民航机场X光机图像识别优化方法研究

马旋

摘 要：民航机场在实际设计安检系统的过程中，要想实现对于危险爆炸物品以及异常人流的有效检测，由于传统的图像识别方法在分类方面过于简单，识别的有效性十分有限。为了有效解决上述问题，在对民航机场X光机图像识别方法进行优化的过程中，提倡采用基于轮廓多于边缘的检测方法。文章就从民航机场X光机图像特征提取以及整体设计、民航机场X光机图像识别优化的具体实现两个方面出发进行了探讨，下文将对研究结果进行详细阐述。

关键词：民航机场X光机;图像识别;优化方法;研究

前言

伴随着计算机图像处理技术发展速度的进一步加快，民航机场在实际落实安保相关工作的过程中，图像识别算法的应用越来越普遍。而从民航机场自身的角度来讲，在实际设计安检信息系统的过程中，则需要能够针对行李检查工作开展的实际需要构建相应的信息系统，而要想真正建立此类系统，则需要能够准确识别图像以及对图像的特征进行优化提取。文章就针对民航机场X光机图像识别的优化方法进行了详细探究，针对本次研究的结果下文将进行详细报告。

1民航机场X光机图像特征提取以及整体设计

1.1图像检测区域对于图像识别模型的判断

在对整体图像领域的几何结构以及不同点的像素值进行考量的基础之上，尤其是在处理多层曝光图像的过程中，要想更好的提升图像的质量，做好针对轮廓波域的平滑处理十分有必要，通过一系列有效的轮廓波域平滑处理操作进而达到对于伪信息进行清理以及去除的目的，同时还能够有效避免图像纹理以及图像边缘等方面的细节信息受到影响的情况出现。

在实际对于一幅含有噪声的图像进行处理的过程中，要能够认真分析不同梯度方向序列的情况，尤其需要考量其在窗口内部的情况，要能够加大對于曝光度较好图像块的关注程度，但实际提取民航机场图像采集区域图像以及其附近区域图像的基础之上，进而获取现阶段目标图像以及背景图像的像素值，使得所获取的图像能够具有自适应调整阈值的特点同时也要能够具有不变矩的特点[1]。而且对于不变矩进行分水岭分割提取的过程中，使得图像的形状信息能够真正实现旋转以及平移，但是又能够最大限度的避免图像尺度的变化。借助上述方案，真正实现总体设计民航机场X光机的图像。

1.2针对轮廓波域边缘进行检测的算法

对于图像内部的运动区域来说，为了取得其不同部分的明暗对比度能够真正得到有效增强，提升图像的平滑度，则需要能够通过合理有效的算法来对民航机场X光机图像类似边缘的相关信息进行合理有效的预估[2]。尤其是在对领域灰度值进行预估的过程中，要能够在确定区域的基础之上，明确重点的方形领域，并且以方形领域中心的像素点为基础，判断其与其他方形领域之间的相似性，进而达到对权重大小进行判断的目的，以上述为基础获得图像与整体的文特波域特征，并且在提取相应轮廓波域特征的基础之上，对提取到的相应的轮廓过滤特征进行合理有效的预处理。

要能够依照相关的函数对于民航机场安检X光机的图像序列自身所应该具有的归一化常数进行合理有效的计算，不仅要能够对于民航机场安检X光机图像序列相对应的频率所应该具有的分解衰减参数进行计算，同时还需要能够实现对于民航机场安检X光机图像识别的边缘进行检测，对于其相关的信息特征进行合理有效的提取，进而达到整体设计民航机场X光机图像特征提取系统的目的。

2民航机场X光机图像识别优化的具体实现

要能够高质量地落实图像采集的相关工作，对于民航机场来说，要能够对于X光机采集到的原始图像信息进行摄取，并且对于图像自身所具有的特征进行提取，本次研究主要采用轮廓波域边缘检测法来落实此项工作，同时，轮廓波域检测方法所获取的结果也是后续提取相关信息特征的重要依据，从一幅图像自身的角度来讲，在一幅图像内部，轮廓波域边缘的像素点个数占比仅占整体的0.1%以内，而且从轮廓波域边缘检测点自身的角度来讲，旋转不变性是其最为主要的特点，而在这一过程中，做好图像识别的处理工作则十分有必要。但是在实际进行性能对比的过程中，还需要分别通过本文所采取的算法、GrabCut算法、基于最近零差值的算法来进行具体有效的落实，确保在不同帧下机场X光机的图像能够得到有效识别，为识别结果的准确性保证打下良好的基础。

为了使得图像的识别性能能够真正地得以有效提升，在实际进行信号提取的过程中，要重点关注低频信号的提取情况，通过实现低频信号的高质量摄取，能够实现图像明暗对比度的有效提升，通过对于识别算法进行合理有效的创新以及改进，则能够有效避免在实际进行计算的过程中浪费过多的精力去进行结构矩阵特征值的合理计算或是在进行角点判断的过程中一味地进行通过角点相应函数来进行验证。

通过对相关识别结果进行分析不难发现，使用传统的SIFT方法进行识别的过程中，所识别的图像结果往往具有较高的平滑度，而在采用SURF-SVM方法进行图像识别的过程之中，图像往往有着较为严重的毛刺现象，从本次研究中所采用的算法的情况来看，由于算法自身融入了去噪算法的相关元素，进而使得图像内部大部分的细节信息都能得到合理有效的保留，图像识别性能相比于其他的算法以及系统来说有着较为显著的优越性，从以往的图像识别情况来看，不仅能够清晰的显示桌面纹理的相关信息，从另外的一个角度来讲，其自身还具有较好的视觉识别效果，尤其是在针对危险爆炸物品进行检测的过程中以及异常人流进行识别的过程之中往往有着较好的效果。由此可见，在保证算法性能优越的基础之上，民航机场X光机图像识别优化的目标也能真正的得以有效实现。

结语

综上所述，在实际设计民航机场安检信息系统的过程中，为了使得安检开机员能够更好的识别危险品的图像以及特殊人群，借助X光机图像识别优化方法十分有必要。由于传统的图像识别方法虽然能够起到一定的作用，但是由于识别方法过于简单，非常容易出现漏检以及目前的情况，对此，对于民航机场X光机图像识别的具体方法进行合理有效的优化十分有必要，而在实际优化的过程中，算法优化是一个十分重要的手段，这也是本次研究工作开展的重要价值所在，使得民航机场安检信息系统的图像识别能力能够真正的有效提升，为维护通航的稳定打下良好的基础。

参考文献：

[1]张恒.机场X光机操作员视觉搜索绩效影响因素研究[J].劳动保障世界，2017（26）：27-28.

[2]王燕青，任金金，余琴.X光机传输带速度对机场安检人员漏检率的影响分析[J].综合运输，2017，39（05）：55-59.