一、工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影（论文文献综述）
何艾静[1]（2019）在《层析γ扫描透射图像迭代重建算法的改进研究》文中提出随着核工业的迅速发展,放射性核废物大量产生,层析γ扫描技术（Tomographic gamma scanning,TGS）作为目前先进的γ射线无损分析技术之一,能够对桶装核废物中放射性核素进行准确的定性和定量分析。TGS扫描过程包括透射测量和发射测量两部分,其中透射测量重建出的线衰减系数分布图像,是后续发射测量重建活度分布图像的基础,因此如何提高透射图像重建的精确度是改进整个TGS技术的有效途径,也是TGS中一个关键技术难点。本论文针对TGS关键技术之一的透射测量图像重建进行研究。针对传统迭代重建算法中迭代初值的选取问题,采用3种基于不同求解模型和优化条件的非迭代类方法:反投影算法（Back projection technique,BPT）、Tikhonov正则化算法和非最小最优化方法（Non-minimization optimization,NMO）,结合TGS透射图像重建方程,对传统迭代算法:极大似然期望最大化法（Maximum likelihood expectation maximization,MLEM）进行优化,建立了3种改进型迭代重建算法:BPT-MLEM、NMO-MLEM和Tikhonov-MLEM。为了验证算法改进的有效性,本文开展了TGS透射测量模拟实验和实验测试。首先采用蒙特卡洛模拟程序MCNP建立透射源为60Co和137Cs的透射测量模型,对非均匀填充的单层5×5体素开展旋转扫描测量,并采用3种改进型迭代重建算法和传统MLEM算法进行相应透射图像重建。重建结果表明本文提出的3种初值改进算法适用于TGS透射图像重建,能够准确还原体素的线衰减系数值;且相比传统MLEM算法（重建误差范围5.52%23.90%）,初值优化技术下的3种改进算法能够有效提高重建精度（BPT-MLEM重建误差范围3.27%20.56%,Tikhonov-MLEM重建误差范围0.57%17.28%,NMO-MLEM重建误差范围1.97%10.78%）;3种优化技术中,NMO的改进效果最明显,BPT改进效果相对最差。在此基础上,基于TGS测量系统开展透射测量实验测试,将提出的改进算法和传统算法用于透射图像重建,并引入图像质量评价参数用于重建效果评价。重建结果显示:相同重建算法下的重建图像精度随着透射能量的增加而提高;其次,相比传统算法,改进算法重建出的透射图像与样品真实分布情况更为吻合,有效减少了重建图像中的伪影和误差,图像评价参数结果也表明初值优化技术能够有效提高MLEM迭代算法的重建精度;三种优化技术对传统MLEM算法重建准确性的改进效果:NMO-MLEM最好,Tikhonov-MLEM其次,BPT-MLEM最差,与模拟重建结果一致。证明了初值优化技术适用于TGS透射图像重建技术,能够有效提高MLEM迭代算法的重建图像质量和精度,为快速、准确的线衰减系数分布重建提供了新的依据和途径。
罗爱民[2]（2007）在《基于数学形态学的射线检测数字图像处理技术》文中指出随着制造业的快速发展和制造业在国民经济中的地位越来越重要，焊接缺陷射线检测的作用越来越大。射线检测是企业生产中的一种行之有效的缺陷检测方法，通过它来控制和改善产品质量。然而射线检测信号的信噪比一般都较低，因此寻求有效的处理方法和手段势在必行。论文以X射线检测焊接缺陷为研究对象，对其内部缺陷的自动检测与识别的关键技术进行了深入系统的研究，设计开发了射线缺陷自动检测软件。主要研究内容如下：（1）讨论了如何在一个多尺度数学形态学滤波框架下实现复杂焊接图像的预处理任务。给出一种焊接缺陷目标图像的预处理方法和关于多尺度滤波算子的的基本概念，实现了由一种滤波器就可完成对各种焊接缺陷图像的滤波方法，可完成各种复杂背景条件下焊接缺陷目标特别是小目标图像的自适应预处理。讨论了多尺度和多结构的结构元素对滤波效果的影响，同时提出了一种多尺度开闭滤波算子，选择一组合的结构元素取得了好的滤波效果。（2）提出了一个多尺度数学形态学滤波框架下一种基于自适应的相对匹配特征度分割算法。本文把传统的选择最优阈值分割问题转化为在多尺度数学形态学滤波框架下寻找一个合适的分割尺度，而与阈值选择没有直接的关系，采用一个固定阈值就可以很好完成分割。算法通过多尺度形态学特征取样分别求出图像的特征直方图、匹配特征和匹配特征直方图面积、相对匹配特征度，通过最优的相对匹配特征度实现了焊接缺陷目标检测中的最佳滤波尺度的自适应确定。采用局部多项式这一非线性方法来进行直方图拟合，拟合效果好，为自适应的相对匹配特征度检测算法的精确计算奠定了基础。（3）探讨了焊接缺陷在滤波分割后的后处理问题。提出了一种形态学重建算法和基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法。