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基于CCD的γ射线照相中辐射噪声的统计特性分析

发布时间:2024-03-29 20:02
  为消除基于CCD相机的γ射线照相系统中,CCD相机瞬态响应对图像本底噪声、图像定量分析及图像复原产生的影响,利用概率统计方法建立了辐射噪声统计分布模型。首先,引入高斯分布描述CCD相机噪声统计分布;其次,通过分析辐射噪声正脉冲特性和厚拖尾特性,引入α稳定分布描述辐射噪声统计分布;最后,通过Lucy-Richardson图像复原方法和最大似然估计法,对不同积分时间下的辐射噪声统计分布进行了分析。结果表明,在γ射线注量较低时,利用α稳定分布表征辐射噪声分布是可行的。

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

图2α稳定分布的概率密度函数

图2α稳定分布的概率密度函数

在高能、高强度的γ射线照相诊断技术中,由于射线的深穿透作用,通常需要用屏蔽方法将γ射线注量降低到预定或可接受的控制水平之下。但次级射线散射效应随之产生,γ射线与CCD相机的Si薄层探测器相互作用会产生电子-空穴对[9],灵敏区电荷产生瞬时变化,CCD相机将不可避免地同时记录射线产....


图360Co辐照图像(积分时间为0.01s)

图360Co辐照图像(积分时间为0.01s)

为更好地展现辐射噪声的形态特征和后续数据处理过程,对原始辐照图像进行了减读出噪声拟合均值预处理。此时本底噪声分布应为读出噪声和辐射噪声二者的卷积结果。辐射噪声是指图3中的高亮斑点噪声,斑点尺寸可达几个像素。高亮斑点出现的位置是随机的,且高亮斑点的数量与γ射线注量成正比[3-5,1....


图4不同积分时间下,分割目标数随阈值的变化曲线

图4不同积分时间下,分割目标数随阈值的变化曲线

由图3可知,辐射噪声呈现出高亮斑点形态,可采用阈值分割方法对高亮斑点进行提取。但由于读出噪声的存在,辐射噪声不可能从辐照图像中被完全提取出来。图4给出了不同积分时间下,连续阈值二值化辐照图像的分割目标数随阈值的变化曲线。由图4可见,辐照图像中识别的分割目标数随阈值增加出现2个峰。....


图1暗场情况下,PICCD的噪声统计分布曲线

图1暗场情况下,PICCD的噪声统计分布曲线

CCD相机噪声主要包括读出噪声(或称随机噪声)和固有模式噪声[7-8]2大类:。在描述CCD相机噪声统计特性时,通常只考虑读出噪声的统计分布。读出噪声通常使用高斯模型描述,其均值为相机的偏置值,标准偏差为几个灰度值。偏置值和标准偏差与相机的生产厂家及型号有关,也与相机的工作状态有....



本文编号:3941227

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