一种锂电池X射线图像增强方法、装置以及存储介质与流程

一种锂电池x射线图像增强方法、装置以及存储介质
技术领域
1.本发明主要涉及图像处理技术领域，具体涉及一种锂电池x射线图像增强方法、装置以及存储介质。


背景技术：

2.当前，锂电池已经是人们生活中必不可少的一部分，其拥有着工作电压高、能量密度高、可循环次数多、环保性高的等优点，广泛用于手机、平板和电脑等各种电子产品。因此，锂电池的安全性也就变得尤为重要，不合格的锂电池流入市场，将会严重影响用户的人身安全。为了对锂电池质量进行检测，当前采用的一般方法为通过x-ray射线对锂电池内部电极进行穿透成像，再采用图像处理技术识别锂电池图像中的电极并测量电极之间的平齐度，从而判定锂电池是否合格。
3.锂电池主要由正极片、负极片、隔膜这三部分组成，以正极片、隔膜、负极片、隔膜的顺序叠在一起，卷绕成为一个柱形的电池芯体。因此锂电池层级较多，极片之间重叠交错，同时受x射线穿透能力以及环境因素，导致得到的锂电池x-ray图像整体偏暗，图像电极轮廓模糊不清、对比度及清晰度低。此外，受x射线穿透能力的限制，位置较深的电极会十分模糊，难以进行有效识别。不仅如此，受卷绕锂电池包装材料和托盘的影响，采集的锂电池x射线图像存在大量干扰噪声。再则，锂电池电极之间的距离为毫米级，在大量噪声干扰的情况下，针对模糊不清的电极进行精确识别和毫米级测量是一项巨大的挑战，严重制约了锂电池电极缺陷检测的准确性。
4.目前，对x-ray图像的增强算法，多是retinex及其改进算法为基础。多尺度retinex算法可以有效地改善图像的清晰度，增强图像，但容易产生光晕和伪影，同时对x射线类图像，其亮度、对比度以及图像边缘增强不足。
5.为了解决上述问题，一些改进方法为：采用多尺度的retinex算法、多尺度retinex和双边滤波相融合的图像增强算法、结合直方图均衡的增强算法，但这些算法仍不能满足低光照的场景图像，同时会出现过度曝光、对比度提升不足的问题，仍然未能满足使图像清晰的需求。
6.另一方面，已有通用的图像增强方法没有考虑锂电池x射线图像的特点，以及锂电池电极的几何特性，容易导致对锂电池图像中电极进行增强的同时，也增强了噪声干扰信息。然而，对锂电池电极进行精确识别和测量要求增强电极信息并且抑制噪声信息。为此，需要根据锂电池x射线图像的特点设计专用的图像增强方法。


技术实现要素：

7.本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种锂电池x射线图像增强方法、装置以及存储介质。
8.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种锂电池x射线图像增强方法，包括如下步骤：
通过x光机对待测锂电池进行图像采集，得到锂电池x射线图像；对所述锂电池x射线图像进行图像反射分量分析，得到x射线反射图像；导入梯度因子，根据所述梯度因子对所述x射线反射图像进行加权融合计算，得到x射线融合图像；对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像；对所述x射线调整图像进行去噪处理，得到x射线增强图像。
9.本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种锂电池x射线图像增强装置，包括：图像采集模块，用于通过x光机对待测锂电池进行图像采集，得到锂电池x射线图像；反射分量分析模块，用于对所述锂电池x射线图像进行图像反射分量分析，得到x射线反射图像；加权融合计算模块，用于导入梯度因子，根据所述梯度因子对所述x射线反射图像进行加权融合计算，得到x射线融合图像；对比度调整模块，用于对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像；增强图像获得模块，用于对所述x射线调整图像进行去噪处理，得到x射线增强图像。
10.本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种锂电池x射线图像增强装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的锂电池x射线图像增强方法。
