一种双线型像质计图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种双线型像质计图像处理方法、装置、设备及存储介质；所述方法包括：根据待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域；基于提取的双线型像质计的有效区域，对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算；基于所述逐行累加平均计算得到的图像数据，检测像素点的局部极值点，并计算局部极值点所对应的向量长度信息；根据所述向量长度信息计算双丝识别结果，并基于双丝识别结果得到双丝图像的分辨力。本发明专利技术提供的处理方法，无需人工参与，提高了自动化程度，并能进一步提高检测精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种双线型像质计图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及应用领域为X射线无损检测技术，特别是涉及一种双线型像质计图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，X射线无损检测领域已基本完成数字化转型，即从原先的人工拍摄胶片式系统升级为全自动计算机检测系统。
[0003]随着X射线无损检测领域相关技术的不断发展，行业对系统的自动化程度、智能化水平以及检测精度都提出了越来越高的要求。因此，检测系统成像质量，尤其是系统图像分辨率的优劣便成为衡量系统性能的重要指标。行业标准HB/T47013.11
‑
2015、国家标准GB/T23901.2
‑
2022以及国际标准ISO17636
‑2‑
2013均要求通过双线型像质剂图像中线对可识别率的测量实现X射线无损检测图像分辨率的评定。
[0004]目前方法大多需要通过人工选择待检测线对位置的方式进行测量，用户直接在双线型像质计图像的指定位置选择计算区域后，进行相应的计算。由于像质计尺寸固定，因此还有部分算法采用固定比例尺寸的方法确定图像中的双丝线对位置。

技术实现思路

[0005]本专利技术要通过数字图像处理的方式解决双线型像质计图像中所有线对位置的自动检测问题，进而为X射线数字无损检测图像分辨率的评定提供有效支持；目前方法大多需要通过人工选择待检测线对位置的方式进行测量，部分自动检测的方法效果欠佳。
[0006]本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：本专利技术具体涉及一种一种双线型像质计图像处理方法，其包括：步骤1：根据待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域；步骤2：基于提取的双线型像质计的有效区域，对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算；步骤3：基于所述逐行累加平均计算得到的图像数据，检测像素点的局部极值点，并计算局部极值点所对应的向量长度信息；步骤4：根据所述向量长度信息计算双丝识别结果，并基于双丝识别结果得到双丝图像的分辨力；其中，所述步骤1中的根据待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域，具体包括：步骤11，将所述待处理双丝图像转化为灰度图像；步骤12，使用二维高斯模糊算子对灰度图像进行处理；步骤13，基于自适应阈值处理算法，将步骤12得到的灰度图像转化为二值图像，其中，所述自适应阈值通过计算图像中每个像素周围b
×
b大小像素块的加权均值并减去常量
C得到；其中，b为阈值计算区块大小，加权均值为，为邻域内像素点的像素值，常量C为自适应阈值的偏移调整量；步骤14，对二值化图像进行降噪处理；步骤15，基于霍夫直线检测方法确定步骤14中所得到的二值化图像中丝对的方向和位置；步骤16，基于所述步骤15所确定的丝对的方向和位置，确定所有丝对的外接矩形框的位置，从而提取双线型像质计的有效区域。
[0007]进一步的，所述步骤1和所述步骤2之间，还进一步包括对提取的双线型像质计区域有效性判别的步骤，具体包括：对所述步骤1中提取的双线型像质计有效区域的放置位置与水平或垂直方向的夹角角度
ɑ
进行复核，当所述夹角角度
ɑ
大于5
°
时，则中止图像处理；当所述夹角角度
ɑ
小于等于5
°
时，则将双线型像质计有效区域的放置位置旋转至与水平方向的夹角角度为0
°
。
[0008]进一步的，所述步骤16中，基于所述霍夫直线检测确定丝对的方向和位置，确定所有丝对的外接矩形框的位置，从而提取双线型像质计的有效区域，具体包括：步骤161，计算所有提取的直线线段的平均线段长度，为第i条直线线段的长度，M为线段总数；步骤162，删除小于平均线段长度的直线线段后获得直线线对集合W，，m为经过删除后的线段总数；步骤163，获取线对集合W的外接矩形；具体包括：对所有直线段的端点坐标进行排序，获得X和Y方向对应的四个点Xmin、Xmax、Ymin和Ymax，通过上面四个点构建所有双丝的外接矩形。
[0009]进一步的，所述步骤2中的对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算，包括：至少使用所提取双线型像质计区域中21行的像素值进行平均计算。
[0010]进一步的，所述步骤3中的基于所述逐行累加平均计算得到的双丝图像数据，检测像素点的局部极值，具体包括：步骤31，以横坐标以1为步长，循环计算点集中相邻三点中纵坐标的最小值，从而得到包括所有局部极小值点的第一点集；，n为所有局部极小值点的数量；步骤32，以纵坐标递增的顺序排列点集P中所有的点，得到排序后的第二点集；步骤33，对所述排序后的点集基于公式进行校验，将不符合该公式的点进行剔除，从而得到第三点集；步骤34，针对第三点集，按照横坐标递增的顺序排列第三点集中的所有点后得到第四点集；步骤35，对第四点集合的所有点按照顺序两两一组进行分组，并分别搜索每组极小值点对应的极大值点，并基于搜索结果构造多组A、B和C向量长度信息，其具体包括：步骤351，对第四点集合的所有点按照顺序两两一组进行分组，从而得到多组极值点；步骤352，针对第一组的第一极小值和第二极小值，搜索小于第一极小值点横坐标
