为了保证焊接的质量,常常需要对工件中的焊缝进行X射线检测并根据焊缝图像进行缺陷排查。针对焊缝图像对比度低、缺陷模糊等问题,本文提出了一种基于HSI颜色空间和Retinex理论的焊缝图像伪彩色增强算法,该算法主要解决了以下几个问题:(1)针对焊缝的动态图像随机噪声较为严重的问题,采用多帧叠加降噪法,根据不同帧数降噪后图像的峰值信噪比情况,选择合适的帧数有效地平滑了图像中的随机噪声,有利于后期的伪彩色增强。(2)现有伪彩色增强算法为了与显示设备契合,大多基于RGB颜色空间进行处理,但该空间中三个通道具有强关联性,无法根据颜色的某种属性增强不同像素点的彩色对比度,因此本文选择基于HSI颜色空间的像素自变换法对焊缝图像进行伪彩色增强。针对该算法面向的图像灰度值为(0,255)而无法直接对高动态范围的原始焊缝数据进行伪彩色增强的问题,本文对原算法中的部分系数进行调整,推导出能够应用于原始焊缝数据的伪彩色增强算法。(3)为了提高伪彩色处理后缺陷区域的对比度,本文结合Retinex理论和局部边缘保持(Local Edge Preserving,LEP)滤波器对原算法作进一步改进。首先让HSI颜色空间中的亮度通道图像通过LEP滤波器得到代表原始图像中局部均值和显著边缘的基础层图像,再让原始图像与基础层图像对应像素点的灰度值作差得到细节层图像,通过对LEP滤波器的不同参数进行分析和比较,得到能够使细节层在保留缺陷信息的同时滤除大部分噪声的参数,最后使用S型函数对细节层图像进行增强后与基础层图像叠加,将输出的亮度通道图像融合到HSI颜色空间并转化到RGB颜色空间进行显示,有效改善了缺陷区域对比度低的问题。(4)为了提高焊缝中缺陷的判别效率,本文基于CUDA编程模型对提出的伪彩色增强算法进行GPU并行加速,有效地压缩了伪彩色算法的运行时间。实验结果表明,本文算法处理后图像熵和清晰度都得到了较大提升,在实现伪彩色增强的同时有效提高了图像的对比度,使缺陷更加清晰,改善了人眼对焊缝图像的视觉分辨率。