基于X射线的图像区域检测及货车检测系统

【摘要】近年，无损检测技术的应用扩展到交通领域。然而，无损检测技术在交通领域的发展并没有达到成熟的阶段，特别是在各个检测点对货车的检测方法不成熟。因此，本文将无损检测中的X射线检测技术引入到货车检测，对X射线检测相关的算法进行改进设计，并利用优化的X射线检测技术设计实现基于X射线的货车检测系统。在X射线成像及预处理中，本文对采集到的X射线强度矩阵进行规范化，去除冗余数据，采用基准向量法消除加性干扰；将精简后的射线强度矩阵等比例转化为对应的X射线图像；改进标准的直方图均衡化图像增强算法，为了减小标准直方图均衡化对有效信号反应不灵敏的不足，提出基于有效域的直方图均衡化，对X射线灰度图像进行图像增强处理；将以上提到的各个优化模块进行融合，完成由X射线初始数据到高质量X射线图像的转化输出。在X射线检测阶段，本文主要应用形态学边缘特征提取X射线图像的边缘特征。然后，将二维码区域划分引入X射线图像的区域检测中。进而，将形态学边缘特征与二维码区域特征相融合，进行多特征的融合检测。在融合检测过程中，综合考虑特征层融合与决策层融合的优缺点，确定将特征层融合与决策层融合相结合的方式进行多特征提取的融合检测的算法设计，既保留了特征层融合的部分鲁棒性，同时兼顾了后期算法的改进和可扩展性。在基于X射线的货车检测系统的设计实现中，本文设计货车检测系统主要由射线扫描模块、射线数据精简模块、射线成像模块、图像预处理模块和多特征融合检测模块组成。射线扫描模块采用X射线断层扫描货车车厢生成射线强度数据；射线精简模块主要对数据进行规范化，同时去除冗余和干扰的数据；射线成像模块将X射线数据转化为X射线图像；图像预处理模块采用基于有效域的直方图均衡化优化处理X射线图像；多特征融合检测模块采用形态学边缘特征与二维码区域特征相融合的方法对X射线图像进行区域检测。在货车检测系统的设计实现的同时，解决了货车检测系统中，X射线成像、优化及检测等若干问题，最终，完成了货车检测系统中的X射线图像相关的算法和程序设计实现。综上所述，本文完成了X射线检测技术相关的算法引入和改进，以及货车检测系统程序设计实现。在后续的工作中，作者将进一步完善在X射线检测系统的算法设计改进和货车检测系统设计实现中存在的不足。
【作者】姜晓巍；
【导师】许志闻；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】无损检测；X射线检测；图像预处理；图像区域检测；货车检测系统；

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