孔維武 張勇 董明文 公安部第一研究所

引言

圖像彩色化是雙能X射線安檢設(shè)備圖像顯示的必要手段。設(shè)備利用兩種不同能譜的X射線掃描包裹，分析處理輸出信號(hào)以及兩種不同能譜輸出信號(hào)之間的差異，獲得被檢查物體的材料信息，并在圖像中賦以不同顏色標(biāo)識(shí)，使得圖像同時(shí)具備灰度分辨能力與材料分辨能力[1,2]。圖像彩色化過(guò)程，即雙能X射線安檢圖像顯示方式，可以簡(jiǎn)單描述為：以灰度圖像和材料圖像作為二維索引，從預(yù)先創(chuàng)建的顏色方案中查詢得到對(duì)應(yīng)像素的顏色分量，完成顏色賦值?？梢钥闯觯p能X射線安檢設(shè)備圖像顯示涉及了兩個(gè)關(guān)鍵要素即灰度圖像、材料圖像。

圖像顯示質(zhì)量是安檢設(shè)備性能的核心體現(xiàn)，色彩鮮亮、層次分明、細(xì)節(jié)清晰的圖像顯示質(zhì)量是各安檢廠商的追求目標(biāo)。然而，由于被檢查包裹內(nèi)物體復(fù)雜多樣，以及安檢設(shè)備成像過(guò)程涉及的射線源焦斑漂移、X射線散射、探測(cè)板響應(yīng)不一致、電路噪聲等不利因素影響，原始圖像質(zhì)量往往并不十分理想，主要表現(xiàn)為對(duì)比度不足、細(xì)節(jié)欠清晰、信號(hào)噪聲明顯，圖像顯示質(zhì)量欠佳，不利于安檢員檢查判圖。

有鑒于此，本文針對(duì)雙能X射線安檢圖像顯示的關(guān)鍵兩個(gè)要素展開(kāi)研究，提出了一種雙能X射線安檢圖像顯示質(zhì)量增強(qiáng)方案：首先，利用一種改進(jìn)的反銳化掩模算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)，在抑制平坦區(qū)域噪聲放大的前提下，提高圖像細(xì)節(jié)清晰度；其次，研究了一種材料圖像自適應(yīng)尺度濾波算法，在基本不改變邊緣細(xì)節(jié)材料信息的基礎(chǔ)上，降低材料圖像的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)漲落，大幅改善由于圖像灰度與人眼感受亮度不一致導(dǎo)致的顏色噪點(diǎn)現(xiàn)象。

試驗(yàn)結(jié)果表明，利用上述方案對(duì)雙能X射線安檢圖像進(jìn)行處理，能夠有效改善圖像顯示質(zhì)量，為安檢員判讀和后續(xù)圖像處理提供更理想的圖像基礎(chǔ)。

一、方法介紹

（一）改進(jìn)的反銳化掩模邊緣增強(qiáng)算法

常規(guī)反銳化掩模算法的基本原理[3]是：首先對(duì)原始圖像低通濾波，得到其模糊圖像，然后利用原始圖像減去模糊圖像得到近似高頻信息圖像，再將近似高頻信息圖像進(jìn)行一定比例放大，并與原始圖像疊加，得到邊緣增強(qiáng)圖像。

改進(jìn)的反銳化掩模邊緣增強(qiáng)算法，對(duì)每一像素點(diǎn)，定義增強(qiáng)公式如式（1）所示：

（1）式中，(x,y)表示當(dāng)前待處理像素位置；g(x,y)表示邊緣增強(qiáng)圖像；f(x,y)表示待增強(qiáng)圖像；E(x,y)表示f(x,y)的Sobel邊緣強(qiáng)度圖像；αgray(f(x,y))表示與f(x,y)值相關(guān)的函數(shù)；βedge(E(x,y))表示與E(x,y)值相關(guān)的函數(shù)；γ為一常數(shù)參數(shù)；Mf(x,y)33表示以(x,y)為中心3×3范圍內(nèi)f灰度均值；表示以(x,y)為中心5×5范圍內(nèi)f 灰度均值；Seg(E(x,y))表示與E(x,y)值相關(guān)的函數(shù)。

