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递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法研究
递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法研究
作者:
潘晋孝
阴晓刚
陈平
韩焱
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
递变能量
高动态
灰度表征
神经网络
摘要:
递变能量X射线成像,通过获取并融合图像序列实现动态范围扩展,完整再现了检测对象的结构信息。但是在融合过程中往往是以质量优化为目的,忽略了与实际高动态成像的灰度映射正确性,从而不能保证图像信息与实际物体信息的物理匹配性。因此,本文提出了递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法。该算法首先以标钢质准楔形试块为对象,将不同电压下的融合图像作为输入数据,直接采集高动态成像图像作为输出数据,利用神经网络方法构建递变能量成像的灰度表征模型。同时针对不同于训练对象的材料,对灰度表征模型进行修正,实现了不同材质的灰度正确表征,进而实现了低动态图像序列融合图像的正确表征。以12和16 bit成像系统进行实验,结果表明,利用12 bit探测器通过变电压采集图像序列,经图像融合、灰度映射及灰度校正,达到了16 bit探测器的成像效果,且满足灰度对应关系,有效拓展了成像器件的动态范围。
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文献信息
篇名
递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法研究
来源期刊
物理学报
学科
关键词
递变能量
高动态
灰度表征
神经网络
年,卷(期)
2014,(20)
所属期刊栏目
物理学交叉学科及有关科学技术领域
研究方向
页码范围
208703-1-208703-7
页数
1页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7498/aps.63.208703
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作者信息
序号
姓名
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被引次数
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G指数
1
韩焱
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研究去脉
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主办单位:
中国物理学会
中国科学院物理研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-3290
CN:
11-1958/O4
开本:
大16开
出版地:
北京603信箱
邮发代号:
2-425
创刊时间:
1933
语种:
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
总被引数(次)
174683
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
山西省自然科学基金
英文译名:
Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:
http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:
http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
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