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摘要
复杂异形工件的X射线图像由于自身结构复杂性出现对比度低或特征信息不明确的问题，基于局部方差和偏微分方程的方法虽然可以增加图像对比度，但不能有效地抑制噪声。针对该问题，提出基于梯度场和局部偏差（LD）的图像增强算法，提高视觉质量。首先，由于梯度信息对射线图像中工件的轮廓和边缘处比较敏感，因此基于梯度场构建对比度自适应增强模型，以提高射线图像的对比度；然后，引入LD量化图像局部信息的平坦度，并将LD与梯度场结合构建增益函数，从而增强图像的对比度场，特别地，用最小二乘法拟合一个完全平坦的参考平面，再通过计算实际平面与参考平面之间的LD值将更多像素点纳入考虑范围，从而降低噪声的影响；最后，建立能量泛函并用变分法求解以获得更清晰的图像。对两个工件的射线图像进行图像增强和缺陷检测实验，实验结果表明所提算法能够有效地提升X射线图像的质量和对比度，从而提高无损检测的准确性和可靠性。
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单位数学学院; 中北大学