一種可取的αgray(f(x,y))如圖1 所示，βedge(E(x,y))如圖2所示，Seg(E(x,y))如圖3 所示。

公式（1）基于傳統(tǒng)反銳化掩模算法設(shè)計(jì)，相對(duì)傳統(tǒng)算法，其改進(jìn)之處在于：

（1）根據(jù)原始圖像Sobel邊緣值，并與Seg(E(x,y))函數(shù)進(jìn)行比較，確定圖像低通濾波卷積模板大小，即：當(dāng)E(x,y)≥Seg(E(x,y))時(shí)，表示(x,y)處可能為邊緣細(xì)節(jié)區(qū)域，一方面，說(shuō)明(x,y)處高頻信息相對(duì)較高，另一方面，為避免邊緣處產(chǎn)生畸變，卷積模板取3×3；當(dāng)E(x,y)＜Seg(E(x,y))時(shí)，表示(x,y)處可能為平坦區(qū)域，為盡量挖掘灰度變化信息，卷積模板取5×5；其中，Seg(E(x,y))設(shè)計(jì)為隨灰度遞增的非線性函數(shù)曲線，曲線在低灰度區(qū)域與高灰度區(qū)域的增長(zhǎng)趨勢(shì)高于常規(guī)灰度區(qū)域；

（2）高頻信息圖像放大倍數(shù)由3個(gè)參數(shù)乘積決定，分別是：圖像灰度值相關(guān)函數(shù)αgray(f(x,y))、圖像邊緣值相關(guān)函數(shù)βedge(E(x,y))、常數(shù)參數(shù)γ。其中：

（a）αgray(f(x,y))設(shè)計(jì)為一種中間高、兩端低的類似正態(tài)分布形式的非線性函數(shù)曲線。理由是，極低灰度區(qū)信噪比相對(duì)較低，過(guò)高的增強(qiáng)系數(shù)對(duì)視覺(jué)觀察不利；高灰度區(qū)往往是平坦的包裹背景區(qū)域，人眼對(duì)此類平坦區(qū)域噪聲更加敏感，這兩類區(qū)域增強(qiáng)倍數(shù)應(yīng)適當(dāng)降低；

（b）βedge(E(x,y))所示非線性函數(shù)曲線，大體分為三段，低Sobel邊緣強(qiáng)度區(qū)域，保持一基準(zhǔn)系數(shù)；高Sobel邊緣強(qiáng)度區(qū)域，由于其本身細(xì)節(jié)特征已經(jīng)比較明顯，如果繼續(xù)保持較高增強(qiáng)系數(shù)，容易產(chǎn)生過(guò)增強(qiáng)效應(yīng)（強(qiáng)鋸齒效應(yīng)），因此，設(shè)計(jì)為隨邊緣強(qiáng)度遞減的曲線；中等Sobel邊緣強(qiáng)度區(qū)域，需要進(jìn)一步加強(qiáng)增強(qiáng)的程度，設(shè)計(jì)為一個(gè)微凸包狀曲線；

（c）常數(shù)參數(shù)γ，一個(gè)典型的取值范圍為：γ=6.0~8.0，取此值的基準(zhǔn)是：圖像中正常細(xì)節(jié)區(qū)域增強(qiáng)程度與9點(diǎn)增強(qiáng)式Laplas邊緣增強(qiáng)效果大體相當(dāng)。

基于公式（1），部分典型圖像的邊緣增強(qiáng)效果如圖4至圖6所示。

（二）雙能X射線材料圖像自適應(yīng)濾波算法

雙能X射線材料圖像自適應(yīng)濾波的目的，是在基本不改變邊緣細(xì)節(jié)材料信息的基礎(chǔ)上，顯著降低材料圖像的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)漲落。算法設(shè)計(jì)思想：首先，確定出圖像強(qiáng)邊緣區(qū)域，此區(qū)域采用一種材料值受限的小尺度均值濾波操作；強(qiáng)邊緣區(qū)域以外的其余區(qū)域，采用一種基于強(qiáng)邊緣距離與形態(tài)學(xué)膨脹的自適應(yīng)大尺度均值濾波操作。

此雙能X射線材料圖像自適應(yīng)濾波算法的自適應(yīng)性體現(xiàn)在：（1）強(qiáng)邊緣區(qū)域與非強(qiáng)邊緣區(qū)域的濾波算法策略、濾波強(qiáng)度不同；（2）非強(qiáng)邊緣區(qū)域，待處理像素的濾波尺度，由該像素與其最臨近的強(qiáng)邊緣位置間的距離自適應(yīng)確定。

