铁路货车铸件DR图像增强的改进Retinex模型_陈敏铁道科学与工程学报 Journal of Railway Science and Engineering ISSN 1672-7029,CN 43-1423/U ）的铸造缺陷可能影响铁路运输安全，数字化 X 射线辐射成像（Digital Radiography， DR）可直观显示铸件内部缺陷，已广泛应用于铁路货车铸件无损检测。由于铸件厚度不均匀等原因造成原始 DR 图像灰度 不均，不能清晰显示所有缺陷，需要图像增强等操作实现图像优化。Retinex 方法同时考虑光强度和纹理信息，将图像分离 为照度分量和反射分量，以补偿图像中的不均匀照明。相对全变分（Relative Total Variation，RTV）方法保留主结构的同 时平滑小尺度的纹理和噪声。针对铸件 DR 图像缺陷难以识别的问题，结合 RTV 和 Retinex 相关理论，提出一个改进的 Retinex 优化模型，其中照度分量的内容结构和反射分量的梯度信息根据加权策略的选择受到不同惩罚，使用交替最小化方 法求解模型，其次将高斯模糊后的图像作为具有平滑结构的照度分量的引导图以优化该模型。实验结果表明与其它已有的 算法相比，优化模型大幅度提高了 DR 图像的平均梯度、点锐度等量化指标，且图像增强效果显著。该方法改善了图像的 清晰度和视觉质量，有效显示出铸件 DR 图像中的缺陷，可用于铁路货车部件和其它工业部件的无损检测。 关键词：铁路货车；缺陷检测；DR 图像；图像增强；Retinex 中图分类号：； 文献标志码：A
Improved Retinex method for DR image enhancement of railway freight car castings CHEN Min1, 2, ZENG Li1, 2 (1. College of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing 401331, China; 2. Engineering Research Center of Industrial Computed Tomography Nondestructive Testing of the Education Ministry of China, Chongqing University,
