数字式X射线成像无损检测技术
时间:2010-06-03 阅读:8343
陈树越 路宏年
摘要:目的 讨论数字射线成像技术在国内外的发展. 方法 根据目前国内外数字射线成像技术的发展,着重讨论X射线转换屏和 CCD 相机在成像系统中的地位,以及数字图像处理在该领域的应用. 结果X射线转换屏在成像质量上起着非常重要的作用;采用增加 CCD 内的累积电荷量和多帧叠加可以提高信噪比;数字图像处理技术在改善X射线图像上是*的. 结论 数字射线成像技术在无损检测和评估方面将有很好的发展前景.
关键词:数字式射线照相;无损检测;图像增强;图像恢复
中图分类号:TG115.281
文献标识码:A
关键词:数字式射线照相;无损检测;图像增强;图像恢复
中图分类号:TG115.281
文献标识码:A
Research and Development of Digital X-ray Radiography in Nondestructive Testing
CHEN Shu-yue,LU Hong-nian
(Dept. of Electronic Engineering and Information Science, North China Institute of Technology,Taiyuan 030051,China)
Abstract:Aim To discuss the development of digital radiography in internationality. Methods According to the development of digital radiography,to analyse chiefly the function of X-ray-to-light converters and CCD cameras in the imaging system,and the application of digital image processing in the field. Results X-ray-to-light converter plays an important role on image quality. To increase the accumulated charges in CCD and multiframe superposition can improve signal-noise ratio. Digital image processing is necessary for improvement image quaeity of X-ray radiograph. Conclusion Digital Radiography will develope widely in non-destructive testing and evaluation.
Key words:digital radiography;non-destructive testing;image enhancement;image restoration
Key words:digital radiography;non-destructive testing;image enhancement;image restoration
0 引言
自从1895年伦琴发现X射线以来,X射线就被广泛应用于医学,工业技术和科学研究等领域,利用X射线的无损检测(NDT)技术是其重要应用之一. zui初的X射线无损检测方法是胶片照相法,目前这种zui原始的成像方法仍然占有主导地位,其原因包括以下几个方面:①高质量胶片可存贮的信息量大,可达到很高的空间分辨率;②根据检测要求可以选择胶片参数,如宽容度和颗粒度等;③人们具有长期使用胶片所积累的经验;④可以用数字化设备,如激光扫描仪和计算机接口的相机等,将胶片的黑度转化为数字化图像. 如ARCUSⅡ型AGFA扫描仪可扫描的胶片尺寸为255 mm×205 mm,动态范围zui大为12bits. 但是,胶片照相并不能满足实时成像,实时检测与评估的要求,这是其zui主要的缺点. 而且,由于胶片照相需要高质量的胶片,因此成本高. 在胶片的保存和管理上,又受保存年限的限制并且不象电子档案那样易于管理. 本世纪50年代X射线像增强管和电视监视器的产生,出现了电视屏直接观察法,它是实时成像的先导.
至目前为止,利用X射线的无损检测方法有许多,如荧光透视法,工业X射线电视法,闪光射线照相法,数字式射线照相法,射线实时成像,线扫描成像,自动射线照相法(Autoradiography),立体成像,背散射检测法(Backscatter Detection),计算机层析技术等等(亦用于其它射线检测). 随着计算机的发展,在图像的获取,分析和存贮上,包括图像质量的改善,图像重建,自动分析和识别以及数字图像存贮技术,都有很大进展. 数字式X射线成像技术是在计算机技术的基础上发展起来的,并且具有很大的发展潜力,通过使用高灵敏度的CCD相机和X射线转换屏,可实现高质量的无损检测,其动态范围可达到3000以上,空间分辨率可达25 lp/mm,厚度灵敏度可达0.1%或更高[1]. 而基于真空管的X射线实时成像系统,其动态范围低于250,因此,反差灵敏度很低,难用于对小缺陷的检测. 使用像增强管的视频相机系统,其空间分辨率只有大约(3~4) lp/mm,并且存在图像畸形和阴影. 数字式X射线成像技术不使用胶片,而是利用可与计算机接口的CCD相机将X射线转换屏上的可见光转换成数字图像,然后对图像自动分析和识别,大大提高了检测效率,并将所建立的图像档案存贮于光盘上,这对X射线的无损检测和评估具有十分重要的意义,并将成为今后的发展趋势[2]. 现就作者曾从事的实际工作作一评述.
