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基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强
引用本文:冯雄博,陈曦,闵慧娜,吴伟,王树鹏,邬冠华.基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强[J].航空动力学报,2022,37(7):1425-1436.
作者姓名:冯雄博  陈曦  闵慧娜  吴伟  王树鹏  邬冠华
作者单位:1.南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063;2.中国航空发动机集团有限公司 沈阳黎明航空发动机有限责任公司,沈阳110043
基金项目:国家自然科学基金(62161030,62061033); 基础科研项目(JCKY2019401D001);南昌航空大学研究生创新专项资金(YC2020-080)
摘    要:为了解决航空发动机导向叶片数字射线(DR)检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率(SRB)、信噪比(SNR)、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化(AHE)等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。

关 键 词:数字射线(DR)图像  微小缺陷  导向叶片  限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)  图像增强
收稿时间:2021/5/26 0:00:00

DR image enhancement of aero-engine guide vane based on improved CLAHE
FENG Xiongbo,CHEN Xi,MIN Huin,WU Wei,WANG Shupeng,WU Guanhua.DR image enhancement of aero-engine guide vane based on improved CLAHE[J].Journal of Aerospace Power,2022,37(7):1425-1436.
Authors:FENG Xiongbo  CHEN Xi  MIN Huin  WU Wei  WANG Shupeng  WU Guanhua
Abstract:
Keywords:
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