● 摘要
对于大型复杂构件的射线检测，由于其较大的厚度差别和复杂的内部结构，需要在不同的射线能量下多次透照才能获得构件内部的完整信息；另外，受射线成像系统检测面积（即探测器有效面积）的限制，需要在透照过程中多次移动探测器或工件才能获得工件全局的信息。为此，本论文采用了多能DR图像融合，将高低能射线透照下的两幅或多幅DR图像融合为一幅包含构件各个部分信息的高质量DR像；采用了图像拼接方法，将不同位置的DR图像拼接为一幅完整的质量状态、结构信息DR图像。本论文的主要研究内容如下：(1) 针对传统空域图像融合方法在多能量DR图像融合应用中效果不理想这一问题，深入研究多能DR图像特点，以及基于区域的空域融合方法，采用基于边缘特征的空域图像融合方法。实验结果表明该方法比传统的空域融合方法有较大的改进，得到了较好的融合效果。(2) 研究了基于小波变换图像融合的基本原理和基本方法，结合高、低能射线DR图像的特点，采用低频基于边缘特征保留，高频基于改进的局部梯度的融合策略，实验证明该方法行之有效。另外，对图像融合质量的评价方法进行了深入的研究。在已有的评价方法基础上，建立了自己的一套适合双能DR图像的定性和定量评价的方法和准则。(3) 在分析了各种图像匹配方法的适用性、优点和不足之处的基础上，采用基于Harris角点检测的半自动配准方法，实现了在水平、垂直方向产生位移，有一定角度偏转的两幅DR图像高精度配准。(4) 由于拼接过程中两部分图像的灰度存在差异，导致拼接后的图像上存在明显的拼接缝，影响拼接效果。在分析DR图像拼接缝产生机理的基础上，本文对存在简单位置关系的拼接图像采用了加权平滑去拼接缝法，而对存在复杂位置关系的拼接图像采用了拼接缝动态宽度消除法，得到了比较理想的校正效果。本文研究的理论与方法不仅适用于射线图像，还可推广到其它类型的图像的融合与拼接上。