一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法与流程

本发明属于太赫兹波成像技术领域，特别是涉及一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法。

背景技术：

太赫兹波通常指的是频率在0.1～10thz(波长在0.03mm～3mm)之间的电磁波，处于电磁波谱中的微波与远红外之间的位置，具有量子能量低，能够穿透绝大多数非极性材料以及很强的时间、空间相干性，因而适用于非破坏性、非接触式成像和无损检测。太赫兹连续波成像技术与脉冲成像技术相比，能提供比脉冲源更高的辐射强度，在太赫兹源的整个发射周期内，都有波形的持续输出，映射到物体的太赫兹波图像上显示为明暗即强度的不同，据此可推测出物体内部的形状、缺陷或损伤位置。

目前，太赫兹连续波成像主要分为扫描成像和阵列成像，阵列成像受限于太赫兹器件技术，搭建成本较高；太赫兹连续波扫描成像是目前比较普遍的成像方式，它依靠太赫兹探测器和平移台对物体进行逐点扫描，可以获得物体的太赫兹图像。太赫兹连续波扫描而成的原始图像普遍存在着两个主要问题：一是图像中存在锯齿状的条纹噪声；二是对比度低、图像模糊，可视化程度低；降低了图像分辨率，影响成像质量。

太赫兹原始图像中的锯齿条纹，与扫描成像过程中物体扫描方向一致，是由平移台的振动产生的。常用的解决方法是增加数据采集时间间隔，确保平移台稳定后再进行数据采集，该方法在一定程度上减少了锯齿条纹噪声，但扫描台不停的启动、停止会降低扫描速度，延长成像时间，成像效率下降，不利用太赫兹连续波扫描成像技术的推广应用。

太赫兹连续波扫描成像过程中受探测器的限制，对于小信号无法响应，信噪比低，导致太赫兹原始图像分辨率低、图像模糊。采用灰度线性拉伸、直方图均衡等传统的图像去噪、增强的处理方法，在提升图像分辨率同时会损失一些物体细节信息以及引起灰度值过度曝光。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法，通过回程补偿算法抑制消除太赫兹连续波扫描图像中锯齿条纹噪声，通过灰度分区间动态变换调整、非线性处理等算法增强图像分辨率，解决现有的太赫兹连续波扫描成像质量较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法，包括以下步骤：

ss01设置测试材料长度m1，宽度mw和扫描步距st，太赫兹连续波扫描成像结束后保存原始图像；

ss02读取太赫兹连续波扫描原始图像，转换为8位灰度图像；

ss03对原始图像进行回程补偿算法，处理完毕后保存图像；

ss04直方图均衡处理；

ss05图像灰度分区间动态变换调整；

ss06图像灰度非线性变换处理，增强图像细节；

ss07图像高斯平滑处理；

ss08结束。

进一步地，所述ss03的具体步骤如下：

ss031变量定义：设置原始图像相关变量：图像宽度wo、图像高度ho、像素坐标(io，jo)和像素灰度值go(io，jo)，设置补偿处理后图像相关变量：图像宽度w、图像高度h、像素坐标(i，j)和像素灰度值g(i，j)；

ss032变量初始化：

ss033获取原始图像变量数值：获取原始图像宽度wo、图像高度ho、像素坐标(io，jo)和像素灰度值go(io，jo)；

ss034计算第io行中相邻两个像素灰度值go(io，jo)与go(io，jo+1)的差值，其中jo＝0，1，2，…，ho-1；

ss035计算阈值t(io)：计算第io行所有相邻像素灰度值差值的平均值，该平均值作为阈值t(io)；

ss036计算a(io)：以像素点(io，jo)为中心，计算m×n邻域内所有像素灰度值的平均值a(io)，其中，m＝1，2，3，…，n＝1，2，3…；

ss037像素回程补偿处理：进行像素回程补偿处理，回程补偿公式为：

其中，d为像素坐标平移参数，d＝1，2，3，…，10；

当a(io)等于t(io)时，当前像素坐标保持不变；当a(io)不等于t(io)时，将当前像素横坐标平移n个单位，纵坐标不变；

ss038补偿后像素灰度值：g(i，j)＝go(io，jo)；

ss039行像素扩充：当补偿后像素的横坐标最大值i≥w时，在该行像素开头位置添加d个像素点，添加像素点的像素灰度值g(i，j)＝0；

其中i＝0，1，…，d-1，j＝jo；

当补偿后像素的横坐标最大值i＜w时，在该行像素结尾位置添加d个像素点，添加像素点的像素灰度值g(i，j)＝0；

其中，i＝w，w+1，…，w+d-1，j＝jo；

ss0310将io加1，重复步骤ss034-ss039，当io＝＝wo-1时，循环停止，完成原始图像中所有行的回程补偿处理；

ss0311对图像进行缩放处理，保存新的灰度图像。

进一步地，所述ss0311的具体步骤如下：

ss03111逐行读取行像素扩充后图像像素灰度值；

ss03112截取每行中第d个像素至第w+d-1个像素，存储在w×h像素矩阵；

ss03113完成所有行像素截取，保存新的灰度图像。

进一步地，所述ss05的具体步骤如下：

ss051设置灰度下限阈值gmin、上限阈值gmax、调整系数k；

ss052获取图像像素灰度值g(i，j)，其中，

ss053对灰度值进行分区间动态变换调整，变换调整公式如下：

其中，e(i，j)为调整后的像素灰度值，k为调整系数；

当像素灰度值g(i，j)小于等于下限阈值时，将灰度值缩小，当g(i，j)大于下限阈值小于上限阈值时，将灰度值放大，当g(i，j)大于等于上限阈值时，将灰度值放大；

ss054完成像素灰度变换，更新像素灰度数值，保存新的灰度图像。

进一步地，所述ss06的具体步骤如下：

ss061获取分区间灰度动态变换后图像的像素灰度值e(i，j)；

ss062增强图像细节，对灰度值取平方，转换公式为：l(i,j)＝c×e(i,j)²；

其中，l(i，j)为非线性变换后灰度值，c为调节系数；

ss063完成像素灰度非线性变化处理，保存新的灰度图像。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明通过提供的一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法，该方法在不降低成像速度、成像分辨率的情况下，通过回程补偿算法抑制消除了锯齿条纹噪声，提高了成像质量。

