楊湘粵 伍希志 黃雪優(yōu)

摘 ?要：針對特種設備監(jiān)督檢查過程中焊縫射線圖像復制、偽造等問題，對圖像進行重復性檢測研究，防止企業(yè)對圖像進行人為作假。文章采用了SVM算法對焊縫射線圖像的圖像復制、圖像編號篡改和圖像重復拍攝三種重復類別進行檢測研究，研究結(jié)果表明，該算法對復制和編號篡改類型的圖像檢測準確率為100%，對產(chǎn)品重復拍攝類型的圖像檢測準確率為93.3%，通過與差異哈希算法檢測結(jié)果進行對比后發(fā)現(xiàn)，SVM算法有著更準確地識別效果。

關鍵詞：射線圖像;重復性檢測;SVM算法;差異哈希算法

中圖分類號：TP391.41 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）21-0155-05

Research on Repeatability Detection of Weld Radiographic Image

Based on SVM Algorithm

YANG Xiangyue1，WU Xizhi1，2，HUANG Xueyou3

（1.School of Materials Science and Engineering，Central South University of Forestry and Technology，Changsha ?410004，China;2.Guangzhou Tech-Long Packaging Machinery Co.，Ltd.，Guangzhou ?510530，China;

3.Hunan Special Equipment Inspection and Testing Institute，Changsha ?410117，China）

Abstract：In view of the duplication and forgery of weld radiographic images in the process of special equipment supervision and inspection，the repeatability detection of images is carried out to prevent enterprises from artificially falsifying images. The article uses the SVM algorithm to detect and research the three repetitive categories of image duplication of weld radiographic images，image number tampering，and image repeated shooting. The research results show that the algorithm has 100% accuracy in detecting duplication and number tampering types of images. The accuracy rate of image detection for the repeated shooting type of the product is 93.3%. By comparing with the detection result of the different hash algorithm，it is verified that the SVM algorithm has a more accurate recognition effect.

Keywords：radiographic image;repeatability detection;SVM algorithm;different hash algorithm

0 ?引 ?言

隨著科學技術的飛速發(fā)展，射線成像技術得到了廣泛應用。由于射線圖像易產(chǎn)生、成像快、成本低的特點，該成像技術在工業(yè)、醫(yī)療等領域得到了廣泛應用[1，2]。在特種設備監(jiān)督檢查過程中，某些企業(yè)或個人，為了減低焊縫檢測成本，通過人為篡改射線圖像，將一幅圖像修改為多個產(chǎn)品的圖像，逃避監(jiān)檢機構的檢查，這給產(chǎn)品安全使用帶來了嚴重的隱患。文章以焊縫射線圖像為研究對象，通過對設備的射線圖像進行重復性檢測，排除有偽造、篡改的圖像，從而提高設備的性能與質(zhì)量。在湖南省特種設備檢驗檢測研究院的技術支持下，作者對射線成像技術進行了學習與研究，并在中南林業(yè)科技大學材料科學與工程學院與廣州達意隆包裝機械股份有限公司博士后科研工作站的指導下，使用射線成像設備對實驗圖像進行了采集。

目前針對圖像重復檢測已經(jīng)有許多方法。唐堅剛[3-5]等描述了一種基于Hash值的檢測方法，通過將圖像特征投影得到降維后的特征向量，生成這些向量的Hash值來查找不同版本的重復圖像，該方法實現(xiàn)了圖像快速查重，但當數(shù)據(jù)較大時該算法的魯棒性差;杜振龍等[6，7]提出了基于Wasserstein重心坐標作為描述子的圖像盲檢測算法，通過生成圖像歐式重心坐標初步篩選重復區(qū)域，利用PatchMatch算法進一步確定重復區(qū)域特征從而實現(xiàn)對復制、篡改、尺度變化等重復圖像的檢測，該方法有良好的魯棒性，但對于特征相似度較高的圖像識別率較低;甘玲等[8-10]描述了一種基于點匹配模型的復制圖像識別方法，通過提取圖像的特征點來定位出重復區(qū)域的特征信息，從而完成對重復圖像的檢測，該方法對于復制-粘貼篡改的重復圖像有著良好的檢測效果，但當圖像重復類型較多時該方法往往很難達到檢測要求。

本文采用SVM算法作為框架，結(jié)合HOG（Histogram of Oriented Gradient）算子檢索出焊縫射線圖像的特征區(qū)域，然后對圖像進行重復性檢測并輸出重復類型結(jié)果。

1 ?本文算法

1.1 ?算法流程

本文提出的焊縫圖像重復檢測算法主要包括以下部分：讀取圖像信息并對樣本進行去噪、增強、灰度化，在SVM空間中將圖像信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹С窒蛄?、用平面對向量進行劃分，計算向量點到平面間的距離，使得分類間隔最大，HOG特征提取，設定分類標準使得滿足要求的點分布在超平面兩側(cè)。算法流程圖如圖1所示。

