Page 74 - 无损检测2022年第九期

白贇沨,等:
基于 GF-WLS 和 VSM 的多能量 X 射线图像融合方法

图 7 器件 3 不同方法的融合结果及局部放大图
息相对模糊, 边缘特征不明显; 通过 MSVD 方法获 的多少; 边缘强度反映图像的边缘强度; 平均梯度反
得的融合图像对比度较高, 但在局部放大图中可以 映图像中的微小细节反差和纹理变化特征; 信息保
看出器 件 较 厚 的 区 域 较 暗, 细 节 部 分 不 够 丰 富; 真度是基于视觉信息保真度提出的衡量融合图像质
VSM-WLS 方法获得的图像整体亮度更高, 但清晰 量的指标。所选的 6 个客观指标均为正项指标, 其
度较低, 视觉效果不佳。试验结果表明, 文章提出的 值越大表明融合效果越好。
算法在多能量 X 射线图像融合中效果良好, 亮度适 从表 1 可以看出, 在 3 种器件试验中, 文章方法
中且保留的细节信息丰富, 融合后图像的清晰度较 的方差, 信息熵和信息保真度指标仅总体高于其他
高, 视觉效果较好。 算法的, 表明该方法在信息量的传递方面稍有欠缺;
3.2 客观评价 空间频率、 边缘强度和平均梯度指标均优于其他算
由于主观算法对细微细节的区分欠缺客观性, 法的, 说明该方法保护边缘的能力远高于其他算法
所以为了进一步证明文章算法的有效性, 对文章算 的, 对图像微小细节的描述能力良好, 清晰度与其他
法与对比算法进行客观质量评价。针对图像特点, 算法相比也有很大提升。结论与主观评价一致, 说
采用 6 个客观评价指标来对算法进行评价, 分别是 明了该算法有明显的优越性。
方差 [ 15 ] 、 空间频率 [ 16 ] 、 信息熵 [ 17 ] 、 边缘强度、 平均梯
度 [ 18 ] 、 基于视觉信息保真度的指标 [ 19 ] , 比较结果如 4 结语

表 1 所示( 加粗字体为最佳结果)。 提出了一种基于 GF-WLS 和 VSM 的多能量 X
方差反映图像细节信息的丰富程度; 空间频率 射线图像融合方法, 用两种滤波方法提取图像细节。
反映图像的清晰度; 信息熵反映图像中平均信息量 在 融合规则上, 采用了相位一致性和像素对比度构
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2022 年 第 44 卷 第 9 期
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