相控阵超声监测成像与直方图匹配图像增强实验研究
超声相控阵检测关键技术的研究的开题报告
超声相控阵检测关键技术的研究的开题报告一、研究背景超声相控阵检测技术是目前非破坏检测领域中应用广泛的一种技术，特别是在航空航天、核电、石油、汽车、船舶等领域有着广泛的应用。
其主要原理是利用声波的物理性质对被测物体进行探测与表征。
当前，超声非破坏检测技术的发展方向是高清晰度、便携轻便、高效率、高性能和高自动化。
在这几个方面，超声相控阵技术具有明显的优势。
相较于常规超声探伤技术，超声相控阵技术可以更加精确地定位缺陷和杂质，同时可以提高检测效率。
因此，基于超声相控阵技术的检测成为了非破坏检测领域的研究热点。
二、研究内容本研究主要针对超声相控阵检测技术中的关键技术进行深入研究。
具体包括以下几个方面：1. 超声相控阵成像原理研究：了解超声相控阵成像的基本原理，研究超声波的传播规律以及超声信号的成像算法。
2. 多元阵列探头设计与优化：设计一种优秀的多元阵列探头，探头中包含多个元件，将它们发射的超声波相合，形成可控的声束，然后利用其接收回传信号，进一步确定被检测物体内部的信息。
3. 超声相控阵成像算法优化：分析超声相控阵成像算法的特点，发掘算法的局限性，并针对其问题的特点进行算法的优化，以提高成像精度和稳定性。
4. 相控阵检测系统设计：基于研究中的成果，设计一种完整的相控阵检测系统，其中包括探头、芯片、信号处理器、显示器等，满足检测实际应用的要求。
三、研究意义本研究将为超声相控阵技术的应用提供重要的基础理论研究和实际应用数据支持。
在国防工业、电力、铁路、材料科学和医疗保健等各个领域，该技术都有广泛的应用前景，并有望成为非破坏检测领域的企业和科研机构的标配技术之一。
同时也有指导意义，对超声相控阵成像算法和成像系统进行优化，促进其应用范围和成像效果的进一步提升，推动由定性到定量探测技术的发展。
四、研究方案本研究计划分为理论分析、算法设计、系统建模等几个阶段。
具体分为如下几个步骤：1. 文献调研：从已有的相关文献中进行调查研究，了解超声相控阵技术的背景、理论基础、应用现状等方面的信息。
相控阵超声监测成像与直方图匹配图像增强实验研究
相控阵超声监测成像与直方图匹配图像增强实验研究∗孙亚杰;高艺;薛瑶环;蔡岩松;相高峰【摘要】he Lamb wave can directionally monitor the structure. The time delay of the signal is controlled in the process of transmitting and receiving. The normalized amplitudes of the scanning signals are drawn on a two-dimen-sional gray image to get the structural damage image. The original damage image is not perfect. The histogram matc-hing image enhancement method is used to improve the image recognition. Firstly,the gray level of the damage im-age is divided and the probability density function of the gray level is calculated. Secondly,the final gray transform relationship processed by histogram matching is gotten. Finally,the gray level of the original image is modified ac-cording to the gray level mapping relationship between the original image and the output image to obtain the contrast enhancement image. The method is conducted in the aluminum structure,the glass fiber-reinforced polymer and the carbon fiber-reinforced polymer to verify its correctness and effectiveness.%相控阵超声监测成像是通过控制Lamb波发射与接收的时间延迟而控制其指向，当特定方向的Lamb波指向结构中损伤时形成反射信号，由此监测结构中损伤；将监测结构扫描范围内不同方向上Lamb波信号的归一化幅值用二维灰度图像显示，实现结构损伤成像。
