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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121564453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610100077.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法是由秦英伟;鲁旭涛;李静;赵河明;彭志凌设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及X射线无损检测技术领域，具体是一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法，该方法包括如下步骤：步骤一：图像采集；步骤二：图像划分与处理复杂度计算：将X射线图像划分为多个图像区域，计算各个图像区域的处理复杂度；步骤三：节点构建：构建多个分布式处理节点；步骤四：图像区域分配：将各个图像区域分配给各个分布式处理节点，使得各个分布式处理节点的性能参数与各个图像区域的处理复杂度相匹配；步骤五：节点优化；步骤六：分布式处理；步骤七：检测结果生成。其解决了传统的X射线无损检测方法检测效率低下的问题，适用于航空航天装备、轨道交通装备、能源装备、电子元件以及多孔介质材料的内部缺陷识别和性能评估。

本发明授权一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 步骤一：图像采集： 利用X射线成像系统采集工件的X射线图像； 步骤二：图像划分与处理复杂度计算： 将X射线图像按照预设尺度划分为多个图像区域，并提取各个图像区域的特征，然后根据各个图像区域的特征计算各个图像区域的处理复杂度，并根据各个图像区域的处理复杂度构建复杂度评分图； 步骤三：节点构建： 构建多个分布式处理节点，并初始化各个分布式处理节点的性能参数； 步骤四：图像区域分配： 将各个图像区域作为蚁群算法的蚁群，将复杂度评分图中各个图像区域的处理复杂度与各个分布式处理节点的性能参数之间的映射关系作为蚁群的路径； 然后，通过蚁群算法进行多轮路径搜索，得到蚁群的最优路径，即复杂度评分图中各个图像区域的处理复杂度与各个分布式处理节点的性能参数之间的最优映射关系； 然后，根据最优映射关系，将各个图像区域分配给各个分布式处理节点，使得各个分布式处理节点的性能参数与复杂度评分图中各个图像区域的处理复杂度相匹配； 步骤五：节点优化： 将各个分布式处理节点的处理参数作为粒子群算法的粒子群，并由粒子群算法通过个体最优和全局最优更新粒子群的速度与位置，由此得到各个分布式处理节点的最优处理参数； 步骤六：分布式处理： 基于最优处理参数，各个分布式处理节点对分配给自身的图像区域进行处理； 步骤七：检测结果生成： 将各个分布式处理节点的处理结果进行融合，并基于融合结果生成检测结果； 所述步骤二中，图像区域的特征包括：图像区域的梯度统计值、图像区域的纹理熵、图像区域的灰度方差； 图像区域的处理复杂度的计算公式如下： ； 式中：表示第个图像区域的处理复杂度；表示第个图像区域的梯度统计值；表示第个图像区域的纹理熵；表示第个图像区域的灰度方差；、、均为可调系数； 所述步骤四中，将各个图像区域分配给各个分布式处理节点具体是指：将处理复杂度高的图像区域分配给性能参数高的分布式处理节点，将处理复杂度低的图像区域分配给性能参数低的分布式处理节点。

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