齊百棟，李曉芳

（吉林亞新工程檢測有限責(zé)任公司，吉林 吉林 132021）

X射線檢測是一種傳統(tǒng)的檢測方法，在工業(yè)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(zhì)量比較高，但是操作的方法比較困難，同時結(jié)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(shù)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(jìn)行干擾，成像的質(zhì)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(zhì)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(jìn)行詳細(xì)的研究，主要是對圖像增強(qiáng)和去噪進(jìn)行分析，在改善圖像質(zhì)量方面做出處理結(jié)果。X射線無損探傷是焊接質(zhì)量控制的重要方法。

1 圖像增強(qiáng)算法研究

在當(dāng)今的社會發(fā)展中，X射線檢測在工業(yè)探傷、安檢、醫(yī)學(xué)等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。然而X射線檢測系統(tǒng)也存在一定的隱患，輸出的圖像要經(jīng)過一系列的處理才能達(dá)到效果。下面對工業(yè)射線圖像增強(qiáng)算法做出了研究，提出了改善增強(qiáng)算法。

（1）增強(qiáng)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(jìn)行加強(qiáng)，針對射線圖像的特點，對不同的特點進(jìn)行選擇不同的增強(qiáng)算法，再進(jìn)行試驗的驗證，結(jié)果表明增強(qiáng)算法對圖像有一定的增強(qiáng)效果。

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

（3）小波域的模糊增強(qiáng)算法，使用兩種不同的算法來實現(xiàn)小波域的模糊增強(qiáng)，對小波分解后的低頻圖像采用模糊增強(qiáng)算法，再次對小波增強(qiáng)后的圖像使用增強(qiáng)模糊算法，準(zhǔn)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(jìn)行優(yōu)劣計算，這種算法相對比較之下要優(yōu)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(jīng)過光陰極產(chǎn)生光電子，在二次四暗自的作用下出現(xiàn)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(qiáng)器和攝像機(jī)系統(tǒng)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(fā)生。由于X射線圖像噪聲的多樣性，所以要對噪聲進(jìn)行相應(yīng)的抑制，復(fù)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(zhì)

在射線的數(shù)字成像過程當(dāng)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(zhuǎn)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(jìn)行吸收，當(dāng)X射線比CCD的像元高的時候，就會出現(xiàn)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(chǎn)生，X射線在對CCD的反應(yīng)過程中應(yīng)該加強(qiáng)對相關(guān)儀器的防護(hù)，從而對噪聲的影響降低。

4 X射線散射數(shù)字圖像恢復(fù)

X射線在數(shù)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(dǎo)致了這些缺陷的檢測產(chǎn)生較大的困難。射線散射就是產(chǎn)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(yán)重，成為主要的退化源。射線圖像恢復(fù)針對圖像的射線散射退化，通過建立退化模型和恢復(fù)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(zhì)量起到了非常重要的作用，正因為如此，在進(jìn)行散射的時候，需要不斷的去發(fā)現(xiàn)新的規(guī)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(chǎn)生相應(yīng)的物理作用，并且還出現(xiàn)相應(yīng)的效應(yīng)，造成很大的影響，并且會導(dǎo)致射線的成像的過程中將圖像變得模糊，如圖1所示，根據(jù)X射線的探傷原理，試件中缺陷部位的強(qiáng)度對比度表示：

圖1 試件內(nèi)的射線散射

射線散射的消除通常采用圖像恢復(fù)的方法，在很多的圖像恢復(fù)方法中，簡單并且有效的方法是逆濾波和維納濾波技術(shù)，并且這方面的技術(shù)應(yīng)用非常的廣泛。逆濾波方法對噪聲的方法作用，導(dǎo)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(chǔ)上，提出改進(jìn)型濾波恢復(fù)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(zhì)量。

在實際應(yīng)用過程當(dāng)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(jù)沖激函數(shù)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(shè)相加性對積分是有效的：

由f(a,b)與x,y無關(guān)，由線性算子的齊次性可得：

h（x,a,y,b）是坐標(biāo)為（a,b）處的一個沖激經(jīng)H作用之后得到的響應(yīng)，稱之為沖激響應(yīng)函數(shù)，在圖像恢復(fù)中稱為點擴(kuò)展函數(shù)：

這就是一般線性退化模型的表達(dá)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(dǎo)當(dāng)中，都是假設(shè)噪聲是加性的，并且與圖像中的位置無關(guān)，即是加性噪聲線性移不變。

5 結(jié)語

射線實時成像的預(yù)處理對于后續(xù)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(nèi)容。以上對射線實時成像的增強(qiáng)以及去噪處理技術(shù)進(jìn)行了分析研究和推導(dǎo)，結(jié)合重點結(jié)合焊縫圖像進(jìn)行了具體分析對比，也可以看出經(jīng)過以上的處理，圖像的噪聲得到了有效減少，從而為后續(xù)處理工作打下了良好的基礎(chǔ)。