研究方法

此次毕业设计，主要做的是对模糊图像进行边缘增强处理。实验结果的直接体现方式是把两幅图片进行对比，得出结论。所以实验中需要借用MATLAB这种软件。这种软件是可以实现视图的，它可以把实验结果简单、直接的体现出来，所以实验决定采用这种软件进行实验。MATLAB的使用方法非常简单，它并不用什么特殊的表达方式，一般的数学表达式就可以运行，数字或者数组都可以进行运算。而且，相对于其他的软件来说，这种软件里本身就包含了很多种程序和算法，在多数情况写，我们可以直接对其进行调用和使用。比如在实验中所使用的一些滤波器，我们可以直接调用出它们的函数进行使用，给我们的实验提供了很多便利。实验里面包含了四中UM原理及MATLAB程序。  

本文主要研究的内容

本论文针对X射线图像增强算法进行研究，通过对X射线图像的成像过程和原理进行分析，总结出X射线图像的主要特点。

在科技迅速发展的今天，CR和DR技术有很迅速地发展，它们在人类生活中也发挥着越来越重要的作用。工业领域中有成像测井技术，检测零件合格度，车牌定位系统等；在医学方面尤其得到了大量的应用，医生通过对患者的CR图像进行研究，可以诊断出患者的患病情况和是否痊愈，对人们的生活有很重要的作用。但是CR和DR图像在拍摄过程中，由于被照射的物体本身对拍摄的影像，再加上X射线的散射等的影响，会导致拍摄出来的图片会很模糊，不清晰，而且图像对比度也不高，这对人们对事物的判断有很大的影响，医生对病人的病情也不能准确地判断，甚至很可能会造成误诊；所以对图片进行增强，提高它的信息量，增强它的对比度，可以提高人们对事物判断的准确性，也可以使医生对病情有一个准确的判断。X光探伤是工业中无损检测技术一种方法，是用来检测工件的质量、尺寸和形状等特性。其被广泛应用的主要原因是在准确地检测出工件的质量与缺陷的同时不会损坏工件的构造，同时，工业X射线检测技术得出的数字图像信息量大、层次丰富，但有背景噪声，细节对比度差，图像较模糊，视觉效果较差，这给工业中检测中点等细节类型的诊断产生很大困扰。而诊断分析微弱细节缺陷恰恰是工业检测的关键，因此对技术检测得到的图像进行后续的图像增强处理尤为重要。通过图像增强技术处理后的X射线图像，可以将更多的信息传送给观察者，从而利于对工件中的感兴趣的部分进行更加准确地识别和检测等，所以工业中X射线图像增强技术的研究是一个很重要的课题。因此对图像进行增强处理是很有必要的。研究人员也提出了很多种增强图像的方法，例如反差增强法，小波变换，中值滤波法等等。其中，UM算法在增强图像边缘和细节方面有很好的效果，因此被大量应用。