算法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）對(duì)原始圖像f進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)，獲得邊緣圖像fedge；

（2）利用事先確定的經(jīng)驗(yàn)閾值函數(shù)S(f(x,y))對(duì)fedge進(jìn)行分割并二值化，得到fedge的 強(qiáng)邊緣區(qū)域fedge-hi，其中，經(jīng)驗(yàn)閾值函數(shù)S(f(x,y))設(shè)計(jì)為一與原始圖像對(duì)應(yīng)像素灰度相關(guān)的分段非線性函數(shù)，類似圖3所示；

（3）強(qiáng)邊緣區(qū)域fedge-hi的處理，采用一種小尺度中值濾波與材料值受限的小尺度均值濾波操作相結(jié)合的方式。具體做法是：（a）在待處理像素3×3范圍內(nèi)進(jìn)行極值比較，如果待處理像素材料值為極大值或極小值，直接取此3×3范圍內(nèi)的材料中值作為待處理像素的輸出材料值；否則，進(jìn)入步驟（b）；（b）在待處理像素3×3范圍內(nèi)，與當(dāng)前像素材料值差異大的像素，不參與統(tǒng)計(jì)，只統(tǒng)計(jì)與當(dāng)前像素材料值相近的像素，并進(jìn)行累積平均，作為濾波材料值；

（4）非強(qiáng)邊緣區(qū)域的處理，采用一種基于強(qiáng)邊緣距離與形態(tài)學(xué)膨脹的自適應(yīng)大尺度均值濾波操作。具體做法是：（a）以最大經(jīng)驗(yàn)尺度N 為模板基準(zhǔn)，并以fedge-hi為初始區(qū)域，進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹，在膨脹過(guò)程中進(jìn)行模板尺度標(biāo)記，標(biāo)記原則是：以fedge-hi為 最小初始尺度模板3×3，每膨脹1輪，模板尺度依次增加，即，模板尺度為5×5、7×7、…直至膨脹N輪 ，獲得模板尺度標(biāo)記圖像C(x,y)；（b）濾波處理時(shí)，首先讀取模板尺度標(biāo)記圖像C(x,y)值，利用此值對(duì)應(yīng)的模板尺度，對(duì)材料圖像進(jìn)行加權(quán)平均濾波操作，得到對(duì)應(yīng)像素濾波材料值。

基于上述算法，典型的圖像雙能X射線材料圖像自適應(yīng)濾波效果及其某行像素（如圖7（a）中實(shí)線所標(biāo)識(shí)）濾波前后對(duì)比圖，如圖7、圖8所示，其中，圖7（c）與圖8（c）圖像橫軸為像素位置，縱軸為材料值。

二、卷積模板尺寸與圖像高頻信息提取效果分析

分析上述方法，用M代 表圖像在點(diǎn)(x,y)處m0×n0鄰域內(nèi)的平均灰度，其為圖像平滑效果的主要因素。通常m0和n0都取奇數(shù)，它的最小有意義的取值為3×3。f(x,y)-M代表了圖像在點(diǎn)(x,y)處的高頻信息，由式（1）不難看出，在其它條件一致的情況下，高頻信息的提取決定了圖像增強(qiáng)效果。M值由m0和n0控制，不難看出，在其它參數(shù)一致的情況下，決定圖像增強(qiáng)效果或圖像平滑效果的主要因素就是模板尺寸m0×n0[4]。

m0×n0不僅制約著點(diǎn)(x,y)相關(guān)區(qū)域的平滑程度以及高頻信息量提取程度，還決定著圖像細(xì)節(jié)和邊緣處產(chǎn)生畸變的程度。m0、n0越小，畸變程度就越小，但不能充分提取像素點(diǎn)(x,y)相關(guān)區(qū)域的高頻信息量，理論分析如下：

模板窗口m0×n0的濾波函數(shù)如（2）式：

h(x,y)的離散傅立葉變換表達(dá)式為：

其中u=0,1,2,…m-1；v=0,1,2,…n-1，每一對(duì)（u,v） 值在m,n的所有值上按上式計(jì)算其離散頻譜，模板函數(shù)傅立葉變換后中心頻率行上的頻譜幅值分布如圖9 所示。模板函數(shù)離散傅立葉變換后如圖10所示，按式：

