面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法:首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。     

基于X射线断层成像的逆向工程中轮廓序列分割算法的原理及实现

为了实现基于X射线断层成像(CT)的逆向工程中具有参数识别的三维图像重构, 提出了一种分割轮廓序列的新算法. 首先通过一定角度的射线法来得到轮廓间的嵌套关系,然后采用扫描一次关系矩阵生成轮廓树的方法实现层内轮廓定位, 最后运用轮廓间定量、定性的属性判定来完成层间的轮廓匹配. 通过实例, 本文提供的算法可以准确、快速地分割CT零件中的轮廓序列.     

面向逆向工程的工业CT图像预处理系统开发

 为了将工业CT技术应用于逆向工程中,开发了一个面向逆向工程的工业CT图像预处理系统。该系统主要通过图像处理、轮廓拟合和数据格式转换三个步骤对工业CT切片图像进行处理,输出的IGES格式数据能直接输入到专业化的逆向工程软件中进行３维CAD模型重构,减少了重构３维模型的工作量;输出的２维DXF格式数据能直接输入到AutoCAD软件中进行处理,提高了系统的灵活性。同时,提出了用加权方法计算拟合圆弧的圆心和半径,有效提高了曲线的拟合精度。并通过实例验证了该系统的正确性。     

靶丸X射线数字图像的轮廓分析及功率谱评价

 针对多层靶丸X射线数字图像的成像原理和轮廓边缘进行了理论分析;推导了由靶丸边缘特征点确定靶丸圆心和半径的精确最小二乘拟合算法;对于不同类型(阶跃状或屋顶状)的靶丸图像边缘,采用均化二阶微分算法或径向吸收强度最小二乘洛伦兹型拟合寻峰算法获取亚像素精度的靶丸圆周轮廓边缘数据;应用快速傅里叶变换算法对靶丸圆周轮廓数据进行分析,获得了靶丸表面外轮廓或内轮廓模数-功率谱特征曲线。     

工业CT图像处理系统的优化

 为了提高工业CT图像处理系统的处理效率,对其边缘连接和直线拟合方法进行了优化研究。对于边缘连接,根据边缘间隙大小决定连接方式：对小间隙直接用直线填充;对较大的间隙,采用基于模糊判决的边缘连接法计算边缘间总隶属度最大的一条路径,并将其填充。对于直线拟合,先用二元素特征点法提取轮廓特征点,再采用改进的集合求交直线识别方法将特征点间的线段拟合。通过实例验证了优化方法的正确性。     

一种非稳腔激光器光瞳位置提取方法

提出一种非稳腔激光器光瞳位置提取的方法,用于光路自动准直中光瞳位置的提取。首先使用双边滤波对原始图像进行预处理,然后用系数β乘以大津算法的图像阈值得到图像的阈值,对图像进行阈值分割。得到二值图像后,对二值图像进行中值滤波。通过边缘提取算法提取二值图像中的轮廓,然后利用轮廓的中心和组成轮廓的点的数目这两个轮廓属性,找到光瞳图像的内轮廓。使用RANSAC椭圆拟合算法拟合内轮廓,以椭圆的中心作为光瞳的位置。本文提出的光瞳位置提取方法,在满足实时性要求的同时,减少了内轮廓噪声对椭圆拟合的影响,提高了光瞳位置提取结果的准确性和鲁棒性。在100帧仿真光瞳图像的内轮廓中添加40%幅值为0～13的随机噪声点的情况下,所提方法比直接椭圆拟合方法的提取结果具有更高的准确性和鲁棒性,提取位置偏差的AVG比直接椭圆拟合的结果小0.283个像素、位置偏差的最大值小0.660个像素、位置偏差的RMS小0.136个像素。     

基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法

提出一种车载红外视频快速彩色化方法,利用轮廓特征点跟踪获取每帧物体类别的轮廓区域,采用类别特征色彩对各区域传递色彩。构建各景物样本特征色彩集,以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩作为红外图像中对应景物的色彩;利用改进的高效K Means方法对红外关键帧进行聚类,得到分割区域,提取轮廓特征点;通过KLT算法跟踪特征点,得到其在下一帧中的位置并同时修正,采用B样条插值进行轮廓复原,得到该帧的各类别轮廓区域;最后将特征色彩按类别赋予各区域,从而给各帧图像着上合适的颜色,实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明, 该方法与基于运动估计的算法相比可提高近5倍的处理速度,并且能够得到与自然景物色彩较接近的彩色化视觉效果。     

点阵列标定模板图像特征点提取方法

在摄像机标定过程中,提取标定模板图像特征点的精度是影响摄像机内外参数标定精度的重要因素。本文根据条纹投影三维轮廓测量实验系统的要求制作了点阵列标定模板,在图像处理边缘理论的基础上,以圆的解析特性为依据,采用坐标转换思想,引进圆系描述点、圆对应关系,运用统计学理论,提出提取点阵列标定模板图像特征点的新方法,并通过实验验证了该方法的正确性和可行性。为下一步的摄像机内外参数求解做了铺垫。     