的极大值作为第一极大值、第一极小值和第二极小值之间的极大值作为中间极大值、以及大于第二极小值点横坐标的极大值作为第二极大值；步骤353，连接第一极大值点以及第二极大值点获取第一线段；获取第一极小值点、中间极大值点以及第二极小值点到所述第一线段的垂线，将该第一极小值点、第二极小值点以及中间极大值点所对应垂线的长度顺序表示为第一组极值点对应的A、B和C向量长度信息；步骤354，对第四点集合剩余分组的点重复步骤352以及步骤353，直到将所述多组极值点处理完毕，从而构造多组A、B和C向量长度信息。
[0011]进一步的，基于双丝识别公式对所述构造的A、B和C向量长度信息计算每组双丝对应的识别结果，并基于双丝结果给出双丝图像的图像分辨力；所述双丝识别公式为，当时，上一组线对的位置则为该双丝图像的图像分辨力，为第i组线对的图像分辨力。
[0012]第二，本专利技术具体还涉及一种双丝型像质计图像处理装置，包括：图像有效区域提取模块，用于从待处理双丝图像，自动提取双线型像质计图像有效区域；数据累加模块，基于提取的双线型像质计的有效区域，对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算；目标搜索模块，基于所述逐行累加平均计算得到的双丝图像数据，检测像素点的局部极值点，并计算局部极值点所对应的向量长度信息；分辨力计算模块，根据所述向量长度信息计算双丝识别结果，并基于双丝识别结果得到双丝图像的分辨力；其中，所述从待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域，具体包括：步骤11，使用二维高斯模糊算子对灰度图像进行处理；步骤12，基于自适应阈值处理算法，将当前灰度图像转化为二值图像，其中，阈值通过计算图像中每个像素周围b
×
b大小像素块的加权均值并减去常量C得到，b为阈值计算区块大小；步骤13，对二值化图像进行降噪；步骤14本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双线型像质计图像处理方法，其特征在于，包括：步骤1：根据待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域；步骤2：基于提取的双线型像质计的有效区域，对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算；步骤3：基于所述逐行累加平均计算得到的图像数据，检测像素点的局部极值点，并计算局部极值点所对应的向量长度信息；步骤4：根据所述向量长度信息计算双丝识别结果，并基于双丝识别结果得到双丝图像的分辨力；其中，所述步骤1中的根据待处理双丝图像，自动提取双线型像质计的有效区域，具体包括：步骤11，将所述待处理双丝图像转化为灰度图像；步骤12，使用二维高斯模糊算子对灰度图像进行处理；步骤13，基于自适应阈值处理算法，将步骤12得到的灰度图像转化为二值图像，所述自适应阈值通过计算图像中每个像素周围b
×
b大小像素块的加权均值并减去常量C得到；其中，b为阈值计算区块大小，加权系数为，加权值为，为邻域内像素点的像素值，常量C为自适应阈值的偏移调整量；步骤14，对二值化图像进行降噪处理；步骤15，基于霍夫直线检测方法确定步骤14中所得到的二值化图像中丝对的方向和位置；步骤16，基于所述步骤15所确定的丝对的方向和位置，确定所有丝对的外接矩形框的位置，从而提取双线型像质计的有效区域。2.根据权利要求1所述的双线型像质计图像处理方法，其特征在于，所述步骤1和所述步骤2之间，还进一步包括对提取的双线型像质计区域有效性判别的步骤，具体包括：对所述步骤1中提取的双线型像质计有效区域的放置位置与水平或垂直方向的夹角角度
ɑ
进行复核，当所述夹角角度
ɑ
大于5
°
时，则中止图像处理；当所述夹角角度
ɑ
小于等于5
°
时，则将双线型像质计有效区域的放置位置旋转至与水平方向的夹角角度为0
°
。3.根据权利要求2所述的双线型像质计图像处理方法，其特征在于，所述步骤16中，基于所述霍夫直线检测确定丝对的方向和位置，确定所有丝对的外接矩形框的位置，从而提取双线型像质计的有效区域，具体包括：步骤161，计算所有提取的直线线段的平均线段长度，为第i条直线线段的长度，M为线段总数；步骤162，删除小于平均线段长度的直线线段后获得直线线对集合W，，m为经过删除后的线段总数；步骤163，获取线对集合W的外接矩形；具体包括：对所述直线线对集合W中所有直线段的端点坐标进行排序，获得X和Y方向对应的四个
点Xmin、Xmax、Ymin和Ymax，通过上面四个点构建所有双丝的外接矩形。4.根据权利要求3所述的双线型像质计图像处理方法，其特征在于，所述步骤2中的对双丝图像的灰度值进行逐行累加平均计算，包括：至少使用所提取双线型像质计区域中21行的像素值进行平均值计算。5.根据权利要求4所述的双线型像质计图像处理方法，其特征在于，所述步骤3中的基于所述逐行累加平均计算得到的图像数据，检测像素点的局部极值点，并计算局部极值点所对应的向量长度信息，具体包括：步骤31，以横坐标以1为步长，循环计算点集中相邻三点中纵坐标的最小值，从而得到包括所有局部极小值的第一点集，n为所有局部极小值点的数量；步骤32，以纵坐标递增的顺序排列点集P中所有的点...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅健强，
申请(专利权)人：天津职业技术师范大学中国职业培训指导教师进修中心，
类型：发明
国别省市：