11.本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的锂电池x射线图像增强方法。
12.本发明的有益效果是：通过x光机对待测锂电池的图像采集得到锂电池x射线图像，对锂电池x射线图像的图像反射分量分析得到x射线反射图像，根据梯度因子对x射线反射图像的加权融合计算得到x射线融合图像，对x射线融合图像的对比度调整得到x射线调整图像，对x射线调整图像的去噪处理得到x射线增强图像，有利于减弱光照伪影现象，避免了x射线图像这类低照度图像的亮度过度增强以及增强不足的问题，能够较好的提高锂电池x射线图像的对比度和清晰度，具有良好的图像增强效果，同时考虑了电极在几何上为纵向直线的特性，能够让电极信息得到增强而水平噪声信息得到抑制，从而显著提升电极识别的准确性，为锂电池电极缺陷精确检测奠定了基础。
附图说明
13.图1为本发明实施例提供的一种锂电池x射线图像增强方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的锂电池x射线图像；图3为本发明实施例提供的x射线反射图像；图4为本发明实施例提供的纵向梯度梯度图像；图5为本发明实施例提供的x射线融合图像；
图6为本发明实施例提供的x射线调整图像；图7为本发明实施例提供的x射线增强图像；图8为本发明实施例提供的一种锂电池x射线图像增强装置的模块框图。
具体实施方式
14.以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
15.图1为本发明实施例提供的一种锂电池x射线图像增强方法的流程示意图。
16.如图1、2、3和7所示，一种锂电池x射线图像增强方法，包括如下步骤：通过x光机对待测锂电池进行图像采集，得到锂电池x射线图像；对所述锂电池x射线图像进行图像反射分量分析，得到x射线反射图像；导入梯度因子，根据所述梯度因子对所述x射线反射图像进行加权融合计算，得到x射线融合图像；对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像；对所述x射线调整图像进行去噪处理，得到x射线增强图像。
17.应理解地，本发明克服了现有多尺度retinex算法无法满足的对比度和图像边缘增强、减弱会出现的光晕伪影现象，避免出现图像的过度曝光、对比度增强不足或过度增强。
18.应理解地，使用双边滤波器对所述x射线调整图像进行去噪处理，得到x射线增强图像。
19.应理解地，如图2和3所示，相对于所述锂电池x射线图像，所述x射线反射图像更加清晰，整体亮度合适，图像阴极线较为清楚，但阴极线边缘轮廓细节信息不明显，整体对比度不高。应理解地，如图2、3和7所示，所述x射线调整图像在增强对比度的同时，也放大了噪声，故再次使用双边滤波进行图像去噪处理，所述x射线增强图像的噪声明显平滑减少了，但图像整体亮度、像清晰度、对比度良好，阴极线轮廓增强效果显著。相对于所述锂电池x射线图像，所述x射线增强图像的增强效果显著，特别是图像阴极线边缘轮廓细节信息增强明显。
20.上述实施例中，通过x光机对待测锂电池的图像采集得到锂电池x射线图像，对锂电池x射线图像的图像反射分量分析得到x射线反射图像，根据梯度因子对x射线反射图像的加权融合计算得到x射线融合图像，对x射线融合图像的对比度调整得到x射线调整图像，对x射线调整图像的去噪处理得到x射线增强图像，有利于减弱光照伪影现象，避免了x射线图像这类低照度图像的亮度过度增强以及增强不足的问题，能够较好的提高锂电池x射线图像的对比度和清晰度，具有良好的图像增强效果，同时考虑了电极在几何上为纵向直线的特性，能够让电极信息得到增强而水平噪声信息得到抑制，从而显著提升电极识别的准确性，为锂电池电极缺陷精确检测奠定了基础。
21.可选地，作为本发明的一个实施例，所述对所述锂电池x射线图像进行图像反射分量分析，得到x射线反射图像的过程包括：按照多个预设尺度对所述锂电池x射线图像进行照度估计，得到与各个所述预设尺度对应的x射线模糊图像；
分别对各个所述x射线模糊图像以及所述锂电池x射线图像进行亮度调节，得到与各个所述x射线模糊图像对应的第一x射线调节图像以及与所述锂电池x射线图像对应的第二x射线调节图像；对所有的所述第一x射线调节图像以及所述第二x射线调节图像进行图像反射分量的计算，得到x射线反射图像。
