一种核素能谱寻峰方法.pdf

上传人：大师****2

文档编号：6131024

上传时间：2019-04-17

格式：PDF

页数：9

大小：462.08KB

《一种核素能谱寻峰方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《一种核素能谱寻峰方法.pdf（9页完整版）》请在专利查询网上搜索。

1、(10)申请公布号 CN 103913765 A (43)申请公布日 2014.07.09 CN 103913765 A (21)申请号 201410109038.2 (22)申请日 2014.03.24 G01T 1/36(2006.01) (71)申请人中国船舶重工集团公司第七一九研究所地址 430064 湖北省武汉市武昌区中山路 450 号 (72)发明人毕明德程翀代传波廖武罗鹏王益元蔺常勇陈祥磊 (74)专利代理机构武汉天力专利事务所 42208 代理人吴晓颖 (54) 发明名称一种核素能谱寻峰方法 (57) 摘要本发明涉及核辐射探测技术领域，提供一种。

2、核素能谱寻峰方法，该方法根据能谱峰的整体特征，采用数学形态学方法提取能谱峰，不易受到能谱中局部噪声和畸变的影响。本发明方法能够克服能谱中局部噪声和畸变的影响，提高寻峰方法的稳定性。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页说明书 3 页附图 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请权利要求书2页说明书3页附图3页 (10)申请公布号 CN 103913765 A CN 103913765 A 1/2 页 2 1. 一种核素能谱寻峰方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤 1，对原始的能谱进行平滑，去除噪声；步骤 2，对平。

3、滑后的能谱进行形态学白帽变换，将能谱分割为若干个零值和非零值区域；步骤 3，统计各个非零值区域的长度，滤除长度小于设定的最小峰宽阈值的假峰；步骤 4，在各个非零值区域中，寻找能谱峰峰位和左右边界；步骤 5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定。 2. 根据权利要求 1 所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤 1 具体为：能谱平滑通过高斯滤波完成，滤波表达为一个卷积过程，表达式为：其中f为原始能谱，y为滤波后的能谱，m为能谱数据的长度，gi为高斯卷积核，表达式为：其中为高斯函数标准差，高斯卷积核的长度等于 2K+1，在实。

4、际能谱平滑过程中，卷积核长度取 311 之间，值取 13 之间。 3. 根据权利要求 1 所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤 2 具体为：根据待检测的能谱峰的特征选择合适的形态学结构元素对平滑后的能谱进行形态学白帽变换：用形态学结构元素B，对能谱y进行形态学白帽变换表达式如下：其中为形态学开运算，表达式如下：其中和分别为形态学膨胀与腐蚀变化，表达式如下：结构元素B采用与横坐标平行的直线段，结构元素的长度L为奇数，L设定为待检测峰的最小峰宽的两倍加 1，在经过形态学白帽变换后，能谱被分割为若干个零值和非零值区域。 4. 根据权利要求 1 。

5、所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤 3 具体为：在经过白帽变换后的数据中，统计各个非零值区域的长度，如果该长度小于设定的最小峰宽阈值，则将该区域内所有的数据置为零值，以滤除假峰；所述最小峰宽阈值是指本寻峰方法所检测到峰的最小宽度，小于该宽度的峰将被认为是假峰。 5. 根据权利要求 1 所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤 4 具体为：在各个非零值区域中，寻找该区域的最大值yp，该值所在的位置为峰位xp，以峰位xp为权利要求书 CN 103913765 A 2 2/2 页 3 起点向左寻找峰左边界，即 x=xp, xp-1, 。

6、xp-2,0, 直到下列边界搜索条件中的任意一个不满足为止，此时的x值为峰左边界xL；以峰位xp为起点向右寻找峰右边界，即 x=xp, xp+1, xp+2,N, 直到下列条件中的任意一个不满足为止，此时的x值为峰左边界xR，其中C为置信度系数常数，取 1-3 之间。 6. 根据权利要求 1 所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤 5 具体为：根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定，判别式如下：其中，Hp为 (xL, yL) 和（xR，yR）在峰位xp处的一阶线性插值，T为预先设定的寻峰阈值，取 1-3 之间，如果满足判别式，则认为该。

7、峰为真峰。权利要求书 CN 103913765 A 3 1/3 页 4 一种核素能谱寻峰方法技术领域 0001 本发明涉及核辐射探测技术领域，具体地说是一种核素能谱寻峰方法。背景技术 0002 在核素分析和识别过程中，最重要的问题是精准地从能谱中定位各个核素峰的峰位。只有寻找到各个能谱峰正确位置，才能对其进行进一步的分析和识别。能谱复杂度的不断增长和统计涨落的影响，对能谱寻峰提出了更大的挑战。 0003 最常用的能谱寻峰方法是导数法寻峰，它将能谱数据看成一个连续的曲线，通过计算能谱一阶、二阶、三阶导数的极值、过零点来定位能谱峰峰位和边界。其中峰顶位于一阶。