自从1895年伦琴发现X射线以来,X射线就被广泛应用于医学,工业技术和科学研究等领域,利用X射线的无损检测(NDT)技术是其重要应用之一. zui初的X射线无损检测方法是胶片照相法,目前这种zui原始的成像方法仍然占有主导地位,其原因包括以下几个方面:①高质量胶片可存贮的信息量大,可达到很高的空间分辨率;②根据检测要求可以选择胶片参数,如宽容度和颗粒度等;③人们具有长期使用胶片所积累的经验;④可以用数字化设备,如激光扫描仪和计算机接口的相机等,将胶片的黑度转化为数字化图像. 如ARCUSⅡ型AGFA扫描仪可扫描的胶片尺寸为255 mm×205 mm,动态范围zui大为12bits. 但是,胶片照相并不能满足实时成像,实时检测与评估的要求,这是其zui主要的缺点. 而且,由于胶片照相需要高质量的胶片,因此成本高. 在胶片的保存和管理上,又受保存年限的限制并且不象电子档案那样易于管理. 本世纪50年代X射线像增强管和电视监视器的产生,出现了电视屏直接观察法,它是实时成像的先导.
至目前为止,利用X射线的无损检测方法有许多,如荧光透视法,工业X射线电视法,闪光射线照相法,数字式射线照相法,射线实时成像,线扫描成像,自动射线照相法(Autoradiography),立体成像,背散射检测法(Backscatter Detection),计算机层析技术等等(亦用于其它射线检测). 随着计算机的发展,在图像的获取,分析和存贮上,包括图像质量的改善,图像重建,自动分析和识别以及数字图像存贮技术,都有很大进展. 数字式X射线成像技术是在计算机技术的基础上发展起来的,并且具有很大的发展潜力,通过使用高灵敏度的CCD相机和X射线转换屏,可实现高质量的无损检测,其动态范围可达到3000以上,空间分辨率可达25 lp/mm,厚度灵敏度可达0.1%或更高[1]. 而基于真空管的X射线实时成像系统,其动态范围低于250,因此,反差灵敏度很低,难用于对小缺陷的检测. 使用像增强管的视频相机系统,其空间分辨率只有大约(3~4) lp/mm,并且存在图像畸形和阴影. 数字式X射线成像技术不使用胶片,而是利用可与计算机接口的CCD相机将X射线转换屏上的可见光转换成数字图像,然后对图像自动分析和识别,大大提高了检测效率,并将所建立的图像档案存贮于光盘上,这对X射线的无损检测和评估具有十分重要的意义,并将成为今后的发展趋势[2]. 现就作者曾从事的实际工作作一评述.
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1 数字式X射线成像技术
数字式X射线成像系统可有两种结构形式[1],如图1,图2所示. 该系统的主要组成部分是X射线到可见光的转换屏和CCD相机,其性能直接影响成像质量. 图1的结构是通过反射镜用CCD相机获取图像,反射镜防止了X射线对CCD相机的直接照射所造成的噪声增大和缩短CCD相机寿命的影响,这种结构形式可对视场大小进行调节,因此可以满足对较大试件的检测. 图2的结构用光纤直径为(6~16) μm的光纤耦合,将可见光转换屏与CCD相机进行直接耦合,而不需要镜头,其等效数值孔径优于使用透镜转像,但有不可变视场的缺点
数字式X射线成像系统可有两种结构形式[1],如图1,图2所示. 该系统的主要组成部分是X射线到可见光的转换屏和CCD相机,其性能直接影响成像质量. 图1的结构是通过反射镜用CCD相机获取图像,反射镜防止了X射线对CCD相机的直接照射所造成的噪声增大和缩短CCD相机寿命的影响,这种结构形式可对视场大小进行调节,因此可以满足对较大试件的检测. 图2的结构用光纤直径为(6~16) μm的光纤耦合,将可见光转换屏与CCD相机进行直接耦合,而不需要镜头,其等效数值孔径优于使用透镜转像,但有不可变视场的缺点
1——X 射线源;2——准直;3——物体;4——不透明层;
5——可见光转换屏;6——X 射线与光防护罩;
7——防护罩;8——反射镜;9——CCD 相机
