面向逆向工程的工業(yè)CT圖像矢量化系統(tǒng)改進(jìn).pdf

1、工業(yè)計(jì)算機(jī)層析技術(shù)(簡稱“工業(yè) CT”，Industrial Computerized Tomography)是逆向工程（Reverse Engineering）領(lǐng)域中一項(xiàng)獲取產(chǎn)品數(shù)據(jù)重要的手段。但是，工業(yè)CT技術(shù)掃描得到的是二維灰度切片圖像，必須進(jìn)行二維矢量化，才能應(yīng)用于逆向工程之中。目前已開發(fā)的工業(yè)CT矢量化系統(tǒng)存在處理效率不高、系統(tǒng)穩(wěn)定性差和矢量化精度低等問題，影響后續(xù)重建工作，本文對該系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)研究：
　　研究了圖像預(yù)

2、處理方法：圖像增強(qiáng)方法、閾值分割算法和邊緣檢測方法。通過對比中值濾波和直方圖均衡化兩種圖像增強(qiáng)方法，選擇了中值濾波技術(shù)作為圖像增強(qiáng)方法；根據(jù)工業(yè)CT圖像的不同特征點(diǎn)，選取了迭代法閾值分割和自適應(yīng)閾值分割兩種算法作為圖像閾值分割的方法；通過對比經(jīng)典的邊緣檢測方法，選取了改進(jìn)的Canny算子作為系統(tǒng)的邊緣檢測方法。
　　對特征點(diǎn)檢測方法進(jìn)行了研究，提出了一種滿足工業(yè)CT圖像特征點(diǎn)檢測要求的檢測方法。首先，通過基于鄰域值的輪廓點(diǎn)分類算法

3、對所有輪廓點(diǎn)進(jìn)行一次篩選獲得候選特征點(diǎn)；其次，通過基于曲率的算法定位特征點(diǎn)的位置，減少冗余特征點(diǎn)數(shù)量，獲得最終的特征點(diǎn)。
　　對圓檢測方法進(jìn)行了研究，提出了改進(jìn)的點(diǎn)Hough變換圓檢測算法。首先通過一次篩選和二次篩選獲得候選邊緣點(diǎn)組；其次，采用自適應(yīng)的步長變換值和累加器判斷閾值進(jìn)行圓的檢測，獲得最終的檢測結(jié)果。該算法避免了圓檢測過程可能出現(xiàn)的誤檢測和漏檢測問題，同時提高了圓的識別和擬合精度。
　　最后，通過與改進(jìn)前的系統(tǒng)的對