首先构造了形态学重建算法，重建算法能够在很大程度上去除分割后存在的噪声点，接着提出基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法，该方法能够最大程度地保持原始缺陷的形貌，效果明显。（4）分析了表征缺陷的特征量，成功地从得到的缺陷样本中提取了5个具有代表性的特征量，同时根据焊接缺陷的特点，采用二叉决策树，能够最大程度把焊接缺陷作一区分。采用基于二叉决策树的支持向量机，具有良好分类特性，在缺陷的分类识别中取得了明显效果。（5）综合X射线图像的图像预处理、缺陷分割检测与识别等方面的研究成果，根据实际需求及系统所应达到的性能指标，研制了X射线缺陷自动检测软件系统。该系统集监测、分析和管理于一体，能进行图像去噪和增强、缺陷的边缘和区域提取、缺陷识别等分析。
王烈波,刘以农,康克军[3]（2004）在《工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影》文中指出为研究伪影对大型工件内部密度锐变区域高对比度微小缺陷检测的影响,从一个简单的轴对称断层模型出发,计算了边缘梯度效应引起的通过物体内部不同材料交界面处的射束的投影偏差。并研究采样相位的影响,探讨了由此偏差引起的重建图像中的高频伪影的表现形式。计算结果表明,高频伪影具有相当的强度,且具有与缺陷相似的表现形式,从而影响工业CT的检测能力。结合点扩散过程,高频伪影强度的计算为评估工业CT边缘处的缺陷检测能力提供了理论依据。
二、工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影（论文提纲范文）
（1）层析γ扫描透射图像迭代重建算法的改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TGS技术研究现状 |
| 1.2.2 TGS透射图像重建技术研究现状 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 TGS透射图像重建的理论基础 |
| 2.1 TGS透射扫描测量原理 |
| 2.1.1 γ射线的衰减规律 |
| 2.1.2 TGS结构及透射扫描方法 |
| 2.2 TGS透射图像重建原理 |
| 2.2.1 TGS透射方程 |
| 2.2.2 迭代算法重建原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 透射图像重建迭代算法初值优化方法研究 |
| 3.1 初值优化方法 |
| 3.1.1 反投影算法(BPT) |
| 3.1.2 Tikhonov正则化算法 |
| 3.1.3 非最小最优化法(NMO) |
| 3.2 初值优化MLEM统计迭代算法研究 |
| 3.2.1 MLEM统计迭代算法 |
| 3.2.2 初值优化改进MLEM统计迭代算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 TGS透射测量模拟实验 |
| 4.1 蒙特卡洛方法及MCNP简介 |
| 4.1.1 蒙特卡洛方法简介 |
| 4.1.2 MCNP软件简介 |
| 4.2 TGS透射扫描测量模拟 |
| 4.2.1 待测样品 |
| 4.2.2 TGS测量系统模型 |
| 4.2.3 透射扫描测量模拟 |
| 4.2.4 线衰减系数参考值测量模拟 |
| 4.3 模拟透射图像重建及结果分析 |
| 4.3.1 模拟透射图像重建 |
| 4.3.2 模拟透射图像重建结果 |
| 4.3.3 模拟重建结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 TGS透射测量实验 |
| 5.1 TGS透射测量实验 |
| 5.1.1 TGS系统 |
| 5.1.2 放射性废物桶填充 |
| 5.1.3 透射扫描实验测量 |
| 5.1.4 线衰减系数参考值测量 |
| 5.2 TGS透射图像重建 |
| 5.2.1 透射图像重建过程 |
| 5.2.2 透射图像重建结果 |
| 5.2.3 透射图像重建质量评价 |
| 5.3 误差分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 1.结论 |
| 2.后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（2）基于数学形态学的射线检测数字图像处理技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 射线检测原理、特点及检测技术发展 |
| 1.2.1 射线检测原理、特点 |
| 1.2.2 射线检测技术发展 |
| 1.3 射线检测图像处理技术的研究进展 |
| 1.4 本论文的研究目标、技术路线与主要内容 |