模板函數(shù)頻率特性的主瓣寬度w和能量在主瓣內(nèi)的集中程度決定了模板濾波的效果，獲取低頻信息量的大小受主瓣寬度影響，而主瓣的寬度通常由模板尺寸m0、n0決定，m0、n0越大，主瓣越窄，高頻抑制得就越厲害。如圖9所示，當(dāng)m0、n0增大時(shí)，主瓣寬度變窄，圖像的高頻信息被平滑的越厲害。從模板濾波提取信息的目的看，希望主瓣盡可能窄，所以要增大模板尺寸m0、n0；但是模板函數(shù)頻率特性中旁瓣使模板濾波在圖像的邊緣處不能過(guò)度平滑，否則容易產(chǎn)生邊緣效應(yīng)。旁瓣振蕩間隔隨模板尺寸m0、n0增大而減小，振蕩間隔越小，濾波時(shí)圖像邊緣就越失真。為了使濾波函數(shù)有良好的保邊性能，需要減小m0、n0。

通過(guò)上述分析可以看出，模板函數(shù)頻譜特性的主瓣限制著低頻信息量的提取效果，而旁瓣則主要決定著圖像的保邊性能，這兩者對(duì)模板尺寸的要求是矛盾的。如果濾波時(shí)關(guān)心的是主瓣頻率，如圖像呈現(xiàn)灰度分布比較平坦的特征，或者邊緣信息很少時(shí)，可以采用大尺寸模板；如果圖像紋理很豐富、細(xì)節(jié)特征很多，為了不丟失邊緣上的特征信息，就應(yīng)選用小尺寸的模板。據(jù)此，一般情況下，圖像中的低灰度區(qū)相對(duì)平坦，可以采用大尺寸模板；在圖像中的細(xì)節(jié)與邊緣處，為避免邊界效應(yīng)，需要采用小尺寸模板。

三、試驗(yàn)驗(yàn)證

一種可取的雙能X射線安檢圖像顏色方案如圖11所示。

圖11所示顏色方案，實(shí)質(zhì)是一個(gè)二維映射表：第一維（縱方向）對(duì)應(yīng)材料圖像索引，第二維（橫方向）對(duì)應(yīng)灰度圖像索引。這樣，通過(guò)前述得到的邊緣增強(qiáng)圖像（灰度圖像）與材料濾波圖像（材料圖像），通過(guò)查圖11，得到了各點(diǎn)的RGB值，完成彩色圖像顯示。

為比較分析本文方法的實(shí)際效果，以FISCAN某型號(hào)設(shè)備采集國(guó)標(biāo)B測(cè)試箱圖像為例，效果如圖12所示。

觀察圖12，不難看出，本文方法對(duì)于圖像顯示質(zhì)量改善效果明顯。進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法對(duì)實(shí)際包裹的圖像顯示質(zhì)量效果，以安檢設(shè)備采集部分包裹圖像為例，給出利用本文方法結(jié)果。

如圖13至圖15所示，可以看出，基于本文方法的雙能X射線安檢圖像顯示質(zhì)量良好，圖像顏色噪點(diǎn)現(xiàn)象得到有效抑制、圖像細(xì)節(jié)清晰度明顯、圖像色彩鮮亮，無(wú)論是整體觀感，還是局部細(xì)節(jié)，基于本文方法的雙能X射線安檢圖像顯示質(zhì)量均令人滿意。

四、結(jié)語(yǔ)

為改善雙能X射線安檢設(shè)備圖像顯示質(zhì)量，針對(duì)圖像顯示涉及的兩個(gè)關(guān)鍵要素灰度圖像和材料圖像展開(kāi)研究，提出了一種雙能X射線安檢圖像顯示質(zhì)量關(guān)鍵技術(shù)方案，包括一種改進(jìn)的反銳化掩模邊緣增強(qiáng)算法和一種雙能X射線材料圖像自適應(yīng)濾波算法。

本文提出的方法已應(yīng)用于FISCAN品牌安檢設(shè)備當(dāng)中，通過(guò)分析各型號(hào)設(shè)備的圖像顯示質(zhì)量均表明，基于本文提出的方法，雙能X射線安檢設(shè)備圖像顯示質(zhì)量大幅改善，圖像中的顏色噪點(diǎn)現(xiàn)象明顯減弱，細(xì)節(jié)清晰程度有效增強(qiáng)，圖像整體觀察效果良好、色彩透亮，為后續(xù)安檢人員判讀及圖像處理與分析提供了更為良好的基礎(chǔ)。