医学影像处理中的图像增强方法研究
医学影像处理中的图像增强方法研究引言：医学影像处理在现代医学诊断和疾病治疗中扮演着重要的角色。
然而，医学影像的质量往往受到多种因素的限制，例如噪声、低对比度、模糊等。
因此，图像增强方法在医学影像处理中得到广泛应用，能够提高图像的可视化效果，并帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
本文将重点介绍医学影像处理中常用的图像增强方法，并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、直方图均衡化方法直方图均衡化是最常用的图像增强方法之一。
其基本原理是通过对图像灰度直方图进行变换，增加图像的对比度，并使得图像中各个灰度级别均匀分布。
直方图均衡化方法简单易实现，效果显著。
然而，在医学图像处理中，直方图均衡化方法常常会引入过多的噪声和伪影。
这是因为医学影像中包含了丰富的细节和微小结构，对于这些特征的处理需要更加细致和精确的方法。
二、滤波方法滤波方法是医学影像处理中常用的图像增强方法之一。
滤波技术通过对图像进行平滑或锐化处理，去除噪声和增强图像的细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的平滑方法，通过计算图像中像素的均值来更新像素值。
中值滤波则通过计算像素的中值来更新像素值，可以有效降低椒盐噪声的影响。
高斯滤波则通过滑动窗口计算像素的加权平均值，能够平衡平滑和边缘保留之间的权衡。
尽管滤波方法可以在一定程度上改善图像的质量，但对于医学影像处理来说，滤波方法有时会降低图像的细节和边缘信息，从而影响医生对病灶的诊断。
三、多尺度方法随着计算机技术的进步，多尺度方法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
多尺度方法通过对图像进行分解和重构，提取不同尺度的特征信息，并进行增强。
例如，小波变换是一种常用的多尺度方法，通过对图像进行分解和重构，可以提取不同频率的信息，从而增强图像的细节和边缘。
小波变换具有良好的尺度特性和局部性质，能够有效地处理医学图像中的噪声和模糊。
此外，小波变换还可以结合其他图像增强方法，如直方图均衡化和滤波方法，进一步改善医学图像的质量。
基于直方图均衡化的成像测井彩色图像增强
图均衡化处理。实践表明， 本文提 出的算法在增强图像对比度的同时， 其视觉效果也比传统算法的
处理结果要 好 。
关键 词 ： 直方 图均衡 化 ； 成像测 井 ； 色； 彩 图像 增强
Ｏ 引
言
处理 ， 最后将处理后的图像恢复成彩色。
１ 彩色 图像 的灰 度化 ． １
成 像 测井 属 于第 四代 测井 技 术 ， 为 了适应 复 是
ｋ， ， … Ｌ一１ ；
１ 传 统 方 法
传统 的彩色 图像增强方法是先将彩 色图像转 化 为２６ ５ 色灰度图像 ， 然后再灰 图像 的基础上进行
作者简介 ： 胡刚（ ８一 ， 长江大学在读硕士研 究生 ， １ ６ ）男， ９ 主要从 事测井方法研 究工作。
２ １ 年第 ４ ０１ 期
ｌｎ ； ｏｇ ’ ｉ ｊ 雷 环变量 １ ｄｈ ＝ ： Ｉ Ｗｉｔ（ Ｄ Ｂ ； Ｗｉｔ ： Ｂ ｄｈ１ Ｉ） Ｄ ｐ ， 取 ／ 获
ＤＢ Ｉ 图像宽度 Ｉｅ ｈ Ｈ ｉ ｔ＝ ： Ｉ Ｈｅ ｈ（・Ｉ ） ｇ ： Ｂ ｉ ｔｌ Ｂ； Ｄ ｇ １Ｄ ０
ＤＢ图像 高度 Ｉ
Ｒ ＢＵ Ｇ Ｑ ＡＤ ＊ Ｒ Ｂ ｕ ｄ ｌ Ｇ ｑａ； ｐ
将彩色图像转 化为灰度 图像的过程称为 图像 的灰度化处理 。彩色图象 的颜色由ＲＧＢ ，，三个分量
