基于梯度场和非局部均值的复杂工件图像增强算法

摘要

由于高动态X射线成像系统与工件自身结构复杂性，复杂异形工件的射线图像往往呈现对比度低或特征信息不明确的问题。针对该问题，本文提出基于梯度场和非局部均值降噪的图像增强算法，提高视觉质量。首先，基于梯度场和局部方差构建对比度的自适应增强模型，提高射线图像的对比度；然后，利用非局部均值对图像进行去噪，特别地，本文构建了基于泊松分布的非局部均值算法进行图像去噪，从而得到增强的对比度场；最后，建立能量泛函并用梯度下降法求解来获得具有微小细节的更高质量的图像。实验部分对3个复杂异形工件的X射线图像进行图像增强和缺陷检测实验，结果证实了本文算法的有效性。

关键词

X射线成像 / 图像增强 / 梯度场 / 泊松分布 / 非局部均值

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62122070）; 信息探测与处理山西省重点实验室开放基金资助项目（2023-006）