X射线相衬成像系统的图像拼接及处理方法研究

X射线相衬成像系统的图像拼接及处理方法研究

论文摘要

X射线相衬成像技术作为一种新的X射线成像方法,因其可对弱吸收物质实现高对比度衬度成像,与传统的X射线吸收成像技术相比,具有更高的灵敏度,因此成为X射线成像领域的研究热点之一。然而,单传感器结构的X射线相衬成像系统,其成像视场范围较小,无法满足实际系统大视场的要求。经过相关理论分析和研究,决定通过多传感器阵列结构方式实现大视场成像,然后再利用图像拼接技术将所获取图像进行拼接处理,最终得到一幅完整的大视场X射线相衬图像。系统图像采集部分主要通过光纤光锥耦合图像传感器的方式实现,但由于光纤光锥拉制过程中的固有缺陷,导致图像发生畸变,影响最终拼接图像的质量。本文通过对现有畸变校正方法进行分析和结合系统的自身结构特性,决定采用基于模板的校正方法实现系统的畸变校正,且最终校正精度在1个像素误差之内,取得了较好的校正结果。图像拼接的目标是要获取完整的大视场图像,且要求图像间过渡平滑、自然。然而,不同传感器所获取图像会不可避免地存在一定程度的亮度差异,直接拼接图像会出现明显拼接缝,严重影响图像整体视觉效果。针对这一问题,提出一种基于改进的中值滤波结合全变分平滑模型的拼接缝消除方法。该方法首先利用基于方差的全局亮度校正方法消除图像间的亮度不均;然后通过改进的中值滤波方法对拼接缝两侧一定范围内的像素灰度值进行修正;最后通过全变分平滑模型对修正后图像进行平滑。实验结果表明,所提方法在保持图像边缘细节的同时,能够有效地消除拼接缝,且图像整体视觉效果较好。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 课题研究背景及意义
  •   1.2 X射线相衬成像技术的发展
  •     1.2.1 干涉成像
  •     1.2.2 衍射增强成像
  •     1.2.3 类同轴成像
  •     1.2.4 光栅相衬成像
  •   1.3 相关图像处理技术研究现状
  •   1.4 研究内容与结构
  • 第二章 X射线相衬成像系统
  •   2.1 X射线成像的理论基础
  •     2.1.1 X射线吸收成像原理
  •     2.1.2 X射线相衬成像原理
  •   2.2 系统结构
  •   2.3 系统产生畸变原因分析
  •   2.4 本章小结
  • 第三章 X射线相衬图像的畸变校正
  •   3.1 图像畸变理论
  •   3.2 畸变校正方法
  •     3.2.1 模板法
  •     3.2.2 等效球面模型法
  •     3.2.3 基于图像自身特征法
  •   3.3 灰度插值方法
  •     3.3.1 最近邻插值法
  •     3.3.2 双线性插值法
  •     3.3.3 双立方插值法
  •     3.3.4 插值方法比较
  •   3.4 本文畸变校正算法实现
  •     3.4.1 模板设计
  •     3.4.2 特征点提取
  •     3.4.3 求解畸变校正系数
  •     3.4.4 灰度插值
  •   3.5 校正结果及评测
  •   3.6 本章小结
  • 第四章 X射线相衬图像的无缝拼接
  •   4.1 图像有效区域提取
  •   4.2 拼接缝消除方法
  •   4.3 拼接缝消除实现
  •     4.3.1 全局亮度校正
  •     4.3.2 改进的中值滤波
  •     4.3.3 全变分平滑
  •   4.4 无缝拼接结果及评测
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 总结
  •   5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间的研究成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 邱振富

    导师: 郭宝平

    关键词: 相衬成像,图像拼接,畸变校正,拼接缝消除

    来源: 深圳大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

    单位: 深圳大学

    分类号: TP391.41;O434.1

    总页数: 59

    文件大小: 4360K

    下载量: 16

    相关论文文献

    • [1].骨科手术中移动式C型臂X射线机图像拼接的应用研究[J]. 影像研究与医学应用 2020(04)
    • [2].基于检测-分割的图像拼接篡改盲取证算法[J]. 电子设计工程 2020(13)
    • [3].图像拼接检测的被动取证方法研究综述[J]. 网络安全技术与应用 2020(11)
    • [4].基于安卓平台的舰船图像拼接研究[J]. 舰船科学技术 2019(18)
    • [5].图像拼接中权重的改进设计研究[J]. 广东工业大学学报 2017(06)
    • [6].基于特征的图像拼接融合技术的研究与实现[J]. 数字技术与应用 2016(11)
    • [7].图像拼接法在阿里地区壁画数字化应用的关键问题及解决办法——以札达县托林寺白殿壁画数字化为例[J]. 数码世界 2016(12)
    • [8].图像拼接软件配合数字化X线摄影(DR)在全下肢及全脊柱摄片中的应用[J]. 健康之路 2016(11)
    • [9].基于深度学习的图像拼接篡改检测[J]. 北京航空航天大学学报 2020(05)
    • [10].多视点下场景图像拼接研究[J]. 国外电子测量技术 2018(04)
    • [11].基于局部特征提取的图像拼接系统[J]. 电子世界 2018(14)
    • [12].基于局部均值分解和矩特征的图像拼接检测[J]. 电子测量技术 2017(04)
    • [13].一种图像拼接新方法[J]. 电脑迷 2016(07)
    • [14].基于图像拼接的表面粗糙度测量方法[J]. 机械与电子 2020(02)
    • [15].基于统计噪声水平分析的图像拼接检测[J]. 光电子·激光 2020(02)
    • [16].一种人体热红外图像拼接及部位划分方法[J]. 光电工程 2019(09)
    • [17].基于互信息技术的舰船图像拼接研究[J]. 舰船科学技术 2019(18)
    • [18].基于最小二乘孪生支持向量机的图像拼接检测[J]. 安徽大学学报(自然科学版) 2017(05)
    • [19].多相机图像拼接匀色算法[J]. 测绘通报 2016(07)
    • [20].基于韦伯局部特征的图像拼接检测[J]. 计算机工程与应用 2013(12)
    • [21].基于篡改区域轮廓的图像拼接篡改盲取证算法[J]. 电子测量技术 2020(04)
    • [22].基于元素图像拼接的集成成像计算重构[J]. 光学学报 2019(11)
    • [23].基于无人飞艇数字摄影测量系统及航拍序列图像拼接[J]. 测绘科学 2010(S1)
    • [24].具有连续纤维目标的图像拼接研究[J]. 纺织科学与工程学报 2019(02)
    • [25].结合变形函数和幂函数权重的图像拼接[J]. 计算机应用 2019(10)
    • [26].基于亮度校正的航拍图像拼接融合算法[J]. 安徽工业大学学报(自然科学版) 2019(02)
    • [27].一种加权局部熵羽化的图像拼接模型[J]. 科技通报 2018(03)
    • [28].基于改进最佳缝合线的图像拼接方法[J]. 计算机工程与设计 2018(07)
    • [29].一种改进的非线性加权图像拼接融合方法[J]. 小型微型计算机系统 2017(05)
    • [30].基于多微面光纤面板的仿生复眼图像拼接及定位算法[J]. 兵工学报 2018(06)

    标签:;  ;  ;  ;  

    X射线相衬成像系统的图像拼接及处理方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