一种基于X射线背散射图像的人体隐藏物的检测方法

摘要

本发明公开了一种基于X射线背散射图像的人体隐藏物的检测方法，涉及计算机图像处理技术领域，其特征在于：包括如下步骤：采集X射线背散射图像，对所获得的图像进行预处理；对预处理之后的图像进行全局阈值与动态阈值相结合的阈值计算方法，并利用平滑技术对动态阈值造成的灰度不连续性进行处理；利用上述所获阈值进行图像分割，且利用模糊度、区域内部均匀性以及区域间对比度这三个评价指标作为反馈，自适应地得到分割效果最好的动态阈值最终获得理想的分割效果。在此基础上利用连通区域标记法对分割出的隐藏物进行提取。该方法具有工作效率高，检测结果准确的特点。

主权项

一种基于X射线背散射图像的人体隐藏物的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S101、采集X射线背散射图像，对X射线背散射图像进行预处理，获取预处理图像；S102、对预处理图像进行全局阈值与动态阈值相结合的阈值计算，并利用平滑技术对动态阈值造成的灰度不连续性进行处理；具体过程为：S1021、利用otsu算法对预处理图像进行全局阈值计算，获得图像全局阈值t1；S1022、将预处理图像分割为一系列子图像，并对每一帧子图像进行otsu局部阈值计算，得到每一帧子图像的局部阈值t2，随后根据该局部阈值下的类间方差进行分类讨论：若类间方差小于用户自行定义的阈值常数threshold，则利用S1021中所获得的全局阈值t1，根据公式t＝(1‑α)t1+αt2获取新阈值t；其中，α为类间方差；否则：新阈值t＝t2；S1023、将新阈值t存入矩阵M中，对矩阵M进行平滑处理，具体为：将矩阵M中每个新阈值t和其周围4邻域中存在的各个阈值元素进行加权相加，并以此来代替新阈值t；其中4领域的权值分别为0.1；平滑工作完成后得到新的阈值矩阵M2；S103、利用上述所获阈值进行图像分割，且利用模糊度、区域内部均匀性以及区域间对比度这三个评价指标作为反馈，自适应地得到分割效果最好的动态阈值完成图像二值化；具体过程为：S1031、利用阈值矩阵M2中的阈值元素对预处理图像进行二值化分割处理；S1032、利用模糊度、区域内部均匀性及区域间对比度对上述二值化分割处理后的分割结果进行综合评价；S1033、依次重复步骤S1022、S1023、S1031、S1032，直至获得评价值最高的分割情况；S1034、利用上述获得的分割情况进行全局阈值与动态阈值相结合的阈值计算，完成图像二值化；S104、对所获得的二值化图像进行连通区域标记，利用物体所包含的像素个数在某一范围内这一条件作为筛选，获得最终隐藏物的提取。