REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

no local, SSIM (medida del índice de similitud estructural), nitidez, bajo contraste, nonlocal, SSIM (structural similarity index measure), sharpening, low contrast

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Varios fenómenos, tales como el ruido cuántico y la dispersión, existentes en el proceso de obtención de imágenes con rayos X industriales, así como la complejidad estructural de la pieza radiografiada, pueden dar como resultado imágenes de rayos X industriales borrosas y de bajo contraste, lo que origina dificultades en el análisis de las imágenes de rayos X. Este estudio propuso un algoritmo mejorado de ajuste adaptativo para aumentar el contraste y la calidad de estas imágenes de rayos X. Se estableció una relación de características no locales entre los píxeles de la imagen y el entorno por medio de un modelo de filtrado no local basado en el modelo de medición del índice de similitud estructural (SSIM). Se calculó la semejanza estructural de los píxeles basados en bloque en el área de la ventana de búsqueda. El peso mejorado se combinó con el enfoque de la imagen resultando una gran mejora. La capacidad del algoritmo para conservar los bordes se verificó mediante pruebas de imagen. Finalmente, el algoritmo propuesto contribuyó a mejorar la calidad del contraste de las imágenes mediante experimentos de simulación. Los resultados demuestran que las características en diferencias no locales basadas en zonas anexas reflejan ricos detalles de las imágenes. Las imágenes de rayos X, de mayor nitidez con el algoritmo propuesto se caracterizan por sus excelentes efectos visuales y sus ricos detalles, con valores de entropía de información (IE) de 2,1464, 4,2453 y 3,7283 y similitudes estructurales de 0,9521, 0,9238 y 0,9534. Los pesos calculados por el SSIM indican que existe una gran similitud estructural entre la imagen nítida y la original. Las imágenes procesadas por el algoritmo de contrastado basado en diferencias no locales presentan detalles valiosos, a la vez que mantienen eficazmente los valores de los parámetros objetivos. Este estudio proporciona referencias para mejorar la calidad de las imágenes de bajo contraste.

Palabras clave: no local, SSIM (medida del índice de similitud estructural), nitidez, bajo contraste.