燃料棒DR图像亮度融合与多尺度优化增强算法

Brightness Fusion and Multi-Scale Optimized Enhancement Algorithm for Fuel Rod DR Images

作者:Huangfan
  • 创建日期:2024-07-06
  • 发布日期:2024-07-06
  • 最新更新日期:2024-07-08
简介:
查看更多>>燃料棒是构成燃料组件的基本单元,直接影响核反应堆的安全运行。为了高效检测燃料棒内部缺陷,采用了高分辨率、可视化的无损检测手段——X射线DR技术。针对燃料棒数字X线摄影(DR, Digital Radiography)图像对比度低的问题,提出一种燃料棒DR图像亮度融合与多尺度优化增强算法。首先,利用对数变换和伽马变换校正图像亮度,通过局部信息融合进一步完善图像。然后,采用小波函数进行多尺度分解,对低频分量进行Retinex增强和锐化,对高频分量进行非局部均值(Non-Local Means, NL_Means)滤波,最后通过小波重构实现图像增强。为了评估算法性能,以燃料棒DR图像为测试对象进行实验,并采用2种代表性的图像质量评价指标进行定量分析。实验结果表明,图像亮度融合与多尺度优化增强算法显著改善了燃料棒DR图像质量,可以更好地凸显燃料棒内部缺陷特征。
CSTR31253.11.sciencedb.hjs.00027DOI10.57760/sciencedb.hjs.00027
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Huangfan. Brightness Fusion and Multi-Scale Optimized Enhancement Algorithm for Fuel Rod DR Images[DS/OL]. V1. Science Data Bank, 2024[2024-09-11]. https://doi.org/10.57760/sciencedb.hjs.00027. DOI:10.57760/sciencedb.hjs.00027.
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参考文献引证数据
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V1 在线发布2024-07-06 00:00:00
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