一种基于空间轴向梯度比较的制造技术

本发明专利技术涉及一种基于空间轴向梯度比较的

【技术实现步骤摘要】
一种基于空间轴向梯度比较的
γ
射线辐射场景图像净化方法


[0001]本专利技术属于辐射图像处理
，具体涉及一种基于空间轴向梯度比较的
γ
射线辐射场景图像净化方法
。

技术介绍

[0002]清晰可靠的视觉信息是核工程作业实施的基础和前提，而强核辐射环境中广泛存在的
γ
射线等高能射线和粒子作用于成像设备的图像传感器上会产生辐射效应，使得像元阵列局部区域出现异常，采集的图像画面中出现大量高亮的斑状和线状噪声
。
这些噪声的出现和存在导致图像质量急剧下降，使强核
γ
辐射场景下的视觉信息的可靠性受到威胁，阻碍相关工程作业的进行，严重时甚至会引发灾难性后果
。
因此，避免这种辐射诱导噪声对成像结果的干扰，保证核环境中视觉信息的可靠性对核安全来说至关重要
。
[0003]基于此，传统方法从工艺
、
电路设计
、
屏蔽材料等不同角度对相机等应用于核辐射环境下的成像设备进行抗辐射加固处理，但面临成本高
、
周期长，灵活性低和复杂度高等问题
。
[0004]近年来，使用滤波和变换域等图像信号处理的方法解决核辐射和场景视觉信息的可靠性问题成为研究热点之一
。
但是
γ
射线辐射场景图像噪声的灰度分布和频域分布都不同于高斯或泊松分布等经典噪声，常见的如均值滤波
、
高斯滤波及中值滤波等滤波方法以及如傅里叶变换
、
小波变换等变换域分析的方法不完全适用于
γ
射线辐射场景图像噪声的处理，其在部分降噪的基础上会引起非噪声图像信息的模糊，对不同剂量率
γ
射线辐射场景下图像降噪的适用性和鲁棒性不足
。
[0005]为解决强核辐射场景下的视觉信息的可靠性受到威胁的问题，本专利技术综合现已有降噪方法的思路和不足，考虑
γ
射线与图像传感器作用的机理，总结
γ
射线辐射场景图像噪声的特征后，提出一种基于空间轴向梯度比较的
γ
射线辐射场景图像净化方法
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于，提供一种更具针对性且更适用于
γ
射线辐射场景图像噪声特性的图像降噪净化方法，该方法首先通过连续帧间差分的方式检测图像上所有噪声像素的空间位置坐标，然后，依次以检测到的噪声像素为中心，分别在其水平横轴
x
方向
、
垂直纵轴
y
方向和对角线轴
d1
及
d2
方向的四个轴向上分别计算与噪声像素相邻
n
个像素范围内的灰度梯度值
。
再将4个轴向上的灰度梯度值按大小进行排序，在最大和次大灰度梯度值所在的轴向上进行自适应中值的选取，以轴向灰度梯度值为权重，对选取的两个轴向上的中值进行加权求和，将加权求和的结果作为噪声像素处的新灰度值
。
最后通过
Wallis
锐化滤波窗口对图像进行锐化滤波和叠加处理，以增强图像的细节和边缘纹理信息，减弱图像模糊
。
该方法能够满足强核
γ
辐射场景下图像降噪处理的需求，明显改善辐射场景下图像质量，保障强核辐射场景下的视觉信息的可靠性
。
所述的方法能够准确检测和有效去除
γ
射线辐射场景图像噪声的同时保持图像细节纹理信息，提高强核
γ
射线辐射场景图象质量
。
[0007]本专利技术所述的一种基于空间轴向梯度比较的
γ
射线辐射场景图像净化方法，具体操作按下列步骤进行：
[0008]a、
在
γ
射线辐射场景下使用相机以
30ms
的积分时间连续采集
20
帧需净化处理的图像；
[0009]b、
设定用于帧间差分的灰度阈值
T
和帧数
f
，从步骤
a
采集的图像中选择一帧图像进行处理，将该图像与其相邻
f
帧图像进行帧间差分，检测该图像上所有噪声像素的位置坐标；
[0010]c、
依次以步骤
b
中图像上检测到噪声像素为中心，计算噪声像素在水平横轴
x、
垂直纵轴
y、
对角线
d1
轴和
d2
轴方向上与其前后相邻
n
个像素的灰度变化梯度值，并按大小将4个轴向上的灰度梯度值进行排序，记最大和次大灰度梯度值分别为
G
max1
和
G
max2
；
[0011]d、
在步骤
c
中最大和次大灰度梯度值
G
max1
和
G
max2
所在的两个轴向上分别进行自适应中值选取，每个轴向上用于中值选取的像素个数范围
m
以步长为2自适应调整，得到的两个方向上选取的中值分别记为
I
zmax1
和
I
zmax2
；
[0012]e、
以灰度梯度值
G
max1
和
G
max2
为权重，将步骤
d
中选取的两个中值
I
zmax1
和
I
zmax2
进行加权求和，得到新的灰度值
I
′
(x
，
y)
，代替噪声像素处的原灰度值
I(x
，
y)
；
[0013]f、
重复步骤
c
‑
e
依次处理下一个噪声像素，直至遍历完步骤
b
中图像上检测到的所有噪声像素，得到整幅降噪后图像
I
′
(x
，
y)
；
[0014]g、
对步骤
a
‑
f
处理后的整幅降噪后图像
I
′
(x
，
y)
进行
Wallis
锐化处理，得到图像
W(x
，
y)
；
[0015]h、
将步骤
g
中得到的锐化后图像
W(x
，
y)
与步骤
f
中得到的降噪后图像
I
′
(x
，
y)
进行叠加，得到净化后的图像
P(x
，
y)。
[0016]步骤
b
中用于帧间差分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于空间轴向梯度比较的
γ
射线辐射场景图像净化方法，其特征在于具体操作按下列步骤进行：
a、
在
γ
射线辐射场景下使用相机以
30ms
的积分时间连续采集
20
帧需净化处理的图像；
b、
设定用于帧间差分的灰度阈值
T
和帧数
f
，从步骤
a
采集的图像中选择一帧图像进行处理，将该图像与其相邻
f
帧图像进行帧间差分，检测该图像上所有噪声像素的位置坐标；
c、
依次以步骤
b
中图像上检测到噪声像素为中心，计算噪声像素在水平横轴
x、
垂直纵轴
y、
对角线
d1
轴和
d2
轴方向上与其前后相邻
n
个像素的灰度变化梯度值，并按大小将4个轴向上的灰度梯度值进行排序，记最大和次大灰度梯度值分别为
G
max1
和
G
max2
；
d、
在步骤
c
中最大和次大灰度梯度值
G
max1
和
G
max2
所在的两个轴向上分别进行自适应中值选取，每个轴向上用于中值选取的像素个数范围
m
以步长为2自适应调整，得到的两个方向上选取的中值分别记为
I
zmax1
和
I
zmax2
；
e、
以灰度梯度值
G
max1
和
G
max2
为权重，将步骤
d
中选取的两个中值
I
zmax1
和
I
zmax2
进行加权求和，得到新的灰度值
I
′
(x
，
y)
，代替噪声像素处的灰度值
I
(x
，
y)
；
f、
重复步骤
c
‑
e

【专利技术属性】
技术研发人员：李豫东，李坤芳，冯婕，文林，郭旗，
申请(专利权)人：中国科学院新疆理化技术研究所，
类型：发明
国别省市：