基于CT序列图像的旋转体积测量方法

针对工程应用中常见的轴向变化剧烈工件,研究一种Zernike矩亚像素层间拟合轮廓旋转积分的高精度体积测量算法。首先用Zernike矩方法提取亚像素级轮廓,其次采用多项式拟合切片轮廓,并进行等相角间隔采样;然后对等相位的轮廓点采用多项式拟合并通过外插法自动预测工件顶端,将各拟合轮廓旋转一个相角,对旋转块积分并累加得到待测工件的体积。分别对体积相等的3个试块进行CT扫描测量实验,结果表明该算法的测量误差低于0.7%;对实际含内腔工件进行测量实验,结果表明该算法测量精度是Canny台体法的1.5倍。     

骨自动分割及基于轮廓一致性的分割验证

利用序列CT图像对骨组织做自动分割是计算机辅助骨科的重要技术。由于骨结构的不一致性、病理改变以及CT数据内在的模糊性,完全做到自动分割目前还面临着很大的困难。提供了一种有效的解决框架,既避免了传统分割中大量的人力介入,又避免了自动分割造成的错误。具体步骤是:设计合适的自动分割算法对序列CT图像中骨组织做自动分割;利用相邻CT图像上骨轮廓是渐进变化的特性,通过比较轮廓形状的一致性来自动验证分割的结果;对一致性较差的结果引入决策判别机制。     

滑动焦点光声显微成像方法

在高分辨光声显微成像系统中,只有在有限焦深范围内的吸收体可以获得高分辨率高信噪比的成像,而实际的生物组织往往具有不规则的轮廓,导致成像结果分辨率和信噪比不均匀。提出了一种基于稀疏扫描轮廓的滑动焦点光声显微成像方法,首先在固定的焦点上稀疏扫描轮廓,人工选择轮廓点获取轮廓的稀疏矩阵,然后通过双调和(Biharmonic)插值获取完整的轮廓矩阵,并将轮廓矩阵转化为焦点位置移动矩阵,最后进行二次扫描,根据焦点位置移动矩阵在每次扫描之前调整焦点位置,使得在整个扫描过程中,样品始终处于焦深的范围,从而获得分辨率和信噪比均匀的光声显微图像。通过模型实验和在体皮下血管成像、颅下血管成像,证明了该方法可以有效地提高光声成像的质量。     

IGES文件B样条曲线的激光扫描投影方法研究

激光扫描投影系统可以通过在目标面上投影出待投影零部件轮廓线框的方式来辅助工人装配,使用该系统进行辅助装配可以有效解决由传统装配方式所引起的效率慢、精度低等问题.为了解决自研激光扫描投影系统不能直接读取零部件外形数模,影响激光扫描投影系统的实际应用价值,拖慢工作效率等问题.提出了IGES文件B样条曲线的激光扫描投影方法研...     

图像分割中采用自适应三次B样条修饰轮廓线

大多数由像素灰度值或灰度相关参数获得图像轮廓线的方法由于受到图像噪声、量化误差以及灰阶的梯度分布等方面的影响 ,获得的边缘轮廓线是不光滑的 ,带有小而密集的不规则锯齿或毛刺 ,这不仅不符合实际情况 ,而且会给进一步的图像处理带来困难。为了获得连续光滑的轮廓线 ,提出了一种方法 :先以动态规划算法提取全局最优的轮廓线 ,然后用一种自适应三次B样条对获得的轮廓线进行修饰和平滑处理。该样条可根据轮廓线不同处的曲率变化情况 ,自适应地调整控制点的分布。在各类图像上的试验表明 ,该方法即有效的消除了轮廓线上的小锯齿 ,又保留了轮廓线的特征细节     

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。     

超声全聚焦成像中等声程线伪影剔除方法

针对超声全聚焦成像算法中等声程线扩散产生的原理性伪影问题,提出了一种基于超声回波声场有效等声程线和图像强度分布特征相结合的伪影剔除方法。首先分析了全聚焦成像算法中等声程线产生伪影的机理,根据数据均方根误差自适应辨识有效等声程线;通过Canny算子获取全聚焦图像待处理候选区域,再根据候选区域中有效等声程线相交次数和图像强度的分布特征辨识缺陷图像和伪影,利用图像中强度最低像素值扩展填充剔除伪影后的区域,进而达到剔除伪影的目的。通过在不同直径通孔类和槽类标准缺陷试块上声场模拟实验,结果表明伪影剔除效果显著。同时,该方法对噪声也有一定的抑制能力,在不加滤波的条件下信号信噪比高于15 dB时就可获得较好的去伪影效果。