X射线数字图像空间分辨率智能计算方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种X射线数字图像空间分辨率智能计算方法及系统，包括：利用射线探测器进行双线型像质计射线成像生成目标图像；对目标图像进行像质计规格匹配并调取同规格模板图像；计算模板图像与目标图像之间的单应矩阵；投影映射模板图像中像质计各线对极值点组合，计算求取目标图像像质计所有线对平均调制度；构建与对平均调制度的丝径相对应的连续关系曲线，进而得到X射线数字图像空间分辨率，同时显示所有计算过程及结果。本发明专利技术可主动识别匹配不同标准规格像质计类型，计算过程免除手工操作，摆脱人为误差因素，并自动计算输出空间分辨率精确结果，具有智能化计算、高准确度、高置信度、迁移拓展性良好、鲁棒性强等特点。鲁棒性强等特点。鲁棒性强等特点。

【技术实现步骤摘要】
X射线数字图像空间分辨率智能计算方法及系统


[0001]本专利技术涉及无损检测
，具体地，涉及一种X射线数字图像空间分辨率智能计算方法及系统。

技术介绍

[0002]射线检测技术是采用辐射探测器进行射线成像的无损检测技术，广泛应用于航空、航天、船舶、车辆、特种设备等行业结构件产品内部质量的检测中，是结构件产品质量安全的重要保障措施，射线图像空间分辨率是射线检测系统检测能力的重要指标，表征了成像结果对细节的分辨能力，对不同质量要求的结构件产品检测需选用具有相应细节分辨能力的射线成像系统，以保证检测结果的可靠性，因此，射线图像空间分辨率的测量和计算是射线检测技术的重要环节，对检测系统检测能力的分析具有重要作用。
[0003]当前射线检测领域应用的主流无损检测成像软件基本具备测量计算X射线数字图像空间分辨率的功能，软件要求操作人员具备较高的专业素养和手工操作能力：首先人工目视待测量图像识别出双线型像质计的规格类型、线对组数、像质计所在图像位置区域、线对长度与宽度方向等信息；其次在软件图像操作区使用鼠标在像质计中心区域与D1线对外延边缘区域交叉形成的图像范围处选取一点，朝最末组线对方向画一条垂直于线对长度方向的直线，直线终点应当相应选取在像质计中心区域与最末组线对外延边缘区域交叉形成的图像范围内。软件以手工绘制直线起点为初始点、按像素点依次读取直线灰度值，并在软件界面显示出像质计线对灰度值变化曲线及参照计算的调制度值；最后操作人员继续手动点选空间分辨率计算按钮，获取计算输出的空间分辨率计算结果。然而，手工画线质量难以有效保证，直线不垂直于线对长度方向、直线方向错误、直线过长引入干扰灰度特征、直线过短未横跨所有线对等操作不当问题长期存在，空间分辨率测算精度及可靠性也因此波动起伏，需要人工反复仔细调整画线区域及方向，测算效率低下，并进一步迫使车间依赖经验丰富且细致认真类型的员工负责完成该项工作。