2、本发明通过提供的图像处理方法，提升图像分辨率的同时保存了图像细节信息，避免了灰度值过度曝光问题。

3、本发明应用在太赫兹连续波扫描成像领域，缩短了扫描成像时间，简化了图像处理环节，提升了图像质量，有利于太赫兹连续波扫描成像技术的推广应用。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法的流程图；

图2为本发明的回程补偿算法流程图；

图3为本发明的图像灰度动态分区间变换调整流程图；

图4为本发明实施例的测试材料图；

图5为本发明实施例太赫兹连续波扫描后的原始图像；

图6为本发明实施例处理后的最终图像。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-5所示，本发明为一种提高太赫兹连续波扫描成像质量的方法，包括以下步骤：

ss01如图4所示，选用电路板上5根镀铜金属条作为测试材料，金属条宽度为2mm，间隔为2mm，长度为15mm，设置测试材料长度ml＝20mm，宽度mw＝20mm，扫描步距st＝0.2mm，进行110g太赫兹连续波扫描成像，扫描结束后原始图像如图5所示；

ss02读取110g太赫兹连续波扫描原始图像，转换为8位灰度图像；

ss03对原始图像进行回程补偿算法，处理完毕后保存图像；

ss04直方图均衡处理；

ss05图像灰度分区间动态变换调整；

ss06图像灰度非线性变换处理，增强图像细节；

ss07图像高斯平滑处理；

ss08结束。

其中如图2所示，ss03的具体步骤如下：

ss031变量定义：设置原始图像相关变量：图像宽度wo、图像高度ho、像素坐标(io，jo)和像素灰度值go(io，jo)，设置补偿处理后图像相关变量：图像宽度w、图像高度h、像素坐标(i，j)和像素灰度值g(i，j)；

ss032变量初始化：i0＝0,j0＝0,i＝0,j＝0,w＝100,h＝100；

ss033获取原始图像变量数值：获取原始图像宽度wo＝100、图像高度ho＝100、像素坐标(io，jo)和像素灰度值go(io，jo)；

ss034计算第io行中相邻两个像素灰度值go(io，jo)与go(io，jo+1)的差值，其中jo＝0，1，2，…，ho-1；

ss035计算阈值t(io)：计算第io行所有相邻像素灰度值差值的平均值，该平均值作为阈值t(io)；

ss036计算a(io)：以像素点(io，jo)为中心，计算m×n邻域内所有像素灰度值的平均值a(io)，其中，在实施例中取m＝2，n＝2；

ss037像素回程补偿处理：进行像素回程补偿处理，回程补偿公式为：

其中，d为像素坐标平移参数，实施例中取d＝2；

当a(io)等于t(io)时，当前像素坐标保持不变；当a(io)不等于t(io)时，将当前像素横坐标平移n个单位，纵坐标不变；

ss038补偿后像素灰度值：g(i，j)＝go(io，jo)；

ss039行像素扩充：当补偿后像素的横坐标最大值i≥w时，在该行像素开头位置添加d个像素点，添加像素点的像素灰度值g(i，j)＝0；

其中i＝0，1，…，d-1，j＝jo；

当补偿后像素的横坐标最大值i＜w时，在该行像素结尾位置添加d个像素点，添加像素点的像素灰度值g(i，j)＝0；

其中，i＝w，w+1，…，w+d-1，j＝jo；

ss0310将io加1，重复步骤ss034-ss039，当io＝＝wo-1时，循环停止，完成原始图像中所有行的回程补偿处理；

ss0311对图像进行缩放处理，保存新的灰度图像。

其中，ss0311的具体步骤如下：

ss03111逐行读取行像素扩充后图像像素灰度值；

ss03112截取每行中第d个像素至第w+d-1个像素，存储在w×h像素矩阵；

ss03113完成所有行像素截取，保存新的灰度图像。

其中如图3所示，ss05的具体步骤如下：

ss051设置灰度下限阈值gmin＝60、上限阈值gmax＝200、调整系数k＝1.5；

ss052获取图像像素灰度值g(i，j)，其中i＝0，1，…，99，j＝0，1，…99；

ss053对灰度值进行分区间动态变换调整，变换调整公式如下：

其中，e(i，j)为调整后的像素灰度值，k为1.5；

当像素灰度值g(i，j)小于等于下限阈值时，将灰度值缩小，当g(i，j)大于下限阈值小于上限阈值时，将灰度值放大，当g(i，j)大于等于上限阈值时，将灰度值放大；

ss054完成像素灰度变换，更新像素灰度数值，保存新的灰度图像。

其中，ss06的具体步骤如下：

ss061获取分区间灰度动态变换后图像的像素灰度值e(i，j)；

ss062增强图像细节，对灰度值取平方，转换公式为：l(i,j)＝c×e(i,j)²；

其中，l(i，j)为非线性变换后灰度值，c为调节系数，c在实施例中取值为0.004；

ss063完成像素灰度非线性变化处理，保存新的灰度图像，最终图像如图6所示。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。