42、超声波C扫描图像恢复与自动图像分割技术

超声波C扫描图像恢复与自动图像分割技术

在无损检测领域，超声波C扫描是评估材料和结构的常用方法，但C扫描图像常因换能器特性和材料不均匀性而出现模糊和噪声，影响缺陷信息获取和检测精度。同时，在图像分割方面，脉冲耦合神经网络（PCNN）虽适用于图像分割，但参数调整困难，限制了其在自动分割中的应用。下面将详细介绍基于径向基函数网络的超声波C扫描图像恢复方法和基于简化脉冲耦合神经网络的自动图像分割方法。

基于径向基函数网络的超声波C扫描图像恢复

• 问题背景 ：超声波C扫描图像在无损检测中广泛应用，但常受模糊和噪声影响，传统方法如使用聚焦换能器和维纳滤波器存在局限性。聚焦换能器使用受限且需谨慎考虑参数，维纳滤波器难以确定和实现，因为大多是病态问题。
• 方法原理 ：采用径向基函数（RBF）网络来近似C扫描图像的逆退化函数，以从退化版本恢复高质量的C扫描图像。
  • 退化C扫描图像模型 ：使用线性移不变模型表示C扫描的物理模型，关系如下：
    [g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) + n(x,y)]
    在频域中表示为：
    [G(u,v) = H(u,v) \cdot F(u,v) + N(u,v)]
    其中，(f)是界面内待成像缺陷的分布，(g)是(f)的退化C扫描图像，(h)是图像退化函数（即PSF），(n)是加性噪声和卷积模型中未包含的其他物理效应。由于难以获得PSF的足够信息，且逆操作对噪声敏感，因此假设退化函数是换能器参数与加性噪声的综合结果，满足：
    [g(x,y) = D \cdot f