【摘 要】
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为解决X射线单能量成像的图像像素点缺失、图像分辨率较低等问题,且为更好地保护图像的细节信息,给出了结合双能和小波技术的图像融合算法.对原始采集的图像进行小波分解,等价于用一组高、低通滤波器进行滤波.通过高能量和低能量下的小波分解,用基于邻域像素的关联性和区域方差提取低频分量.用Sobel算子检测局部细节信息,将梯度最大值作为算子检测的图像边缘输出,从而提取高频分量.采用小波重构算法进行逆变换,形成新的融合图像并进行定量分析.结果表明,这种双能融合方法可以很好地解决X射线单能量成像的局限性,较好地保护图像的
【机 构】
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中国工程物理研究院研究生院,四川绵阳621999;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院应用电子学研究所
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为解决X射线单能量成像的图像像素点缺失、图像分辨率较低等问题,且为更好地保护图像的细节信息,给出了结合双能和小波技术的图像融合算法.对原始采集的图像进行小波分解,等价于用一组高、低通滤波器进行滤波.通过高能量和低能量下的小波分解,用基于邻域像素的关联性和区域方差提取低频分量.用Sobel算子检测局部细节信息,将梯度最大值作为算子检测的图像边缘输出,从而提取高频分量.采用小波重构算法进行逆变换,形成新的融合图像并进行定量分析.结果表明,这种双能融合方法可以很好地解决X射线单能量成像的局限性,较好地保护图像的细节信息,增强图像成像质量.
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