铁路货车铸件DR图像增强的改进Retinex模型

摘要

铁路货车部件(摇枕或侧架等)的铸造缺陷可能影响铁路运输安全,数字化X射线辐射成像(Digital Radiography,DR)可直观显示铸件内部缺陷,已广泛应用于铁路货车铸件无损检测。由于铸件厚度不均匀等原因造成原始DR图像灰度不均,不能清晰显示所有缺陷,需要图像增强等操作实现图像优化。Retinex方法同时考虑光强度和纹理信息,将图像分离为照度分量和反射分量,以补偿图像中的不均匀照明。相对全变分(Relative Total Variation,RTV)方法保留主结构的同时平滑小尺度的纹理和噪声。针对铸件DR图像缺陷难以识别的问题,结合RTV和Retinex相关理论,提出一个改进的Retinex优化模型,其中照度分量的内容结构和反射分量的梯度信息根据加权策略的选择受到不同惩罚,使用交替最小化方法求解模型,其次将高斯模糊后的图像作为具有平滑结构的照度分量的引导图以优化该模型。实验结果表明:与其他已有的算法相比,优化模型大幅度提高了DR图像的平均梯度、点锐度等量化指标,且图像增强效果显著。该方法改善了图像的清晰度和视觉质量,有效显示出铸件DR图像中的缺陷,可用于铁路货车部件和其工业部件的无损检测。