基于非下采样轮廓波变换的中子/X射线图像融合算法研究

摘要

由于中子与X射线的成像特性存在很好的互补性,将这两种成像模式下的DR(Digital Radiography)图像进行融合,可以丰富图像细节的信息量.本研究提出了基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样轮廓波变换(NSCT)域中子/X射线图像融合算法,所提出的方法通过NSCT算法对源图像进行多尺度、多方向分解,有效地保留了各层信息,使得融合图像展现出良好的清晰度和对比度.同时,为了更好地保留源图像的信息,本研究对图像的不同频带分别采用取平均、绝对值取大和结合PCNN系数的融合规则进行融合.通过选取结构较为复杂的石英表、机械表以及结构相对较为简单的U盘进行中子与X射线图像采集,并利用多种客观评价指标定量评价基于小波变换融合、拉普拉斯变换融合、NSCT融合、NSCT-PCNN融合、Zhu的方法以及本文提出的方法生成中子与X射线融合图像的质量.实验结果证明,本文所提出的融合算法能够显著提高图像融合效果,获得清晰的目标信息,提高了图像对比度,同时保留丰富的细节信息,在客观评价标准和视觉效果上均优于其他典型方法.