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       
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。
推荐文章
X 射线融合图像的灰度修正方法
变能量
神经网络
物理模型
复杂结构
一种变电压X射线图像序列融合增强算法
X射线图像
图像融合
图像增强
金字塔分解
基于幂函数变换的递变电压X射线图像融合
X射线图像
递变电压
融合
幂函数
一种新的X射线图像增强算法
X射线图像
图像增强
图像融合
双平台直方图均衡化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
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
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩焱 268 1539 18.0 24.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (29)
二级引证文献  (3)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
递变能量
高动态
灰度表征
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
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
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导