8、导数由正到负过零点，峰位位于二阶导数的负局部极小值以及三阶导数的由负到正过零点。由于求导数对局部数据的跳变较为敏感，因此如果能谱中的噪声较大或者出现了局部的畸变，则一个能谱峰范围内可能会被检测多个一阶导数过零点，使得导数法寻峰失效，从而导致漏峰或者一个峰被检测成多个假峰。发明内容 0004 本发明的目的就是为了克服上述技术问题，而提供一种能谱寻峰方法，该方法根据能谱峰的整体特征，采用数学形态学方法提取能谱峰，不易受到能谱中局部噪声和畸变的影响。 0005 为了达到上述目的，本发明的技术解决方案如下。 0006 一种核素能谱寻峰方法，该方法包括以下步骤：步骤。

9、 1，对原始的能谱进行平滑，去除噪声；步骤 2，对平滑后的能谱进行形态学白帽变换，将能谱分割为若干个零值和非零值区域；步骤 3，统计各个非零值区域的长度，滤除长度小于设定的最小峰宽阈值的假峰；步骤 4，在各个非零值区域中，寻找能谱峰峰位和左右边界；步骤 5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定。 0007 本发明中的寻峰方法考察的是能谱峰的整体形态学特征，而不是局部的极值，因此能够克服能谱中局部噪声和畸变的影响，提高寻峰方法的稳定性。附图说明 0008 图 1 为本发明中待处理的原始能谱数据。 0009 图 2 为本发明中经过能谱平。

10、滑后的能谱数据示意图。 0010 图 3 为本发明中经过形态学白帽变换后的能谱数据示意图。 0011 图 4 为本发明中滤除假峰后的能谱数据示意图。 0012 图 5 为根据本发明实施例的能谱寻峰结果示意图。说明书 CN 103913765 A 4 2/3 页 5 具体实施方式 0013 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。 0014 本发明提出的一种核素能谱寻峰方法具体包括以下步骤：步骤 1，对原始的能谱进行高斯平滑，抑制噪声：能谱平滑通过高斯滤波完成，滤波可表达为一个卷积过程，表达式为：其。

11、中f为原始能谱，y为滤波后的能谱，m为能谱数据的长度，gi为高斯卷积核，表达式为：其中为高斯函数标准差，高斯卷积核的长度等于 2K+1。越大，高斯卷积核越长，则平滑力度越强，对噪声的抑制也越强，但会滤除细小的能谱峰造成漏峰。因此在实际能谱平滑过程中，需要根据原始能谱的噪声特性选择高斯卷积核的长度和高斯函数方差值。一般卷积核长度取 311 之间，值取 1-3 之间。图 1 为待处理的原始能谱数据。图 2 为经过能谱平滑后的能谱数据示意图，其中K=3，=1。 0015 步骤 2，根据待检测的能谱峰的特征选择合适的形态学结构元素对平滑后的能谱进行形态学白帽变换：。

12、用形态学结构元素B，对能谱y进行形态学白帽变换表达式如下：其中为形态学开运算，表达式如下：其中和分别为形态学膨胀与腐蚀变化，表达式如下：结构元素B采用与横坐标平行的直线段，结构元素的长度L为奇数，L设定为待检测峰的最小峰宽的两倍加 1。图 3 所示为经过形态学白帽变换后的能谱数据示意图，其中L=31。在经过形态学白帽变换后，能谱被分割为若干个零值和非零值区域。 0016 步骤 3，在经过白帽变换后的数据中，统计各个非零值区域的长度，如果该长度小于设定的最小峰宽阈值，则将该区域内所有的数据置为零值，以滤除假峰。最小峰宽阈值是指本寻峰方法所检测到峰的最小。

13、宽度，小于该宽度的峰将被认为是假峰，这个最小峰宽阈值一般由人工设定。比如说，一个能谱中待检测的能谱峰峰宽都大于10，则这也阈值就设定为 10。图 4 为滤除假峰后的能谱数据示意图，其中最小峰宽阈值设定为 20。 0017 步骤 4，在各个非零值区域中，寻找该区域的最大值yp，该值所在的位置为峰位xp。以峰位xp为起点向左寻找峰左边界，即 x=xp, xp-1, xp-2,0, 直到下列边界搜索条件中说明书 CN 103913765 A 5 3/3 页 6 的任意一个不满足为止。 0018 此时的x值为峰左边界xL。 0019 以峰位xp为起点向右寻找峰右边界，。