图 1 使用反射镜的数字式X射线成像系统[1]
5——可见光转换屏;6——X 射线与光防护罩;
7——防护罩;8——反射镜;9——CCD 相机
图 1 使用反射镜的数字式X射线成像系统[1]
1——X 射线源;2——准直;3——物体;4——X 射线闸门;
5——X 射线防护罩;6——可见光转换屏;7——X 射线防护
8——光纤耦合器;9——CCD 相机;10——X 射线与光防护;11——不透明层
图 2 使用光纤耦合的数字式X射线成像系统[1]
性能优良的X射线转换成像屏在数字式X射线成像系统中起着非常重要的作用,可以说它是系统成像质量的瓶颈. 目前已有许多种,包括不同材料和结构形式的屏,可应用于从低能到MeV以上的高能X射线检测. 使用真空管的图像增强器系统是较早的一种实时成像系统,只有(3~4) lp/mm的空间分辨率,后来在使用CCD相机的实时成像系统中,使用较多的是多晶荧光屏来作为从X射线到可见光的转换屏,这种屏由荧光物微晶粒与有机粘合剂混合并涂于塑料衬板而成,由于成像过程中粒子间光的散射,使其空间分辨率降低. 而玻璃屏 (如铽玻璃屏\\,硫氧化钆屏等) 不存在这一问题. 新型闪烁晶体可以提高X射线的转化效率,高密度的玻璃闪烁体能够改善X射线的衰减损失率,提高空间分辨率和信噪比,它比通常所用的颗粒状荧光屏更为*,它所产生的光比磷光体的光更强. 在玻璃屏中,硫氧化钆屏对X射线的转换率比铽玻璃屏要高,使用它时,空间分辨度可达(12~13) lp/mm,但在高能X射线下,由于二次散射其空间分辨率不超过3 lp/mm.
几年前,美国加利福尼亚Lawrence Livermore国家实验室研究人员研制出密度为3.75 g/cm3的铽激活硅酸钆玻璃屏[13]在150 kV射线能量下,空间分辨率可达(20~25) lp/mm,在9 MeV射线能量下达到2 lp/mm. 加利福尼亚Lockheed公司无损检测实验室研制的新型玻璃纤维闪烁屏[12]可大大提高对X射线的吸收,并且可降低余辉和二次散射的影响. 尤其是在1 MeV以上的高能X射线下对降低二次散射提高空间分辨率能够起到一定的效果. 这种屏比硫氧化钆屏的空间分辨率更高,可达到20 lp/mm,反差灵敏度为0.2%~0.5%,在1 MeV以上的X射线下空间分辨率为3 lp/mm,密度范围在(2.85~3.83) g/cm3之间,以图1和图2两种方式工作. 该公司通过美国*Wright实验室利用光纤闪烁屏(Fiber-optic Scintillator)研制的半自动高分辨率实时成像检测系统[14],在对飞机构件中的腐蚀和裂纹等缺陷以及涡轮发动机和复合材料的缺陷检测中取得了很好的效果,对一件较大的飞机构件可在(10~30) s内完成检测. 但是,该检测系统于低能X射线的条件,对大型构件的高能X射线高分辨率的实时成像系统目前尚未见报导,而在高能下成像屏的空间分辨率在很大程度上影响整个检测系统的成像质量.
目前,CCD技术已取得很大发展,具有大规模像元的科学级数字CCD相机,图像规格包括1024×1024×12 bits,2048×2048×12 bits,3072×2048×12 bits和4096×4096×12 bits像元数,有些成像面的面积可达2000 mm2或更高,可直接与闪烁屏配合使用,也可以通过光纤耦合或标准镜头连接使用. 使用这种相机,可获得*的分辨率,几乎与胶片接近. CCD的动态范围是在一个CCD像元中满势阱电子容量与阱底噪声电子之比,因此希望CCD像元中满势阱电子多,而阱底噪声电子少. 若CCD满势阱容量为85000个电子,阱底噪声电子为17,由此计算出的动态范围是5000∶1,与此相应地由于材料密度或厚度引起的zui大反差灵敏度为0.02%,*可以满足工业检测的需要. 表1给出了三种型号的CCD相机的性能,我们目前使用的CCD相机是PXL6300型,这种相机可由软件设置不同的读出速率,冷却温度和增益,并且像元多,暗电流极小.