| 第二章 基于多尺度数学形态学滤波的焊接缺陷目标图像预处理算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常见的焊接缺陷目标图像预处理方法 |
| 2.2.1 焊道提取 |
| 2.2.2 空域滤波 |
| 2.2.3 频域滤波 |
| 2.3 多尺度数学形态学滤波 |
| 2.3.1 数学形态学的基本理论 |
| 2.3.1.1 灰度膨胀和腐蚀 |
| 2.3.1.2 灰度开闭运算 |
| 2.3.1.3 Top-Hat变换 |
| 2.3.2 多尺度数学形态学滤波 |
| 2.3.2.1 形态变换的结构元素 |
| 2.3.2.2 多尺度形态学滤波算子的构造 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 不同结构元素类型对滤波效果影响 |
| 2.4.2 不同滤波尺度的结构元素对滤波效果的影响 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 复杂背景条件下的焊接缺陷目标分割方法 |
| 3.1 常见的分割算法 |
| 3.1.1 基于直方图的阈值分割法 |
| 3.1.2 数字减影法 |
| 3.2 基于自适应的相对匹配特征度分割算法 |
| 3.2.1 多尺度形态学特征取样 |
| 3.2.2 多尺度形态学滤波目标特征变化 |
| 3.2.3 多尺度形态学样本提取特征的表示 |
| 3.2.4 局部多项式 |
| 3.2.5 滤波尺度的选择 |
| 3.2.6 阈值的选择 |
| 3.3 试验结果及分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于HAUSDORFF距离区域生长的缺陷边缘重建方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 形态学重建 |
| 4.2.1 测地距离 |
| 4.2.2 形态学重建 |
| 4.2.3 形态学重建在焊接分割图像中应用 |
| 4.2.3.1 形态学重建的结构元素 |
| 4.2.3.2 形态学重建方法实验结果 |
| 4.3 缺陷边缘重建方法 |
| 4.3.1 常见的距离及性质 |
| 4.3.1.1 距离的性质 |
| 4.3.1.2 数字图像中常用的距离公式 |
| 4.3.2 基于Hausdorff距离区域生长的边缘重建 |
| 4.3.2.1 区域生长 |
| 4.3.2.2 基于Hausdorff距离区域生长的边缘重建 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于支持向量机的焊接图像缺陷分类与识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 焊缝的缺陷种类及各自的特点 |
| 5.3 缺陷识别的特征选择 |
| 5.4 基于二叉决策树的支持向量机 |
| 5.4.1 二叉决策树 |
| 5.4.2 支持向量机(SVM)基本原理 |
| 5.4.2.1 线性可分情况 |
| 5.4.2.2 线性不可分情况 |
| 5.4.2.3 内积核函数 |
| 5.4.2.4 参数选择 |
| 5.5 基于二叉决策树的支持向量机的焊接图像缺陷分类与识别 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 X射线缺陷自动检测软件系统的开发与应用实例 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统总体结构设计方案 |
| 6.2.1 测控制工作台的结构确定 |
| 6.2.2 系统硬件总体结构 |
| 6.3 系统软件开发 |
| 6.3.1 软件系统总体结构 |
| 6.3.2 系统的功能流程 |
| 6.3.3 技术开发与实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要工作 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间的科研项目 |
| 攻读博士学位期间的论着 |
| 致谢 |
四、工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影（论文参考文献）
- [1]层析γ扫描透射图像迭代重建算法的改进研究[D]. 何艾静. 成都理工大学, 2019(02)
- [2]基于数学形态学的射线检测数字图像处理技术[D]. 罗爱民. 四川大学, 2007(04)
- [3]工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影[J]. 王烈波,刘以农,康克军. 清华大学学报(自然科学版), 2004(12)