[0004]针对上述传统操作方法存在的问题与弊端，现有公开的专利与论文文献针对基于双线型像质计的空间分辨率测算或双线型像质计可识别率测量等主题进行讨论研究，发表提出多种解决方法。经深入对比分析，上述有关解决方法均未革新手工画线的传统操作模式，多是以手工画线为基础、针对画线生成的像质计灰度值变化曲线提出各类分析优化方案。然而，因在生成灰度值变化曲线前就已带入手工画线产生的各类精度误差，后续优化不可避免存在客观局限性，此外也反映出相关方法仍有精度有限、可靠性不强等不足之处，具体表现以下4个方面：
[0005](1)画线误差判定纠正：现有方法针对像质计图像位置定位难问题采用边缘检测与形态学处理等图像分割方案；针对像质计画线方向相反问题提出通过比较灰度值变化曲线前半/后半灰度之和来调整方向的方案；针对画线垂直线对长度方向困难问题采用图像仿射或计算图像平均梯度方案进而旋转像质计图像至垂直状态；针对画线错选其他非像质计区域问题采用预设灰度邻域变化速率阈值进行筛选过滤的方法。每个问题解决方案均具
有一定的计算复杂度，但却只能针对单一问题，若统合上述所有方案全面解决则会造成叠加后算法复杂程度过高。
[0006](2)线对极值点查找：基于像质计灰度值变化曲线提出两类方法：(a)人为设定最高/最低灰度阈值、灰度邻域变化速率阈值或邻域窗口像素宽度，逐曲线像素点比对灰度值判断多个条件：当前像素为窗口左右邻域的最大/最小灰度值、邻域窗口灰度值变化速率小于灰度邻域变化速率阈值、相邻候选像素点之间的灰度差值小于灰度差阈值等，当且只有均满足以上三个条件时认定当前像素点为极值候选点；(b)利用相邻灰度值二次差分、逐曲线像素点比对灰度值来判定极大/极小值点。两类方法存在明显不足：(a)方法可靠性严重依赖手工画线的正确操作程度。若画线误选图像内连续字符等其他无关内容时，曲线会额外引入近似线对灰度变化特征的曲线段，而此时两类方法则会判定该曲线段存在线对极值点，从而产生误判；(b)两方法效果非常依赖人为阈值设定精度，阈值过小则计算效率降低，过高则可能产生误判而干扰正确计算。
[0007](3)线对组与背景灰度的区间分割：主要通过标定的像质计物像比换算、固定宽度分割、极小值与形态特征结合、滑动窗口与动态阈值结合等多种方法实现，但各方法综合性能欠佳，如精度依赖手工画线与人为阈值设定的正确程度，测量不同标准规格像质计时需重新设定阈值并测试有效性，迁移拓展性差，算法复杂度与计算效率难以平衡。
[0008](4)空间分辨率计算：现有方法更多是基于单像素宽度的灰度值变化曲线计算空间分辨率。然而，受像质计成像过程摆放位置、角度等因素变化影响，同线对不同长度点处的灰度值均有差异，线对左右邻域的背景灰度值也存在相互偏差。因此，简单依靠单次画线计算所得的调制度存在一定的随机性，难以充分表征像质计线对实际调制度，相应求取的探测器基本空间分辨率和图像空间分辨率也缺乏较高的置信度。
[0009]因此，综上分析，为满足高精高效分析射线检测系统检测能力的行业应用需求和射线检测技术智能化升级的技术发展趋势，亟需探索一种智能化的X射线数字图像空间分辨率计算方法及系统。