几年前,美国加利福尼亚Lawrence Livermore国家实验室研究人员研制出密度为3.75 g/cm3的铽激活硅酸钆玻璃屏[13]在150 kV射线能量下,空间分辨率可达(20~25) lp/mm,在9 MeV射线能量下达到2 lp/mm. 加利福尼亚Lockheed公司无损检测实验室研制的新型玻璃纤维闪烁屏[12]可大大提高对X射线的吸收,并且可降低余辉和二次散射的影响. 尤其是在1 MeV以上的高能X射线下对降低二次散射提高空间分辨率能够起到一定的效果. 这种屏比硫氧化钆屏的空间分辨率更高,可达到20 lp/mm,反差灵敏度为0.2%~0.5%,在1 MeV以上的X射线下空间分辨率为3 lp/mm,密度范围在(2.85~3.83) g/cm3之间,以图1和图2两种方式工作. 该公司通过美国*Wright实验室利用光纤闪烁屏(Fiber-optic Scintillator)研制的半自动高分辨率实时成像检测系统[14],在对飞机构件中的腐蚀和裂纹等缺陷以及涡轮发动机和复合材料的缺陷检测中取得了很好的效果,对一件较大的飞机构件可在(10~30) s内完成检测. 但是,该检测系统于低能X射线的条件,对大型构件的高能X射线高分辨率的实时成像系统目前尚未见报导,而在高能下成像屏的空间分辨率在很大程度上影响整个检测系统的成像质量.
目前,CCD技术已取得很大发展,具有大规模像元的科学级数字CCD相机,图像规格包括1024×1024×12 bits,2048×2048×12 bits,3072×2048×12 bits和4096×4096×12 bits像元数,有些成像面的面积可达2000 mm2或更高,可直接与闪烁屏配合使用,也可以通过光纤耦合或标准镜头连接使用. 使用这种相机,可获得*的分辨率,几乎与胶片接近. CCD的动态范围是在一个CCD像元中满势阱电子容量与阱底噪声电子之比,因此希望CCD像元中满势阱电子多,而阱底噪声电子少. 若CCD满势阱容量为85000个电子,阱底噪声电子为17,由此计算出的动态范围是5000∶1,与此相应地由于材料密度或厚度引起的zui大反差灵敏度为0.02%,*可以满足工业检测的需要. 表1给出了三种型号的CCD相机的性能,我们目前使用的CCD相机是PXL6300型,这种相机可由软件设置不同的读出速率,冷却温度和增益,并且像元多,暗电流极小.
表1 三种型号的CCD相机的性能
型号 | Thomson | Tektronix | PXL 6300 |
格式(像元数) | 1 024×1 024 | 2 048×2 048 | 3 072×2 048 |
像元尺寸/μm\\+2 | 19×19 | 24×24 | 9×9 |
满势阱电子数 e | 290 000 | 235 000 | 85 000 |
读出噪声/e | 15 | 28 | 17 |
读出速率/(kPixels*s\\+\\{-1\\}) | 200 | 500 | 500~2 000(可软件选定) |
暗电流/(e/Pixel*s\\+\\{-1\\}) | 16.6 | 1.0 | 0.012 |
A/D 转换 bits | 14 | 12 | 12 |
冷却温度/℃ | -45 | -40 | -5~-45(可软件选定) |
在简单的CCD系统中,CCD经快速扫描后传输出来,如果传输给电视系统,一般曝光时间为每帧33 ms,也可以经A/D变换电路转化成数字量存储,显示和处理. 对于一般的CCD相机,通常在给定的曝光时间内所产生的电子数达不到满势阱电子,并且成像中的噪声很高,如行,场的同步抖动噪声,热噪声,量化噪声等. 而读出放大器的噪声是随CCD的扫描速率而增加的. 如果要检测被检物厚度或密度的微小变化,那么就应增加光量子的数量,在CCD内增加有用电子的数量提高信噪比. 因此,在提高成像质量上,可以采用增加CCD内的累积电荷量,增加曝光来改善噪声特性. 另外一种提高成像质量的方法是采用多幅叠加,可以连续采集十几幅到几百幅的图像进行叠加(可由软件或硬件实现),它能够将信噪比提高N倍(N为叠加幅数),以改善图像质量. 但是,在叠加时,只有当每帧中的像元达到或接近满势阱时才有效,否则应当采用延长曝光时间来积累电荷. 另外,用模拟叠加比用数字叠加所获图像的精度更高,因为数字叠加有量化误差的影响. 这些方法在满足实时性要求的情况下,对提高成像质量是很有效的.
