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摘要
为了提高钛合金扩散焊界面微小缺陷的检测能力，提出一种基于小波变换的超声C图像融合算法，综合多幅图像中的缺陷信息，重构出包含微小缺陷在内的超声C图像。利用小波变换将待融合的超声C图像分解为低频和高频部分，并根据高、低频系数的不同特征，对高、低频系数进行差异化融合处理，对融合后的系数使用小波逆变换得到融合图像；为了提高图像对比度、丰富图像细节信息，使用改进的同态滤波器对融合图像进行增强，从而获得结果图像。制备不同类型的人工缺陷试样进行测试，并将所提算法和常规超声C扫描检测的缺陷长度进行定量比较。实验结果表明：对于线形微小缺陷和弱结合缺陷，使用所提算法重构的超声C图像的平均误差分别为2 mm和4.2 mm,常规超声C扫描的平均误差分别为8 mm和9.5 mm。所提算法重构的超声C图像能够更为准确地反映出缺陷信息。
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