研究图像增强技术在粗晶材料超声成像检测中的应用。为了克服粗晶材料检测时噪声对成像质量的影响 ,利用中值滤波的快速算法和小波变换的分解重构算法来降低噪声的干扰 ,提高超声图像增强技术的实用性。实验结果表明 :在粗晶材料超声成像检测时采用这两种算法能够得到高质量的超声检测图像

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.

针对超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊问题,通过建立超声C扫描成像的数学模型,分析了异种材料结合界面超声波反射能量的分布情况.结果表明,由于聚焦探头焦点直径的存在,使得结合界面中缺陷边缘两侧反射声波能量发生变化,从而引起了超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊现象.基如此,提出了一种快速确定C扫描图像缺陷边缘的方法.对平底孔超声C扫描图像边缘检测的试验结果表明,该方法适用于超声C扫描图像的边缘检测,明显优于Sobel算法和Canny算法,能够快速准确检测出缺陷边缘.