22.优选地，所述预设尺度可以为15或60或150。
23.应理解地，在多尺度retinex算法基础上，采用双边滤波函数代替高斯滤波，在输入图像（即所述锂电池x射线图像）的基础上进行照度估计，使用平均对数亮度值的自适应全局映射函数代替log函数，进行自适应调节低照度图像亮度。
24.上述实施例中，按照多个预设尺度对锂电池x射线图像的照度估计得到x射线模糊图像，分别对各个x射线模糊图像以及锂电池x射线图像的亮度调节得到第一x射线调节图像以及第二x射线调节图像，对所有的第一x射线调节图像以及第二x射线调节图像的图像反射分量的计算得到x射线反射图像，有利于减弱多尺度retinex算法产生的光照伪影现象，避免出现图像的过度曝光、对比度增强不足或过度增强的问题。
25.可选地，作为本发明的一个实施例，所述锂电池x射线图像包括多个x射线图像像素值，所述按照多个预设尺度对所述锂电池x射线图像进行照度估计，得到与各个所述预设尺度对应的x射线模糊图像的过程包括：通过第一式和多个所述预设尺度分别对各个所述x射线图像像素值进行模糊图像的计算，得到与各个所述预设尺度对应的多个x射线模糊图像像素值，且每个所述x射线模糊图像像素值均与所述x射线图像像素值一一对应，所述第一式为：，其中，，其中，，，其中，为锂电池x射线图像点的x射线模糊图像像素值，为以锂电池x射线图像点处的x射线模糊图像像素值为中心点，在范围内邻域像素值的集合，为加权系数，为锂电池x射线图像点的x射线图像像素值，
为邻域像素值对应的图像点与锂电池x射线图像点的欧式距离，为图像点处的邻域像素值与锂电池x射线图像点的x射线图像像素值之差的绝对值，其中，，其中，为滤波器邻域长宽参数，为距离标准差，为灰度标准差，和均等于预设尺度；根据与各个所述预设尺度对应的多个x射线模糊图像像素值得到与各个所述预设尺度对应的x射线模糊图像。
26.应理解地，在多尺度retinex算法中，采用双边滤波函数代替高斯滤波，在输入图像（即所述锂电池x射线图像）的基础上进行照度估计。
27.具体地，双边滤波对输入图像处理后的像素值（即所述x射线模糊图像像素值）为：，式中: 是输入的锂电池x射线图像点处的像素值，是以处像素（即所述x射线模糊图像像素值）为中心点的大小的领域的像素集合,其加权系数由两部分权重因子乘积组成，对该领域内的每一个像素（即所述x射线图像像素值）：，其中：，，指的是当前点与中心点的欧式距离，像素距离越远，权重越小。指的是当前点处像素值与中心点处像素值的差的绝对值，当像素差异较大，权重值则较小。由于函数的作用，降低图像边缘的高值像素和低值像素在进行照度估计时的相互影响，进而减弱光晕伪影现象。是基于高斯函数的距离标准差，是基于高斯函数的灰度标准差。
28.双边滤波器的滤波效果受三个参数的控制:滤波器邻域长宽参数越大能够提供更强的平滑效果，但太大则会导致图像模糊;距离标准差和灰度标准差,分别控制两个权重因子的衰减程度，取值太大(趋于无限)，双边滤波则退化为均值滤波，取值太小则会削弱平滑效果。由需要在三种不同的尺度（即所述预设尺度）上进行照度估计，简单起见，令分别为15，60，150，由来计算不同尺度（即所述预设尺度）下对应的值，计算公式为：。
29.上述实施例中，通过第一式和多个预设尺度分别对各个x射线图像像素值的模糊图像计算得到x射线模糊图像，降低了图像边缘的高值像素和低值像素在进行照度估计时的相互影响，进而减弱了光晕伪影现象。
30.可选地，作为本发明的一个实施例，所述分别对各个所述x射线模糊图像以及所述锂电池x射线图像进行亮度调节，得到与各个所述x射线模糊图像对应的第一x射线调节图像以及与所述锂电池x射线图像对应的第二x射线调节图像的过程包括：通过第二式分别对各个所述x射线模糊图像像素值进行第一x射线调节图像的计算，得到与各个所述x射线模糊图像对应的多个第一x射线调节图像像素值，并根据与各个所述x射线模糊图像对应的多个第一x射线调节图像像素值得到与各个所述x射线模糊图像对应的第一x射线调节图像，所述第二式为：，其中，，其中，为第一x射线调节图像像素值，为锂电池x射线图像点的x射线模糊图像像素值，为预设图像像素的最大值，为x射线模糊图像的平均对数亮度值，为x射线模糊图像的x射线模糊图像像素值总数， 为常数；通过第三式分别对各个所述x射线图像像素值进行第二x射线调节图像的计算，得到与各个所述x射线图像像素值对应的第二x射线调节图像像素值，并根据所有的所述第一x射线调节图像像素值得到第二x射线调节图像，所述第三式为：，其中，，