本文SVM算法檢測重復圖像的主要步驟為：

（1）導入數(shù)據(jù)，對圖像進行預處理，其過程為：灰度化處理、去噪、圖像增強。

（2）圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為支持向量，超平面劃分向量點，最大化分類間隔。

（3）HOG提取，設置分類參數(shù)并選取多分類模型。

（4）SVM分類訓練，檢驗結(jié)果。

1.2 ?圖像預處理

1.2.1 ?灰度化

灰度化是圖像處理的必經(jīng)步驟，能夠為后續(xù)的圖像識別做鋪墊。常用的灰度化處理方法有：最大值法、平均值法、加權平均法，本文采用加權平均法，選用合適權值對圖像進行灰度化處理，加權公式為：

Gray=0.299×R+0.578×G+0.114×B

其中，R、G、B為圖像在該顏色通道的像素值。

1.2.2 ?去噪

圖像的采集、傳輸過程中可能會伴隨噪聲的出現(xiàn)，噪聲的類型也有許多種，如椒鹽噪聲、高斯噪聲等，針對不同類型的噪聲，采取不同算法進行處理。

焊縫圖片噪聲的產(chǎn)生來自圖像的采集和傳輸過程。射線采集設備在工作時可能受到各種因素的影響，如在使用射線拍攝工件時，光照強度和溫度可能是產(chǎn)生噪聲的主要原因，針對不同的噪聲采用不同算法處理。

高斯噪聲是圖像采集中最常見的噪聲，也稱為正態(tài)噪聲。它的概率密度函數(shù)為：

其中，隨機變量z為灰度值，u為該噪聲的期望，σ2即為噪聲的方差。

椒鹽噪聲也是灰度圖像中常見的噪聲，又稱為雙極脈沖噪聲，其概率密度函數(shù)為：

圖像中出現(xiàn)的噪聲只有兩種灰度值，分別是a和b，這兩種灰度值出現(xiàn)的概率分別是Pa和Pb。

在MATLAB中通過調(diào)用函數(shù)可以得到噪聲圖像與直方圖，通過對噪聲模型以及直方圖的分析，可以明確去除噪聲的方法，圖2為含有噪聲的焊縫圖像，圖3為噪聲的模型與直方圖。

濾波器可以對噪聲進行去除，通過對噪聲模型及直方圖的分析，選取合適的濾波方法。常用的濾波復原器包括算術均值濾波器和幾何均值濾波器，在坐標點（x，y），大小為m×n的矩形窗口表示為Sxy，算術平均值是窗口Sxy中被干擾圖像g（x，y）的平均值，即：

幾何均值濾波器在去除噪聲時的表達式為：

對含有噪聲的圖像采用上述兩種濾波方式，效果如圖4所示。

1.2.3 ?圖像增強

圖像增強的主要目的是提高圖像的質(zhì)量和辨識度，使得圖像的邊緣特征、輪廓信息更為清晰，便于后續(xù)的特征提取操作。

1.3 ?超平面劃分

預處理操作之后，將圖像數(shù)據(jù)在SVM空間中轉(zhuǎn)化為支持向量，SVM支持向量機的基本型為：

s.t.yi（WTxi+b）-1≥0，i=1，2，…，n

其中，yi（WTxi+b）為超平面方程，y為數(shù)據(jù)點的標簽，其值一般取1或-1。如果數(shù)據(jù)點在平面的正方向，即（y=+1類），那么向量點到超平面yi（WTxi+b）距離為一個正數(shù)，而當數(shù)據(jù)點在平面負方向時（y=-1類），距離依然為一個正數(shù)，這樣就能夠保證距離一直大于0。所以向量機的基本型可以等價于：

s.t.yi（WTxi+b）-1≥0，i=1，2，…，n

對于多維數(shù)據(jù)樣本集，SVM算法會隨機產(chǎn)生一個平面并對其訓練，直到樣本中滿足不同條件的點剛好位于平面的兩側(cè)。

1.4 ?HOG提取

HOG是在計算機視覺里用來進行目標檢測的特征描述子，通過計算和統(tǒng)計圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來構成特征，在一幅圖像中，局部目標的表象和形狀能夠被梯度或邊緣的方向密度分布很好地描述，所以該方法能夠很好地提取到焊縫圖像的特征信息。圖5為HOG算子對不同重復類型圖像的特征提取結(jié)果。第一幅圖為原圖像，其余依次為HOG算子對圖像復制、圖像編號篡改、產(chǎn)品重復拍攝的重復圖像特征提取。

1.5 ?SVM分類訓練

SVM是定義在特征空間上的間隔最大線性分類器，它將數(shù)據(jù)點作為向量映射到高維空間中，并在空間中建立一個最大間隔超平面將這些向量點劃分開，向量點距離超平面的距離越大則分類誤差越小。焊縫圖像的重復類型主要有：圖像復制、圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝。本文通過SVM算法將焊縫圖像轉(zhuǎn)化為向量點，并在SVM系統(tǒng)里對不同類型的點進行歸類，從而檢測出重復圖像。

2 ?算例結(jié)果與分析

下面主要從兩方面進行闡述：一是射線圖像的SVM重復性檢測研究;二是與差異哈希算法（dHash）重復性檢測進行對比。

算例是在一臺配置i7-9750H CPU與16 GB RAM的PC機上在MATLAB 2018環(huán)境中實現(xiàn)。射線圖像拍攝來自德國進口設備，由企業(yè)提供支持，射線采集設備如圖6所示。

