条纹的间距 与运动模糊的点扩展函数长度成反比[3]。因此,在频域里可把图像退化的模型表示为
可见,通过上述变换,将图像退化过程由原图像与点扩展函数卷积的关系变换为它们各自的同态变换结果的相加。取对数的另一个原因是,可将傅里叶变换后的模值变化范围压缩,使零点明显表现出来。图3是图2同态滤波前的幅度谱,经过了灰度拉伸处理。图4是图2同态滤波后的幅度谱,未经任何
相关文章
- 2024-05-06基于ARM的超磁致伸缩微驱动器的偏置与驱动电路设计
- 2024-03-15涡街流量计在蒸汽流量测量中的应用
- 2023-01-16基于边缘特征的工件图像匹配
- 2022-12-27齿轮结构智能化几何建模方法研究
- 2024-01-10汽车采样系统与汽车衡系统联网的实现过程
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。