。
2 X射线检测中的数字图像处理技术
在60年代早期,人们就开始研究射线检测中的图像处理技术,从60年代中期至70年代,首先应用图像处理算法来解决医学成像检测问题. 这些算法在其它射线检测领域中也是非常实用的. 在70年代后期至80年代初期,随着胶片图像数字化设备的发展及微处理器的不断成熟,射线检测的数字图像处理技术取得了很大的进展. 到80年代中期,在获取图像的途径上,全面开发了胶片数字化系统和数字射线成像技术,并使其得到了实际应用,数字化射线检测已占到了总检测量的26%[3]. 在此期间,主要的问题是如何获得高分辨率的灰度图像. 人们从电视系统中可获得的数字化图像阵列达到了1024×1024×8或×10bits. 随着超大规模集成电路的发展,大大提高了计算机的运算速度,存贮容量和显示分辨率,而半导体 CCD 器件的发展又为数字式射线检测技术注入了新的活力,使相机像元可达4096×4096×12bits或更高,并具有*的信噪比,在此期间图像处理算法也层出不穷. 使得此项技术出现了飞跃发展.
图像增强技术是使处理过的图像看上去比未处理的图像更加能够显示图像的固有特征,它可以改善人或机器对一幅图像的视觉效果. 目前还没有一种准则来定义所谓“图像”效果,这是因为还没有一种统一的图像增强的理论来衡量所谓“图像”,这必须根据某种准则对实际对象采取不同方法. 在对射线检测的图像进行处理时,由于所检测的缺陷类型,位置,尺寸,成像条件不同等诸因素的影响,造成图像的视觉效果是千差万别的,因此,图像增强技术是针对对象的处理技术. 一般来说,图像增强技术可用来处理图像对比度低,灰度分布不均或椒盐噪声,量子起伏噪声等等.
在图像增强技术中,常用点处理技术,如灰度反转,灰度拉伸,按函数要求的直方图修正等等. 另外,还通过参考某像素邻域的灰度来校正该像素的灰度. 如果有噪声的像素位置是已知的,那么就可以对其邻域像素来加权平均来取代该噪声的灰度. 而实际上,这种信息一般是未知的,因此,这种平均化方法可以用掩模窗去处理整幅图像,这种运算是用窗与图像进行卷积,因此,可在空间域或频率域中处理,这种中值滤波的方法对噪声的处理往往是有效的[4].
对于射线检测中的图像增强,一般来说,下列几种方法是很有效的:
(1)图像的灰度拉伸和直方图均衡可以扩展图像的动态范围,提高对比度;
(2)多帧采集后经叠加和平均可以消除随机噪声,提高信噪比;
(3)高通滤波来突出图像中缺陷的细节;
(4)对比度和亮度的调节,以及伪彩色处理可以改善视觉效果.
通过上述4种处理可以改善图像质量,即能够提高图像的对比度,清晰度和降低噪声[5].
数字图像恢复技术起始于60年代末,到达70年末期已经形成较为成熟的一门图像处理技术. 美国科学家H C Andrews和B R Hunt对本领域发展作出了杰出的贡献[6]. 图像恢复的方法有许许多多,其中有两种zui基本的方法,即逆滤波法和维纳滤波法. 两种方法相比,逆滤波法更为直接,简单,但它的zui大缺点是容易出现病态解,若出现这种情况,则恢复出来的效果极差. 为克服这种现象,B R Hunt建议[7]事先研究一下光学传递函数是否存在零点,若有零点则对其进行校正,则可获得较好的效果. 维纳滤波恢复则不会出现病态解,但需要计算噪声和信号的功率谱,因此计算量较大. B R Hunt指出[7],有75%的图像恢复问题可以用这两种zui简单办法来解决,而剩下的25%的恢复问题需用其它方法. 图像恢复即为从降质图像中估计恢复图像原貌的过程. 图像恢复包括消除以下两个方面的图像降质因素:
(1)系统降质因素,如光学散焦,大气湍流和运动模糊. 在射线检测中的系统降质因素,有由于射线源尺寸有限大小造成的图像几何不清晰度以及由于试件缺陷方位与射线方向有一定偏角造成的几何畸变等;
(2)由于噪声所引起的图像统计规律上的降质因素,如量子起伏噪声,射线散射噪声和量化噪声等. 在射线检测中,散射线对图像的降质是zui为突出的因素之一.