在算例中，圖像標準庫為120張不含重復類型的圖片。本算例旨在檢測出與標準庫中圖像復制、圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝這三種重復類別的圖片，同時，為了排除無關變量的影響，增加一組無重復的圖片作為對照組，保證檢測結(jié)果的準確性。

2.1 ?SVM重復性檢測

SVM算法檢測主要分為兩個步驟：訓練模型和圖像重復性檢測。訓練模型過程為：采集訓練集圖像。訓練集包含圖像復制、圖像編號篡改、產(chǎn)品重復拍攝三種重復類型的圖片各20張，以及無重復圖片20張，總計80張圖片;對訓練集圖像進行預處理，并將圖像尺寸縮放為256×256像素;用HOG算子對所有訓練圖片進行特征提取;對特征圖像進行訓練;在SVM算法中選用fitcecoc訓練模型對圖像進行分類訓練。訓練結(jié)束后，使用測試集圖像進行實驗檢測。測試集總計60張圖片，其中圖像復制、圖像編號篡改變換、產(chǎn)品重復拍攝、無重復四種類型各15張。將測試集圖像輸入到檢測模型中進行分類預測，并顯示分類結(jié)果。

SVM算法重復性檢測結(jié)果如表1所示，從表可以看出，SVM算法對于圖像復制、圖像編號篡改的重復性檢測準確率均為100%，對于產(chǎn)品重復拍攝類的重復性檢測準確率達到93.33%，同時對于無重復的圖片識別率在100%。因此，SVM算法對圖像重復性檢測效果良好。

2.2 ?與差異哈希算法對比

差異哈希算法是根據(jù)圖片相鄰像素間的亮度梯度生成圖像的哈希值，然后對圖像間的哈希值進行異或運算得到漢明距離，通過判別漢明距離大小來進行圖像間的重復性檢測。用該算法對圖像復制、圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝三種重復類型進行檢測。

不同重復類型的圖片，漢明距離也不同。針對不同重復類型的圖片，計算多組圖像的漢明距離，確定該重復類型的漢明距離值。每種重復類型選取6組圖像，漢明距離統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。從表可以看出，圖像復制類的漢明距離均為0，編號篡改類的漢明距離在1～5之間分布，重復拍攝類的漢明距離在20～25之間分布，而無重復的圖像漢明距離在35～45之間分布。

根據(jù)分布規(guī)律，對圖像復制、圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝、無重復這四類圖像的漢明距離做出如下規(guī)定：約定復制圖像重復性檢測的漢明距離為0，編號篡改圖像重復性檢測的漢明距離為1～5，產(chǎn)品重復拍攝圖像重復性檢測的漢明距離為10～25，無重復類型圖像的漢明距離大于25。

根據(jù)上述漢明距離的規(guī)定，使用差異哈希算法對本算例的焊縫圖像進行重復性檢測。差異哈希算法的檢測過程為：采集檢測圖像，三種重復類別的圖片各采集15張，無重復的圖像采集15張，總計60張圖片;將檢測圖像與標準庫中的圖像兩兩進行差異哈希運算，生成每組圖像的漢明距離;根據(jù)圖像漢明距離值進行重復圖像檢測和分類。

差異哈希算法檢測結(jié)果如表3所示，從表中可以發(fā)現(xiàn)，差異哈希算法對復制類型的圖片檢測準確率為100%，對編號篡改類型的圖像檢測準確率為86.67%。對重復拍攝類型的圖片識別效果一般，準確率為60%，對于無重復的圖片能夠100%檢測。相比SVM算法，差異哈希算法對于編號篡改、重復拍攝類型的檢測魯棒性較低。

將SVM算法與差異哈希算法檢測結(jié)果進行對比，如圖7所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，SVM對于各種重復類型的識別均有良好效果，平均識別率達到98.33%。差異哈希算法對圖像復制、編號篡改類型的檢測效果與SVM算法接近，而對于產(chǎn)品重復拍攝的圖像檢測效果較差;且差異哈希算法需要分組進行圖像檢測，檢測時間也略高于SVM算法，所以SVM算法更適用于重復圖像類型的檢測。

3 ?結(jié) ?論

論文采用SVM算法和差異哈希算法對焊縫射線圖像重復性檢測進行了研究，主要研究結(jié)論如下：SVM算法對圖像復制、圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝的重復性檢測均有良好效果，平均識別率達到98.33%。差異哈希算法對圖像復制類型的重復性檢查準確率為100%，對圖像編號篡改和產(chǎn)品重復拍攝類型的重復圖像檢測準確率均小于90%，且差異哈希算法的檢測時間也略高于SVM算法，因此，SVM算法更適用于重復圖像類型的檢測。

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作者簡介：楊湘粵（1995—），男，苗族，湖南湘西人，碩士研究生，研究方向：圖像處理;通訊作者：伍希志（1985—），男，漢族，湖南婁底人，講師，博士，研究方向：機器視覺，工程機械，復合材料結(jié)構。