[发明专利]图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取待处理的第一欠采样图像；根据欠采样图像与原始图像之间的映射关系，将所述第一欠采样图像重建为对应的第一原始图像，其中所述映射关系是以第二欠采样图像及其对应的第二原始图像为训练样本对机器学习模型进行训练得到的。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其是一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

利用集装箱或车辆偷运枪支、弹药、毒品、爆炸物、甚至大规模杀伤性武器或放射性散布装置等违禁品，已经成为困扰各国政府、干扰国际货物运输正常秩序的国际公害。因此，集装箱或车辆安全检查是全世界共同关注的课题。

X射线成像技术是违禁品检查领域最基本的、也是最早得到广泛应用的技术，目前也是应用最广泛的用于集装箱或车辆的检查技术。

发明内容

在一个典型的双能X射线检查系统中，电子直线加速器以很高的频率交替产生两种不同能量的X射线，分别称为高能X射线和低能X射线。这两种X射线交替通过狭缝准直器后分别形成扇形X射线束。两种扇形X射线束从被检测物体的一侧交替穿透被检测物体的横断面后，由位于被检测物体另一侧的探测器依次接收并生成图像数据。当被检测物体被牵引通过扇形X射线束时，扇形X射线束依次扫描被检测物体的一系列横断面，从而形成整个被检测物体的高能和低能X射线透射图像。

为了将被检测物体的所有区域都扫描到，被检测物体的运动速度v与电子直线加速器出射X射线的频率f应满足以下公式：

其中，N为探测器的排数，pitch为相邻排的探测器之间的距离，D为X射线源到被检测物体的距离，T为被检测物体到探测器的距离。

发明人注意到，当被检测物体的运动速度过大或电子直线加速器出射X射线的频率过小时，会得到欠采样图像。图1是欠采样图像产生的示意图。如图1所示，t₁时刻、t₂时刻、t₃时刻和t₄时刻为X射线的出射时刻，在相邻的X射线出射时刻之间，被检测物体101的一部分区域没有被X射线扫描到，从而导致欠采样图像的产生。欠采样图像不但会丢失被检测物体的信息，而且与被检测物体中物品的实际形状不符。例如，被检测物体中具有圆形的车轮，但得到的欠采样图像中的车轮却为椭圆形。

快检系统是双能X射线检查系统中的一种。在快检时，快检系统不动，被检测物体(例如车辆)直接通过快检系统的通道，因此被检测物体的通过率高。但是，由于被检测物体的运动速度较快，这就要求电子直线加速器具有很高的X射线出射频率，以避免得到欠采样图像。但是，受制于硬件限制，电子直线加速器的X射线出射频率不能无限制地提高，这就限制了被检测物体的运动速度，降低了被检测物体的通过率。

对于欠采样图像，传统的处理方法是使用插值法，将欠采样图像重建为正常采样的图像尺寸。但是通过插值法重建的图像通常会过于平滑，并伴随锯齿状的伪影，效果不好。

为了解决上述问题，本公开提出了如下技术方案。

根据本公开实施例的一方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待处理的第一欠采样图像；根据欠采样图像与原始图像之间的映射关系，将所述第一欠采样图像重建为对应的第一原始图像，其中所述映射关系是以第二欠采样图像及其对应的第二原始图像为训练样本对机器学习模型进行训练得到的。

在一些实施例中，所述方法还包括：对正常采样的第二原始图像进行下采样，以得到所述第二欠采样图像；以所述第二欠采样图像和所述第二原始图像为训练样本对所述机器学习模型进行训练，以得到所述映射关系。

在一些实施例中，所述对正常采样的第二原始图像进行下采样，以得到所述第二欠采样图像包括：对正常采样的第二原始图像进行下采样，以得到第二下采样图像；