在图像恢复过程中为消除这两种形式的降质因素所设计的滤波器通常是相冲突的,因为消除随机噪声一般是低通过程,因此很难保证图像的细节(通常含有较强的高频成份)信息不受损失. 因而,高性能的滤波器是这两方面的合理折衷. 图像恢复的质量在很大程度上取决于以下两方面的因素:
2 X射线检测中的数字图像处理技术
在60年代早期,人们就开始研究射线检测中的图像处理技术,从60年代中期至70年代,首先应用图像处理算法来解决医学成像检测问题. 这些算法在其它射线检测领域中也是非常实用的. 在70年代后期至80年代初期,随着胶片图像数字化设备的发展及微处理器的不断成熟,射线检测的数字图像处理技术取得了很大的进展. 到80年代中期,在获取图像的途径上,全面开发了胶片数字化系统和数字射线成像技术,并使其得到了实际应用,数字化射线检测已占到了总检测量的26%[3]. 在此期间,主要的问题是如何获得高分辨率的灰度图像. 人们从电视系统中可获得的数字化图像阵列达到了1024×1024×8或×10bits. 随着超大规模集成电路的发展,大大提高了计算机的运算速度,存贮容量和显示分辨率,而半导体 CCD 器件的发展又为数字式射线检测技术注入了新的活力,使相机像元可达4096×4096×12bits或更高,并具有*的信噪比,在此期间图像处理算法也层出不穷. 使得此项技术出现了飞跃发展.
图像增强技术是使处理过的图像看上去比未处理的图像更加能够显示图像的固有特征,它可以改善人或机器对一幅图像的视觉效果. 目前还没有一种准则来定义所谓“图像”效果,这是因为还没有一种统一的图像增强的理论来衡量所谓“图像”,这必须根据某种准则对实际对象采取不同方法. 在对射线检测的图像进行处理时,由于所检测的缺陷类型,位置,尺寸,成像条件不同等诸因素的影响,造成图像的视觉效果是千差万别的,因此,图像增强技术是针对对象的处理技术. 一般来说,图像增强技术可用来处理图像对比度低,灰度分布不均或椒盐噪声,量子起伏噪声等等.
在图像增强技术中,常用点处理技术,如灰度反转,灰度拉伸,按函数要求的直方图修正等等. 另外,还通过参考某像素邻域的灰度来校正该像素的灰度. 如果有噪声的像素位置是已知的,那么就可以对其邻域像素来加权平均来取代该噪声的灰度. 而实际上,这种信息一般是未知的,因此,这种平均化方法可以用掩模窗去处理整幅图像,这种运算是用窗与图像进行卷积,因此,可在空间域或频率域中处理,这种中值滤波的方法对噪声的处理往往是有效的[4].
对于射线检测中的图像增强,一般来说,下列几种方法是很有效的:
(1)图像的灰度拉伸和直方图均衡可以扩展图像的动态范围,提高对比度;
(2)多帧采集后经叠加和平均可以消除随机噪声,提高信噪比;
(3)高通滤波来突出图像中缺陷的细节;
(4)对比度和亮度的调节,以及伪彩色处理可以改善视觉效果.
通过上述4种处理可以改善图像质量,即能够提高图像的对比度,清晰度和降低噪声[5].
