基于NSCT的DR圖像融合.pdf

1、鑄件在航空發(fā)動機中所占的比重越來越高。發(fā)動機鑄件使用環(huán)境苛刻,質量要求高,且大多結構復雜,采用傳統(tǒng)的膠片射線檢測時透照厚度比變化大,得到的膠片往往攜帶重疊或者干擾信息,易造成人員的誤判和漏判。隨著計算機技術的發(fā)展,基于平板探測器的DR檢測技術已在無損檢測中得到了廣泛應用。本文將圖像融合技術應用于DR圖像,得到的融合圖像比未融合的圖像增加了信息量,消除了多圖像間的重疊和干擾信息,將極大地方便觀察人員的評定,有助于推動圖像融合技術在DR檢測

2、中的應用。全文以某航空發(fā)動機鑄件為例,緊緊圍繞DR圖像配準和融合,開展了相關工作。
　　首先針對最近鄰匹配法粗匹配后存在誤配點的情況,采用了對離群點魯棒性更好的MSAC算法進行精匹配,在模擬圖像和實際的DR圖像上進行了對比驗證。結果表明:采用MSAC算法進行精匹配,可以有效地消除誤配點;基于SURF的配準方法配準精度與 SIFT處于同一數量級,實時性上優(yōu)于 SIFT,故基于 SURF的配準方法更適合DR圖像實時配準。
　　其

3、次針對具體的 DR圖像,深入分析了 NSCT的分解層次、低通濾波器和融合規(guī)則對融合圖像質量的影響。結果表明:隨著分解層次的增多,NSCT多尺度、多方向性的優(yōu)勢逐漸體現(xiàn),融合質量逐漸提高,但隨之耗時也增多,應在融合圖像質量和耗時之間進行權衡;不同帶寬的低通濾波器影響高頻分量的信息,DR圖像分解時應選擇帶寬窄的低通濾波器;不同融合規(guī)則影響融合圖像質量,根據DR圖像特點,采用PCA加權的低頻融合規(guī)則和局部梯度取大的高頻融合規(guī)則可以得到較好的融