其中，为第二x射线调节图像像素值，为锂电池x射线图像点的x射线图像像素值，为预设图像像素的最大值，为锂电池x射线图像的平均对数亮度值，为锂电池x射线图像的x射线图像像素值总数，为常数。
31.应理解地，所述为每一张x射线模糊图像的x射线模糊图像像素值的总个数，所述为锂电池x射线图像里面的x射线图像像素值的总个数。
32.应理解地，采用基于平均对数亮度值的自适应全局映射函数，进行自适应调节低照度图像亮度。
33.具体地，自适应全局映射函数如下所示:，其中：是自适应输出的结果（即所述第一x射线调节图像像素值或者所述第二x射线调节图像像素值）, 表示输入图像的像素值（即所述x射线模糊图像像素值或者所述x射线图像像素值）, 表示输入图像像素的最大值，一般为255，为输入图像的平均对数亮度值（即所述x射线模糊图像的平均对数亮度值或者所述锂电池x射线图像的平均对数亮度值），如下式所示:，上式中：代表的是像素总数（即所述x射线模糊图像的x射线模糊图像像素值总数或者所述锂电池x射线图像的x射线图像像素值总数）; 的数值往往较小,其存在的目的是有效避免在单纯黑色像素情况下log计算的时候数值出现溢出的现象。
34.上述实施例中，通过第二式分别对各个x射线模糊图像像素值的第一x射线调节图像计算得到第一x射线调节图像，通过第三式分别对各个x射线图像像素值的第二x射线调节图像计算得到第二x射线调节图像，有效避免了在单纯黑色像素情况下log计算的时候数值出现溢出的现象，有利于减弱多尺度retinex算法产生的光照伪影现象，避免出现图像的过度曝光、对比度增强不足或过度增强的问题。
35.可选地，作为本发明的一个实施例，所述对所有的所述第一x射线调节图像以及所述第二x射线调节图像进行图像反射分量的计算，得到x射线反射图像的过程包括：通过第四式分别对各个所述第一x射线调节图像像素值以及与所述第一x射线调节图像像素值对应的第二x射线调节图像像素值进行图像反射分量的计算，得到与各个所述第一x射线调节图像像素值对应的x射线反射图像像素值，并根据所有的所述x射线反射图像像素值得到x射线反射图像，所述第四式为：
，其中，为x射线反射图像像素值，为第个预设尺度的第一x射线调节图像像素值，为第二x射线调节图像像素值，为预设尺度的个数，为第个预设尺度的权重，且。
36.应理解地，使用输入图像的自适应亮度映射值（即所述第二x射线调节图像像素值）分别减去三个不同尺度的照度估计图像的自适应亮度映射值（即所述第一x射线调节图像像素值），所得在进行加和，得到输入图像的反射分量（即所述x射线反射图像像素值）。
37.应理解地，使用双边滤波在15、60、150这三种尺度（即所述预设尺度）上，跟输入图像进行卷积，得到三种照度估计图像，再计算输入图像和照度估计图像的最大值和平均对数亮度值，根据最大值和对数平均值，分别计算输入图像和照度估计图像的自适应亮度映射值，最后用输入图像的自适应亮度映射值分别减去三个不同尺度的照度估计图像的自适应亮度映射值，所得在进行加和，得到输入图像的反射分量（即所述x射线反射图像像素值）。
38.具体地，改进的多尺度retinex算法计算公式如下所示：，式中: 为尺度数目（即所述预设尺度的个数）; 表示第个尺度（即所述预设尺度）所对应的权重，且。一般，即取小，中，大三个尺度（即所述预设尺度）的高斯滤波进行照度估计；是自适应全局映射函数。
39.上述实施例中，通过第四式分别对各个第一x射线调节图像像素值以及第二x射线调节图像像素值的图像反射分量计算得到x射线反射图像，有利于减弱多尺度retinex算法产生的光照伪影现象，避免出现图像的过度曝光、对比度增强不足或过度增强的问题。
40.可选地，作为本发明的一个实施例，如图1、2、4和5所示，所述根据所述梯度因子对所述x射线反射图像进行加权融合计算，得到x射线融合图像的过程包括：通过第五式和所述梯度因子分别对各个所述x射线反射图像像素值进行加权融合计算，得到与各个所述x射线反射图像像素值对应的x射线反射图像像素值，根据多个所述x射线反射图像像素值得到x射线融合图像，所述第五式为；，其中，，其中，为x射线融合图像，为x射线反射图像像素值的权重， 为