14、即 x=xp, xp+1, xp+2,N, 直到下列条件中的任意一个不满足为止。 0020 此时的x值为峰左边界xR。 0021 其中C为置信度系数常数，一般取 1-3 之间。 0022 步骤 5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定，判别式如下：其中，Hp为 (xL, yL) 和（xR，yR）在峰位xp处的一阶线性插值。T为预先设定的寻峰阈值，一般取 1-3 之间。如果满足判别式，则认为该峰为真峰。图 5 中所示为实施例的能谱寻峰结果示意图。说明书 CN 103913765 A 6 1/3 页 7 图 1 图 2 说明书附图 CN 103913765 A 7 2/3 页 8 图 3 图 4 说明书附图 CN 103913765 A 8 3/3 页 9 图 5 说明书附图 CN 103913765 A 9 。

摘要
申请专利号：	CN201410109038.2	申请日：	2014.03.24
公开号：	CN103913765A	公开日：	2014.07.09
当前法律状态：	授权	有效性：	有权
法律详情：	授权\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):G01T 1/36申请日:20140324\|\|\|公开
IPC分类号：	G01T1/36	主分类号：	G01T1/36
申请人：	中国船舶重工集团公司第七一九研究所
发明人：	毕明德; 程翀; 代传波; 廖武; 罗鹏; 王益元; 蔺常勇; 陈祥磊
地址：	430064 湖北省武汉市武昌区中山路450号
优先权：
专利代理机构：	武汉天力专利事务所 42208	代理人：	吴晓颖
PDF完整版下载：	PDF下载

内容摘要

本发明涉及核辐射探测技术领域，提供一种核素能谱寻峰方法，该方法根据能谱峰的整体特征，采用数学形态学方法提取能谱峰，不易受到能谱中局部噪声和畸变的影响。本发明方法能够克服能谱中局部噪声和畸变的影响，提高寻峰方法的稳定性。

权利要求书

权利要求书
1.  一种核素能谱寻峰方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1，对原始的能谱进行平滑，去除噪声；
步骤2，对平滑后的能谱进行形态学白帽变换，将能谱分割为若干个零值和非零值区域；
步骤3，统计各个非零值区域的长度，滤除长度小于设定的最小峰宽阈值的假峰；
步骤4，在各个非零值区域中，寻找能谱峰峰位和左右边界；
步骤5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定。

2.  根据权利要求1所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
能谱平滑通过高斯滤波完成，滤波表达为一个卷积过程，表达式为：

其中f为原始能谱，y为滤波后的能谱，m为能谱数据的长度，gi为高斯卷积核，表达式为：

其中σ为高斯函数标准差，高斯卷积核的长度等于2K+1，在实际能谱平滑过程中，卷积核长度取3~11之间，σ值取1~3之间。

3.  根据权利要求1所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
根据待检测的能谱峰的特征选择合适的形态学结构元素对平滑后的能谱进行形态学白帽变换：
用形态学结构元素B，对能谱y进行形态学白帽变换表达式如下：

其中为形态学开运算，表达式如下：

其中和分别为形态学膨胀与腐蚀变化，表达式如下：

结构元素B采用与横坐标平行的直线段，结构元素的长度L为奇数，L设定为待检测峰的最小峰宽的两倍加1，在经过形态学白帽变换后，能谱被分割为若干个零值和非零值区域。

4.  根据权利要求1所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤3具体为：在经过白帽变换后的数据中，统计各个非零值区域的长度，如果该长度小于设定的最小峰宽阈值，则将该区域内所有的数据置为零值，以滤除假峰；所述最小峰宽阈值是指本寻峰方法所检测到峰的最小宽度，小于该宽度的峰将被认为是假峰。

5.  根据权利要求1所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
在各个非零值区域中，寻找该区域的最大值yp，该值所在的位置为峰位xp，以峰位xp为起点向左寻找峰左边界，即x=xp, xp-1, xp-2,…0, 直到下列边界搜索条件中的任意一个不满足为止，

此时的x值为峰左边界xL；
以峰位xp为起点向右寻找峰右边界，即x=xp, xp+1, xp+2,…N, 直到下列条件中的任意一个不满足为止，

此时的x值为峰左边界xR，
其中C为置信度系数常数，取1-3之间。

6.  根据权利要求1所述的核素能谱寻峰方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定，判别式如下：

