基于图像处理技术的束流剖面监视系统x.pdf

第16卷第9期强激光与粒子束Vol.16,No.9
2004年9月HIGHPOWERLASERANDPARTICLEBEAMSSep.,2004

文章编号:100124322(2004)0921195204
基于图像处理技术的束流剖面监视系统X

董金梅,原有进

(中国科学院近代物理研究所,甘肃兰州730000)

摘要:介绍了在兰州重离子加速器上利用荧光靶图像获取装置测量并计算束流剖面参数的方法,并建
立了图像获取、处理、束流参数计算的实时测量软件系统。该系统具有可靠性好、测量直观、界面友好等优点。
关键词:图像获取装置;束流剖面;图像处理
中图分类号:TL503.6文献标识码:A

为了测量束流传输过程中的束流形状和束流剖面,在兰州重离子加速器(HIRFL)束流输运线上设计安装
了数套荧光靶束流获取装置,实时测量束流在传输过程中的形状,对束流传输及匹配束流注入效率非常重要。
本文介绍了束流在荧光靶上产生束斑后经过图像获取送到计算机进行图像处理、分析计算的方法和数据处理
及软件设计。

1测量系统概述
束流剖面测量系统一般由四部分组成:荧光靶、CCD光学成像系统、OK2M70图像获取卡和计算机处理系
统。当离子束打在荧光靶上,形成相应的束流光斑,CCD摄像机记录下荧光靶上的亮度信号,经过图像采集卡
将CCD摄像机捕捉的视频信号转换成数字信号,然后输入到计算机进行图像数据计算、处理和显示。

2束流剖面图像数据处理
2.1噪声处理
从OK2M70图像获取卡中设置获取的图像是256级的灰度图像,每帧图像有768×576个像素,光斑的每
一点的强度用该点的灰度级来表示,图像为8bitDIB的灰度图像,以3.BMP格式的文件存储在计算机中。图
像数据存放在一个二维数组中,从中可以计算出束流剖面的几个重要参数:束流中心位置、半高宽等。
通常,CCD在曝光时间较长的图像上,会留下一个像星空那样固定的噪声,因此,可在没有束流时,采集一
帧荧光靶上的图像作为本底,从获得的束流图像中减去本底中相对应各点的灰度值,就得到我们要处理的图像
数据。为了减小噪声,还采用了图像的模板操作。将原图中的一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰
度值相加,然后求平均值,作为新图中该像素的灰度值,可用模板公式(1)表示该操作,中间的黑点表示该元素
为要进行处理的元素。对于边界上无法进行模板操作的点,一般做法是复制原图的灰度值。
111
1
11·1(1)
9
111
由于处理噪声当中,数据量大,会大大影响程序的运行速度,在程序编制中采用了多线程技术,编写了噪声
处理线程,将图像的采集和噪声处理分解在两个线程当中进行。

2.2图像增强
图像增强采用的是图像点运算的方式,将原始图像所有点的灰度按照灰度拉伸变换函数进行变换,产生一
幅新的输出图像。灰度拉伸可以更加灵活地控制输出图像的对比度,它可以有选择地拉伸某段灰度区间以改
善输出图像的质量。其变换函数为

X收稿日期:2003212216;修订日期:2004204202
基金项目:国家HIRFL改造项目资助课题
作者简介:董金梅(1976—),女,陕西富平人,硕博连读研究生,主要从事计算机技术与加速器控制等方面的研究;兰州市31号信箱115分
箱;E2mail:[e-mail]。

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6911强激光与粒子束第16卷

y1,x<x1

y2-y1
f(x)=(x-x1)+y1,x1≤x≤x2(2)
x2-x1

y2,x>x2

变换函数的运算结果是将原图在x1和x2之间的灰度拉伸到y1和y2之间。若束流光斑图像灰度集中在较暗
或较亮的区域,可以用灰度拉伸功能来拉伸,以更加清晰地分辨束流光斑。另外,还对经过灰度拉伸后的图像

进行了等高显示处理,等高显示处理使用了公式(3)。其中x为拉伸后图像中像素灰度值,xmax和xmin为拉伸
后图像中像素灰度值的最大和最小值,y为等高处理后图像中像素灰度值,N为等分阶数。

xNxmax-xmin
y=int(3)
xmax-xminN
2.3图像的边缘检测
边缘检测的目的是分离出图像中的束流光斑,此方法在用胡椒瓶法测量发射度时可用于每个光斑边界的
识别。因为束流光斑的边缘是由灰度的不连续性所反映的,所以可以利用边缘邻近二阶方向导数变化规律,考
察图像中每个像素在某个邻域内灰度的变化。软件中用高斯拉普拉斯算子来进行边缘检测。此算子是一个5
×5的模板,如公式(4)。
-2-4-4-4-2
-4080-4
-4824·8-4(4)
-4080-4
-2-4-4-4-2
此模板算子是把高斯平滑滤波和拉普拉斯微分运