Page 112 - 无损检测2023年第十一期
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姜文博, 等:
基于自适应沃尔什 - 哈达玛变换的焊缝图像压缩方法
表1 试验图像压缩前后的参数对比
项目 试验图像1 试验图像2 试验图像3
原始图像尺寸 / d p i 1024×1024 1024×1024 1024×1024
图像大小 / b y tes ( 原始 / 文章方法 / DCT 压缩) 3261071 / 57958 / 67004 3208642 / 50260 / 54603 4078960 / 68541 / 70046
图像压缩比( 文章方法 / DCT 压缩) 56 / 49 63 / 59 59 / 58
陷类型。 X 射线图像在经过文章方法压缩后, 图像 间冗余和结构冗余进行了去除, 不影响对图像特征
质量无明显变化, 且图像细节保留完整。重点的裂 的判别, 对后续的焊缝图像检测有利。用 DCT 压
纹缺陷部位图像质量无损耗, 便于后续的焊缝质量 缩编码处理后的焊缝图像, 焊缝的重点缺陷部位处
检测。在图像质量得到保证的前提下, 3 张典型裂 理后的效果与文章方法处理后的相比, 图像损失较
纹缺陷图像分别被压缩为原图像大小的 1 1 1 大。以图2 ( a ),( b ) 为例, 两种方法的压缩比分别为
, , 。
566359 56与 49 , DCT 压缩处理后压缩比小, 焊缝图像更
试验结果表明文章所提方法对焊缝 X 射线图像的 大, 但是图像整体噪声点更多, 且压缩处理后增加的
压缩处理效率高、 效果好, 可以应用于实际焊缝检测 噪声点可能会对焊缝缺陷的识别造成干扰。总体来
中提高检测效率并节省算力。 说, DCT 压缩处理方法不适用于焊缝 X 射线的图像
文章方法与 DCT 压缩方法处理结果对比如图 压缩, 文章提出方法在压缩性能表现与焊缝缺陷特
2所示, 3组图均为焊缝裂纹缺陷, 图中框内为焊缝 征质量上都更占优势。
的裂纹特征。表1中各图像的参数可看出, 使用文
章提出方法压缩后的焊缝图像清晰度相对更高, 噪 3 结语
声点对图像的影响较小, 红框中的裂纹特征经压缩 文章提出了一种针对焊缝 X 射线图像的压缩
后无清晰度的损失, 图像压缩过程仅针对图像的空 预处理方法。该方法通过沃尔什 - 哈达玛变换对灰
度值分布均匀的焊缝 X 射线图像进行压缩; 同时,
采用 QPSO 算法对沃尔什 - 哈达玛变换过程中可以
提高 X 射线图像重点信息部位能量聚集的参数进
行自适应寻优, 最大程度保留图像重点部位细节, 压
缩冗余信息。实际生产现场焊缝 X 射线图像的处
理结果表明, 该方法可以压缩焊缝 X 射线图像大小
为原图像的十分之一, 且对图像质量影响小, 图像压
缩处理效率高、 效果好。
参考文献:
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图2 文章方法与 DCT 压缩方法的处理结果对比
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2023年 第45卷 第11期
无损检测
