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超快激光X射线单发照相技术具有高时空分辨能力,是观测高速运动物体形态参数如内部结构、平面性等的重要手段。但由于激光X射线脉宽在皮秒或飞秒量级、X射线能谱宽、成像环境复杂等原因,导致X射线图像背景干扰噪声大、对比度低,物体形态结构准确识别和测量难度大。在传统对比度限制直方图均衡化(CLAHE)图像增强算法的基础上,提出了一种多尺度融合的改进直方图均衡化(IHEMF)算法。该算法增加自适应裁剪阈值以适应每个区域特征,并利用亮度和梯度幅值信息将增强后图像与原始图像全局融合,最后对融合后图像去噪得到最终图像。该算法既能提高感兴趣区域的对比度噪声比(CNR),又具有很好的保边界特征的能力。对高速飞片的静态、动态、终态等典型状态下X射线图像进行处理,CNR分别提升50.97%、90.43%和96.84%。实验结果表明所提算法在噪声抑制和结构保真方面优于其他算法,可为准确解读高速运动物体形态表征参数信息提供重要技术支撑。 相似文献
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