其中，Hp为(xL, yL)和（xR，yR）在峰位xp处的一阶线性插值，T为预先设定的寻峰阈值，取1-3之间，如果满足判别式，则认为该峰为真峰。

说明书

说明书一种核素能谱寻峰方法
技术领域
本发明涉及核辐射探测技术领域，具体地说是一种核素能谱寻峰方法。
背景技术
在核素分析和识别过程中，最重要的问题是精准地从能谱中定位各个核素峰的峰位。只有寻找到各个能谱峰正确位置，才能对其进行进一步的分析和识别。能谱复杂度的不断增长和统计涨落的影响，对能谱寻峰提出了更大的挑战。
最常用的能谱寻峰方法是导数法寻峰，它将能谱数据看成一个连续的曲线，通过计算能谱一阶、二阶、三阶导数的极值、过零点来定位能谱峰峰位和边界。其中峰顶位于一阶导数由正到负过零点，峰位位于二阶导数的负局部极小值以及三阶导数的由负到正过零点。由于求导数对局部数据的跳变较为敏感，因此如果能谱中的噪声较大或者出现了局部的畸变，则一个能谱峰范围内可能会被检测多个一阶导数过零点，使得导数法寻峰失效，从而导致漏峰或者一个峰被检测成多个假峰。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述技术问题，而提供一种能谱寻峰方法，该方法根据能谱峰的整体特征，采用数学形态学方法提取能谱峰，不易受到能谱中局部噪声和畸变的影响。
为了达到上述目的，本发明的技术解决方案如下。
一种核素能谱寻峰方法，该方法包括以下步骤：
步骤1，对原始的能谱进行平滑，去除噪声；
步骤2，对平滑后的能谱进行形态学白帽变换，将能谱分割为若干个零值和非零值区域；
步骤3，统计各个非零值区域的长度，滤除长度小于设定的最小峰宽阈值的假峰；
步骤4，在各个非零值区域中，寻找能谱峰峰位和左右边界；
步骤5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定。
本发明中的寻峰方法考察的是能谱峰的整体形态学特征，而不是局部的极值，因此能够克服能谱中局部噪声和畸变的影响，提高寻峰方法的稳定性。
附图说明
图1为本发明中待处理的原始能谱数据。
图2为本发明中经过能谱平滑后的能谱数据示意图。
图3为本发明中经过形态学白帽变换后的能谱数据示意图。
图4为本发明中滤除假峰后的能谱数据示意图。
图5为根据本发明实施例的能谱寻峰结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
本发明提出的一种核素能谱寻峰方法具体包括以下步骤：
步骤1，对原始的能谱进行高斯平滑，抑制噪声：
能谱平滑通过高斯滤波完成，滤波可表达为一个卷积过程，表达式为：

其中f为原始能谱，y为滤波后的能谱，m为能谱数据的长度，gi为高斯卷积核，表达式为：

其中σ为高斯函数标准差，高斯卷积核的长度等于2K+1。σ越大，高斯卷积核越长，则平滑力度越强，对噪声的抑制也越强，但会滤除细小的能谱峰造成漏峰。因此在实际能谱平滑过程中，需要根据原始能谱的噪声特性选择高斯卷积核的长度和高斯函数方差σ值。一般卷积核长度取3~11之间，σ值取1-3之间。图1为待处理的原始能谱数据。图2为经过能谱平滑后的能谱数据示意图，其中K=3，σ=1。
步骤2，根据待检测的能谱峰的特征选择合适的形态学结构元素对平滑后的能谱进行形态学白帽变换：
用形态学结构元素B，对能谱y进行形态学白帽变换表达式如下：

其中为形态学开运算，表达式如下：

其中和分别为形态学膨胀与腐蚀变化，表达式如下：

结构元素B采用与横坐标平行的直线段，结构元素的长度L为奇数，L设定为待检测峰的最小峰宽的两倍加1。图3所示为经过形态学白帽变换后的能谱数据示意图，其中L=31。在经过形态学白帽变换后，能谱被分割为若干个零值和非零值区域。
步骤3，在经过白帽变换后的数据中，统计各个非零值区域的长度，如果该长度小于设定的最小峰宽阈值，则将该区域内所有的数据置为零值，以滤除假峰。最小峰宽阈值是指本寻峰方法所检测到峰的最小宽度，小于该宽度的峰将被认为是假峰，这个最小峰宽阈值一般由人工设定。比如说，一个能谱中待检测的能谱峰峰宽都大于10，则这也阈值就设定为10。图4为滤除假峰后的能谱数据示意图，其中最小峰宽阈值设定为20。
步骤4，在各个非零值区域中，寻找该区域的最大值yp，该值所在的位置为峰位xp。以峰位xp为起点向左寻找峰左边界，即x=xp, xp-1, xp-2,…0, 直到下列边界搜索条件中的任意一个不满足为止。

此时的x值为峰左边界xL。
以峰位xp为起点向右寻找峰右边界，即x=xp, xp+1, xp+2,…N, 直到下列条件中的任意一个不满足为止。

此时的x值为峰左边界xR。
其中C为置信度系数常数，一般取1-3之间。
步骤5，根据计算得到的峰位、峰高和左右边界对能谱峰进行判定，判别式如下：

其中，Hp为(xL, yL)和（xR，yR）在峰位xp处的一阶线性插值。T为预先设定的寻峰阈值，一般取1-3之间。如果满足判别式，则认为该峰为真峰。图5中所示为实施例的能谱寻峰结果示意图。