超声TOFD图像的亚像素配准算法.pdf

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1、2015年第5期文章编号：1009—2552(2015)05—0027—05DOI：10．13274／j．cnki．hdzj．2015．05．008超声TOFD图像的亚像素配准算法吴应永，高晓蓉，郭建强，王泽勇，赵全轲，沈燕(西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所，成都610031)摘要：为了提高超声TOFD(TimeOfFlightDiffraction)图像的配准精度，研究编写了基于离散傅里叶变换(DZr)的亚像素配准算法，使得原图与模板图的互相关度在0．99附近。为解决实际焊缝缺陷检测过程中处理数

2、据量较大问题，文章通过图像配准来提取有效缺陷区域，减少后期图像处理的数据量和提高缺陷识别效率。现基于F丌的相关性，提出了一种超声TOFD图像配准算法，成功将灰度光学图像处理方法应用于超声波图像，提高配准精度到亚像素层次，得到的配准图像清晰，缺陷特征明显，其操作过程简单，配准位置准确。关键词：超声TOFD；图像配准；亚像素；模板匹配；F兀1互相关；DFT中图分类号：TP391．41文献标识码：ASub—pixelaccuracyregistrationalgorithmofultrasonicTOFDimage

3、WUYing—yong，GAOXiao—rong，GUOJian—qiang，WANGZe—yong，ZHAOQuan—ke．SHENYah(InstituteforPhysicalScienceandTechnology，SchoolofOptoelectronicEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu61~31，China)Abstract：ToimprovetheregistrationaccuracyofultrasonicTOFD(Timeof

4、FlightDiffraction)image，thispaperpresentedthesub—pixelregistrationalgorithmbasedondiscreteFouriertransform(DFr)，makingthecross—correlationinthevicinityof0．99betweenoriginalandtemplateimage．Tosolvethelargeamountofdataprocessingproblemsduringactualweldinspect

5、ion，itextractedeffectivedefectareathroughimageregistration，SOthatreducingtheamountofpostimageprocessingdataandimprovingefficiencyofdefectrecognition．BasedonthecorrelationofFFTr．itproposedaregistrationalgorithmofultrasonicTOFDimage，theSuccessoftheopticalgray

6、-scaleimageprocessingmethodisappliedtotheultrasoundimage，improvedregistrationaccuracytosub-pixellevel，registrationimageswereclearanddefectfeaturewasobvious，andtheprocesswassimple，theregistrationlocationwasaccurate．Keywords：ultrasonicTOFD；imageregistration；s

7、ub-pixel；templatematching；F丌’cross—correlation；D丌0引言目前，基于灰度的匹配算法研究，1971年Leese超声TOFD(TimeOfFlightDiffraction)衍射时差提出MAD算法；1972年Barnea提出有利于提法是利用超声波作用于裂纹缺陷，其裂纹端点和顶高模板匹配速度的序贯相似性检测算法(Similarity角产生的衍射波来对缺陷进行定位和定量分析。在DetectionAlgorithm，SSDA)，但该算法易受噪声超声TOFD图像处理过程中，图

8、像配准可提供焊缝影响，且匹配精度较低，匹配结果并不理想；紧接着缺陷目标区域，减少后期图像处理的数据量和提高收稿日期：2014—05—26效率，主要方法有基于灰度统计、变换域和特基金项目：科技部重大项目(2013YQ23057504)作者简介：吴应永(1991一)，男，硕士研究生，研究方向为光学图像征H]。处理、无损检测。通讯作者：高晓蓉。～27—研究人员提出了归一化灰度相关算法，在频域中得到_】。由