数字图像恢复技术起始于60年代末,到达70年末期已经形成较为成熟的一门图像处理技术. 美国科学家H C Andrews和B R Hunt对本领域发展作出了杰出的贡献[6]. 图像恢复的方法有许许多多,其中有两种zui基本的方法,即逆滤波法和维纳滤波法. 两种方法相比,逆滤波法更为直接,简单,但它的zui大缺点是容易出现病态解,若出现这种情况,则恢复出来的效果极差. 为克服这种现象,B R Hunt建议[7]事先研究一下光学传递函数是否存在零点,若有零点则对其进行校正,则可获得较好的效果. 维纳滤波恢复则不会出现病态解,但需要计算噪声和信号的功率谱,因此计算量较大. B R Hunt指出[7],有75%的图像恢复问题可以用这两种zui简单办法来解决,而剩下的25%的恢复问题需用其它方法. 图像恢复即为从降质图像中估计恢复图像原貌的过程. 图像恢复包括消除以下两个方面的图像降质因素:
(1)系统降质因素,如光学散焦,大气湍流和运动模糊. 在射线检测中的系统降质因素,有由于射线源尺寸有限大小造成的图像几何不清晰度以及由于试件缺陷方位与射线方向有一定偏角造成的几何畸变等;
(2)由于噪声所引起的图像统计规律上的降质因素,如量子起伏噪声,射线散射噪声和量化噪声等. 在射线检测中,散射线对图像的降质是zui为突出的因素之一.
在图像恢复过程中为消除这两种形式的降质因素所设计的滤波器通常是相冲突的,因为消除随机噪声一般是低通过程,因此很难保证图像的细节(通常含有较强的高频成份)信息不受损失. 因而,高性能的滤波器是这两方面的合理折衷. 图像恢复的质量在很大程度上取决于以下两方面的因素:
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(1)成像系统建模应尽可能准确,包括对系统的线性与非线性分析和系统空间频率响应移变性的分析,用理论和实验方法确定各个环节以及系统的点扩展函数,另外还要考虑到系统统计规律所引起的降质因素,如研究随机噪声的统计特征,设计滤波器类型和参数;
(1)成像系统建模应尽可能准确,包括对系统的线性与非线性分析和系统空间频率响应移变性的分析,用理论和实验方法确定各个环节以及系统的点扩展函数,另外还要考虑到系统统计规律所引起的降质因素,如研究随机噪声的统计特征,设计滤波器类型和参数;
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(2)根据观察者或视觉系统确定图像质量准则.
针对射线成像系统的图像恢复方法,很重要的一个环节是确定系统点扩展函数(PSF),它反映了成像系统的传递函数,即系统的特性. 而决定点扩展函数因素主要来源于两个方面:一方面射线源的有限尺寸造成的几何不清晰度和射线方向与缺陷存在的夹角造成的几何畸变及图像灰度分布的不均匀性;另一方面则是由于散射线对成像质量的影响. 使得成像系统的对比度和清晰度降低. 对于这两方面所造成的图像降质的恢复问题从 70 年代就开始了研究\\+\\{ 8,9\\]\\}. 对于高能X射线检测,散射影响是zui突出的因素. 目前,在高能X射线下的图像恢复研究已取得较好的效果[10,11],但针对不同对象和条件的图像恢复问题有待进一步研究和探索.
(2)根据观察者或视觉系统确定图像质量准则.
针对射线成像系统的图像恢复方法,很重要的一个环节是确定系统点扩展函数(PSF),它反映了成像系统的传递函数,即系统的特性. 而决定点扩展函数因素主要来源于两个方面:一方面射线源的有限尺寸造成的几何不清晰度和射线方向与缺陷存在的夹角造成的几何畸变及图像灰度分布的不均匀性;另一方面则是由于散射线对成像质量的影响. 使得成像系统的对比度和清晰度降低. 对于这两方面所造成的图像降质的恢复问题从 70 年代就开始了研究\\+\\{ 8,9\\]\\}. 对于高能X射线检测,散射影响是zui突出的因素. 目前,在高能X射线下的图像恢复研究已取得较好的效果[10,11],但针对不同对象和条件的图像恢复问题有待进一步研究和探索.
作者单位:华北工学院 电子信息工程系,山西 太原 030051
参考文献:
1 Bueno C,Barker M D. High-resolution digital radiography and three-dimentional computed tomography. X-Ray Detector Physics Applications Ⅱ,SPIE,Vol 2009:179~191.
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