x射线反射图像像素值，为纵向梯度，为纵向梯度的权重。
41.优选地，所述梯度因子可以为。具体地，如图4所示，使用sobel算子与反射分量图像（即所述x射线反射图像像素值）卷积，得到反射图像的纵向梯度梯度图像（即所述纵向梯度），梯度因子为，将得到的纵向梯度（即所述纵向梯度）跟反射分量（即所述x射线反射图像像素值）加权融合，增强图像细节。具体计算公式如下：， ，其中，表示反射分量点处像素（即所述第五式中的，表示所述x射线反射图像像素值），分别代表纵向梯度，是分别为和权重，取不同的权重，其融合效果也是不同。根据实验效果，这组参数进行图像融合，能较好增强图像边缘，同时不会过度放大噪声。
42.应理解地，如图2、3和5所示，使用纵向梯度梯度图像与反射分量图像进行加权融合，相对于锂电池x射线图像，x射线融合图像的图像阴极线轮廓细节信息有明显增强，但图像对比度和亮度偏低。
43.上述实施例中，通过第五式和梯度因子分别对各个x射线反射图像像素值的加权融合计算得到x射线融合图像，能够较好的增强图像边缘，同时不会过度放大噪声，能够满足使图像清晰的需求，考虑了电极在几何上为纵向直线的特性，通过提取纵向梯度信息，可使电极信息得到增强而水平噪声信息得到抑制，从而显著提升电极识别的准确性，为锂电池电极缺陷精确检测奠定了基础。
44.可选地，作为本发明的一个实施例，如图1、4和6所示，所述对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像的过程包括：利用自适应直方图均衡化算法对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像。
45.应理解地，如图4和6所示，对梯度融合图像（即所述x射线融合图像）使用clahe算法进行对比度调整，相对于所述x射线反射图像，所述x射线调整图像的图像对比度有明显提高，阴极线轮廓明显增强，图像整体亮度适中，没有出现对比度过度增强。具体地，使用对比度受限的自适应直方图均衡化算法(clahe)，该算法由he算法演变而来，由于he算法是对图像的直方图进行整体性拉伸，对图像局部增强效果作用不大，比较适合像素值分配均匀的低照度图像。因此在该算法基础上，自适应直方图均衡化算法(ahe)被提出，ahe算法是通过计算图像的局部区域直方图，能够较好的增强图像亮度和对比度，但是在计算过程中会出现放大噪声的问题。而对比度限制自适应直方图均衡化(clahe)算法主要是解决自适应
直方图均衡化算法的噪声问题。ciahe算法主要内容是进行限制对比度对图像的直方图进行再一次分配处理，并且同时通过对每一个小块做直方图均衡化，最后将通过双线性插值方法将这些小块重新连接起来，进而达到消除块状效应的效果。因此，在增强图像对比度的同时，尽可能的不放大噪声，故采用clahe对融合图像进行对比度调整，得到对比度增强图像。
46.应理解地，使用对比度受限的自适应直方图均衡化算法在的网格基础上，对融合图像（即所述x射线融合图像）进行对比度调整，得到对比度增强图像（即所述x射线调整图像）。
47.具体地，具体处理步骤如下：s1：对锂电池x-ray图像（即所述x射线融合图像），随机分为大小相同、连续不重叠的64个子块。
48.s2：对每个子块直方图进行裁剪得到多个像素。
49.s3：分配像素点。将上一步裁剪掉的像素平均分配到每个子块灰度级（像素）上，得到新的图像。
50.s4：将对比度受限后每个子块的灰度直方图进行均衡化处理。
51.s5：双线性插值进行灰度值重构,在水平和垂直方向上分别进行双线性插值运算，重构图像像素值和消除块效应。
52.具体地，首先将锂电池x-ray图像（即所述x射线融合图像），分为大小相同、连续不重叠的64个子块；对每个子块直方图进行裁剪，裁剪剪幅值为：，其中，是截断系数，是子块直方图的总像素个数，是子块直方图的个数。
53.将上一步裁剪掉的像素平均分配到每个子块灰度级上；然后对对比度受限后每个子块的灰度直方图进行均衡化处理；最后使用双线性插值进行灰度值重构,在水平和垂直方向上分别进行双线性插值运算，重构图像像素值和消除块效应，得到对比度增强图像（即所述x射线调整图像）。