杂油气藏如裂缝 、 薄互层、 向异性等油气藏勘探 各 的开发需要而发展起来的ｎ 电阻率扫描成像测 。微 井是将地层岩性 、 物性的变化引起的电阻率变化， 转 换成图像上不 同色度及形态 的显示。微 电阻率成 像测井 图像 明暗色调的变化反映地层 电阻率高低 的变化， 图像越亮， 地层电阻率越高； 图像越暗， 地层 电 阻率越 低 。微 电阻率 成像测 井 为 岩性识 别 、 层 地 特征分析 、 储层评价 、 裂缝评价 、 构造分析、 沉积分 析提供了重要手段Ｉ ２ １ 。由于其形象直观的特性 ， 图 像质量的优劣就成为成像测并 图像进行岩性识别 与分析等后续解释评价效果好坏 的关键 ， 由于微 电 阻率扫描成像测井仪在测井 的过程 中常常要受到 泥饼厚度 、 井眼大小及泥浆 性质 的影响 ， 因此在实 际过程中 ， 常常要采取图像增强的方法来改善图像
超声医学成像技术及其增强图像算法研究
超声医学成像技术及其增强图像算法研究超声医学成像技术是临床上常用的一种诊断手段，其不仅操作简便、无创伤性，还能进行实时监测，存在更安全、更有效的优点。
但是，由于超声成像受到噪声、散射和衰减等因素的影响，因此要获得清晰、准确的图像对于医生非常关键。
在这篇文章中，我们将探讨超声医学成像技术及其增强图像算法研究的相关内容。
超声医学成像技术的基本原理超声测试仪通过发射高频声波，在人体内产生回波变换，由接收器接收到回波，并根据其计算出人体内部的结构和病变。
声波具有高速穿透性和非离子辐射的特性，能够为医生提供清晰而安全的图像。
然而，由于人体的声阻抗差异，声波在人体内部遇到各种不同的介质时会发生反射、折射、散射和衰减等现象，导致成像受到很大的影响。
因此，医学影像师及研究人员使用各种算法来优化图像质量，以满足临床应用的需求。
超声图像质量方面的问题相对于其它成像技术而言，超声医学成像技术存在一些固有的缺陷，影响其成像质量。
以下是一些常见的问题：1.图像分辨率低：超声图像存在像素点较少、清晰度较低的缺陷。
2.信噪比：在传统成像模式下，由于部分成像区域的信号太弱，也就意味着背景噪声比前景信号还大。
3.成像深度：由于衰减效应，超声图像成像深度常常是有限的。
为了解决以上问题，研究人员通过改善超声成像原理、图像处理等方面来提高超声图像质量。
超声图像的增强算法对于超声图像成像深度有限、清晰度低等问题，研究人员发展了各种算法以增强超声成像图像质量。
下面介绍一些流行的算法。
1. 激励式超声成像：改善超声图像分辨率和成像深度，由于可以调节参数，适应不同的结构和组织。
2. 扩散超声成像：利用超声波的微弱散射信号来改善超声图像。
3. 结构光超声成像：通过嵌入特定模式的结构光信息，提高超声图像分辨率和信噪比。
4. 基于深度学习的超声成像：应用机器学习算法，将数据通过一系列复杂的运算和计算给以利用，从而对超声图像进行优化。
结语随着技术的不断发展，超声医学成像技术将越来越普及，并得到不断改进。
基于直方图处理的图像的增强方法研究
基于直方图处理的图像的增强方法研究中文摘要通过直方图均衡算法，使输出图像直方图近似服从均匀分布，在此算法基础上利用小波变换，对图像进行二维小波分解，突出图像中的有用信息，消减图像中的无用信息，使图像中特定信息得倒增强，并提高图像的对比度，提高图像质量。
直方图规定化是基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法，在对比指纹图像的灰度直方图增强的技术的基础上,针对均衡化算法的不足和现有直方图规定化算法中映射规则计算量大的情形,提出一种改进的规定化算法。
直方图规定化可以将图像的直方图转化为需要的形状,有目的地增加某个灰度区间的图像,使用户获得感兴趣的信息。
关键词：图像增强，直方图均衡化，小波变换，直方图规定化AbstractThrough the histogram equalization algorithm, make the output image histogram approximation obey uniform distribution. Based on the algorithm,using the imagine of the two dimensional wavelet decomposition, highlight the useful information and cut the useless information in the imagine. The imagine of a specific information will be enhanced, and the contrast of imagine will be improved , then the imagine quality will be improved.Key words: imagine enhancement; histogram equalization; wavelet transform一：引言图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换。