技术实现思路

[0010]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种X射线数字图像空间分辨率智能计算方法及系统。
[0011]根据本专利技术提供的一种X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，包括：
[0012]步骤S1：利用射线探测器进行双线型像质计射线成像生成目标图像；
[0013]步骤S2：对所述目标图像进行像质计规格匹配并调取同规格模板图像；
[0014]步骤S3：计算所述模板图像与所述目标图像之间的单应矩阵；
[0015]步骤S4：投影映射模板图像中像质计各线对极值点组合，计算求取目标图像像质计所有线对平均调制度；
[0016]步骤S5：构建与所述对平均调制度的丝径相对应的连续关系曲线，进而得到X射线数字图像空间分辨率。
[0017]优选地，所述像质计规格匹配包括对所述目标图像进行字符串识别和像质计规格字段提取，并遍历匹配像质计模板图像库中每个像质计规格文本；
[0018]所述空间分辨率包括探测器基本空间分辨率和图像空间分辨率；
[0019]所述计算过程及结果的显示内容能够根据用户设定进行显示。
[0020]优选地，步骤S3包括：
[0021]步骤S3.1：构建模板图像角点集合E1、目标图像角点集合E2、模板图像丝线向量集合V1以及与集合V1相对应的目标图像丝线向量集合V2；
[0022]步骤S3.2：选取所述目标图像丝线向量集合V2中的一个向量作为比对向量，并将所述比对向量和当前集合内其他向量逐个组对进行筛选；
[0023]步骤S3.3：计算当前筛选通过率并判断所述筛选通过率是否大于阈值，若是，则设定当前比对向量为集合V2的基准向量；若否，则重新选择比对向量触发步骤S3.2；
[0024]步骤S3.4：保留集合V2中能够与基准向量组合通过筛选的各个向量，剔除集合V2中剩余筛选未通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，包括：步骤S1：利用射线探测器进行双线型像质计射线成像生成目标图像；步骤S2：对所述目标图像进行像质计规格匹配并调取同规格模板图像；步骤S3：计算所述模板图像与所述目标图像之间的单应矩阵；步骤S4：投影映射模板图像中像质计各线对极值点组合，计算求取目标图像像质计所有线对平均调制度；步骤S5：构建与所述对平均调制度的丝径相对应的连续关系曲线，进而得到X射线数字图像空间分辨率。2.根据权利要求1所述的X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，所述像质计规格匹配包括对所述目标图像进行字符串识别和像质计规格字段提取，并遍历匹配像质计模板图像库中每个像质计规格文本；所述空间分辨率包括探测器基本空间分辨率和图像空间分辨率；所述计算过程及结果的显示内容能够根据用户设定进行显示。3.根据权利要求1所述的X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，步骤S3包括：步骤S3.1：构建模板图像角点集合E1、目标图像角点集合E2、模板图像丝线向量集合V1以及与集合V1相对应的目标图像丝线向量集合V2；步骤S3.2：选取所述目标图像丝线向量集合V2中的一个向量作为比对向量，并将所述比对向量和当前集合内其他向量逐个组对进行筛选；步骤S3.3：计算当前筛选通过率并判断所述筛选通过率是否大于阈值，若是，则设定当前比对向量为集合V2的基准向量；若否，则重新选择比对向量触发步骤S3.2；步骤S3.4：保留集合V2中能够与基准向量组合通过筛选的各个向量，剔除集合V2中剩余筛选未通过的向量以及集合V1中与其对应关系的向量，进而剔除角点集合E1和E2中对应构成被剔除向量的所有误匹配角点，最终形成正确配对的角点集合E1′
和E2′
。4.根据权利要求3所述的X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，所述筛选通过率计算公式如下：筛选通过率＝(通过筛选次数/总筛选判定次数)
×
100％其中，筛选的判定条件包括比对向量与集合内其他向量均为非零向量、两向量间夹角小于1度和两向量模长比值大于0.95且小于1.05，当所述判定条件均满足时记为通过筛选1次，否则任一条件不满足时记为0次。5.根据权利要求1所述的X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，所述线对极值点组合包括5类线对极值点，分别为第一灰度极小值点、第二灰度极小值点、灰度极大值点、第一背景灰度值点和第二背景灰度值点；所述第一灰度极小值点指在线对当前长度点，线对其中一根丝线在所述线对自身宽度方向范围内灰度值最小的像素点；所述第二灰度极小值点指在线对当前长度点，线对另一根丝线在所述线对自身宽度方向范围内灰度值最小的像素点；所述灰度极大值点指在线对当前长度点，线对两丝线间隔区域沿宽度方向灰度值最大的像素点；
所述第一背景灰度值点指在线对当前长度点，以第一灰度极小值点为参考点，沿宽度且远离线对方向偏离8个像素点时的图像位置点；所述第二背景灰度值点指在线对当前长度点，以第二灰度极小值点为参考点，沿宽度且远离线对方向偏离8个像素点时的图像位置点；模板图像线对极值点组合用于通过单应矩阵投影映射获得目标图像像质计各线对极值点组合的像素点位；目标图像像质计有效计算区各长度点处的所有线对极值点组合用于计算对应线对调制度。6.根据权利要求5所述的X射线数字图像空间分辨率智能计算方法，其特征在于，步骤S4包括：步骤S4.1：获取预设有效计算区内各长度点处5类极值点的初始像素点位；步骤S4.2：以当前初始像素点位为中心点，沿线对宽度方向前后N个像素点进行局部邻域的灰度极值再定位；步骤S4.3：确定所有线对5类极值点在有效计算区各长度点处的实际像素点位及其灰度值，进而得到对应的线对调制度。7.一种X射线数字图像空间分辨率智能计算系统，其特征在于，包括射线探...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈义平，周鹏飞，高显亮，钟珂珂，洪海波，刘晓，危荃，
申请(专利权)人：上海航天精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：