54.上述实施例中，利用自适应直方图均衡化算法对x射线融合图像的对比度调整得到x射线调整图像，能够在增强图像对比度的同时，尽可能的不放大噪声，有利于减弱光照伪影现象，避免了x射线图像这类低照度图像的亮度过度增强以及增强不足的问题，能够较好的提高锂电池x射线图像的对比度和清晰度，具有良好的图像增强效果。
55.可选地，作为本发明的另一个实施例，本发明提供一种基于改进多尺度retinex的锂电池x射线图像增强算法，在现有的多尺度retinex算法基础上使用双边滤波和平均对数亮度值进行改进，以减弱retinex算法的光晕伪影现象和自适应的调节图像亮度，结合sobel算子和clahe算法增强图像细节以及对比度，达到增强图像边缘，并保持较好的图像效果的目的，该方法多适用于低照度x射线照度环境，同时，本发明克服了现有多尺度retinex算法无法满足的对比度和图像边缘增强、减弱会出现的光晕伪影现象，避免出现图像的过度曝光、对比度增强不足或过度增强。
56.可选地，作为本发明的另一个实施例，本发明中的改进多尺度retinex算法，使用
双边滤波进行照度估计，有利于减弱多尺度retinex算法产生的光照伪影现象；使用基于平均对数亮度值的自适应全局映射函数，避免了对x射线图像这类低照度图像，亮度过度增强和增强不足的问题，最后结合sobel算子和clahe算法，能够较好的提高锂电池x射线图像对比度、清晰度，具有良好的图像增强效果。
57.可选地，作为本发明的另一个实施例，本方法在现有的多尺度retinex算法基础上使用双边滤波和平均对数亮度值进行改进，以减弱retinex算法的光晕伪影现象和自适应的调节图像亮度，结合sobel算子和clahe算法增强图像细节以及对比度，达到增强图像边缘，并保持较好的图像效果的目的，该方法多适用于低照度x射线照度环境。
58.图8为本发明实施例提供的一种锂电池x射线图像增强装置的模块框图。
59.可选地，作为本发明的另一个实施例，如图8所示，一种锂电池x射线图像增强装置，包括：图像采集模块，用于通过x光机对待测锂电池进行图像采集，得到锂电池x射线图像；反射分量分析模块，用于对所述锂电池x射线图像进行图像反射分量分析，得到x射线反射图像；加权融合计算模块，用于导入梯度因子，根据所述梯度因子对所述x射线反射图像进行加权融合计算，得到x射线融合图像；对比度调整模块，用于对所述x射线融合图像进行对比度调整，得到x射线调整图像；增强图像获得模块，用于对所述x射线调整图像进行去噪处理，得到x射线增强图像。
60.可选地，本发明的另一个实施例提供一种锂电池x射线图像增强装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的锂电池x射线图像增强方法。该装置可为计算机等装置。
61.可选地，本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的锂电池x射线图像增强方法。
62.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、
ꢀ“
包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
63.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
64.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或
者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
65.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
66.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
67.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
68.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。