医学影像处理技术中的图像增强方法研究
医学影像处理技术中的图像增强方法研究图像增强是医学影像处理技术中的重要方向之一，它旨在提高医学影像的视觉质量和信息清晰度，帮助医生准确诊断和治疗疾病。
近年来，随着数字图像技术的快速发展，越来越多的图像增强方法被提出和应用于医学影像处理领域。
本文将探讨几种常见的医学影像增强方法，包括直方图均衡化、滤波器方法和神经网络方法。
直方图均衡化是一种常见且简单的图像增强方法。
通过对图像中像素灰度值的统计分布进行重新分配，可以增加图像对比度和亮度，从而使医生更好地观察和分析医学影像。
直方图均衡化方法通常包括两个步骤：首先，计算原始图像的灰度直方图；然后，根据累积分布函数将原始图像的像素灰度值映射到一个新的灰度级别。
尽管直方图均衡化方法简单易行，但它容易导致过度增强和背景噪声的出现，因此在实际应用中需要慎重使用。
滤波器方法是另一种常用的医学影像增强技术。
滤波器在空域或频域中通过对影像像素进行加权平均或非线性处理，来改善图像的质量。
常见的滤波器方法包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波在图像中移动卷积模板，并用模板内像素的平均灰度值代替中心像素值；中值滤波将中心像素值替换为模板内像素的中值；高斯滤波则通过对图像进行高斯模糊，减少噪声的影响。
非线性滤波方法主要是基于图像像素之间的相似性，如双边滤波器和导向滤波器。
这些滤波器方法在去除噪声、增强边缘和纹理等方面表现出良好的效果。
神经网络方法是近年来医学影像增强领域的新兴技术。
神经网络通过学习大量的医学影像数据，并通过网络中的权值和连接来重建和增强图像。
常见的神经网络方法包括自动编码器、生成对抗网络和卷积神经网络。
自动编码器是一种基于神经网络的无监督学习方法，它通过将输入图像编码为低维表示，然后再解码回原始图像来重建图像。
生成对抗网络由生成器和判别器两个网络组成，生成器负责生成逼真的图像，而判别器则通过区分真实图像和生成图像对生成器进行学习和训练。
自-直方图图像增强(实验报告)
数字图像处理作业——直方图图像增强【摘要】ﻩ在自然界中很多图像可能都不符合人的视觉特点，因此有必要根据图像的特点采用一定的方法增强图像的视觉感知效果。
本次作业通过直方图来增强图像，主要是对直方图进行修正来达到视觉转换。
具体方法为直方图均衡、直方图匹配以及图像分割技术。
其中,直方图均衡是调整图像的对比度使其增强;直方图匹配是将所要处理图像的直方图与已知直方图进行类似匹配的方法；而图像分割是将一副图像的前景与背景区别开来的技术。
1. 把附件图像的直方图画出：【注】:由于源图像中的附图均是以索引图的形式给出,因此在画直方图之前需要将其转换成灰度图。
如果调色板缺失,需要先将调色板中缺失的色彩信息补全之后，再用matlab 工具箱提供的图像类型转换函数(G ＝ind ２gray （A,map)% 将索引图转换成灰度图）进行类型转换。
利用MA ＴLAB 工具箱，我们可以直接通过函数imh ｉｓｔ( )来画出图像的直方图。
处理结果如下:0100020003000citywall.bmp 的原直方图1002000citywall1.bmp 的直方图1002000citywall2.bmp 的直方图100200elain.bmp的原直方图0100200elain1.bmp的直方图0100200elain2.bmp的直方图01002004elain3.bmp的直方图0100200 0lena.bmp的原直方图01002004lena1.bmp的直方图0100200 0lena2.bmp的直方图010020050001000015000lena4.bmp的直方图01002002. 把所有图像进行直方图均衡;输出均衡后的图像和源图像进行比对；分析改善内容；【分析】:直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
该方法通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。