鏈碼技術(shù)的工業(yè)CT圖像矢量化方法研究.pdf

1、反求工程中的CAD重建是廣泛應(yīng)用于航空、航天、模具、汽車和船舶等工業(yè)領(lǐng)域的主流設(shè)計(jì)方法，對(duì)于縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期、技術(shù)引進(jìn)與產(chǎn)品改進(jìn)具有重要的意義。工業(yè)CT具有無損檢測(cè)等特點(diǎn)，對(duì)工業(yè)CT斷層數(shù)據(jù)進(jìn)行二維矢量化重建，是實(shí)現(xiàn)零部件缺陷自動(dòng)檢測(cè)和三維重構(gòu)的基礎(chǔ)。本文主要研究了工業(yè)CT圖像的二維矢量化方法，利用鏈碼技術(shù)獲得輪廓數(shù)據(jù)并對(duì)輪廓進(jìn)行特征矢量化，主要的研究?jī)?nèi)容有：
　　1、研究圖像閾值分割方法，提出快速單閾值分割方法：對(duì)最大類間方差準(zhǔn)

2、則進(jìn)行連續(xù)域推導(dǎo)，證明最大類間方差曲線具有單峰特征，應(yīng)用優(yōu)化算法進(jìn)行一維搜索能夠快速得到分割閾值；由于灰度直方圖曲線波谷點(diǎn)對(duì)應(yīng)為分割閾值，多尺度差分方法能夠準(zhǔn)確得到直方圖曲線的波谷點(diǎn)；結(jié)合優(yōu)化方法和多尺度差分可以進(jìn)一步提高分割速度。針對(duì)多材質(zhì)圖像，研究圖像自適應(yīng)多閾值分割方法：應(yīng)用小波變換多尺度分析特性得到候選閾值，然后應(yīng)用免疫遺傳算法對(duì)準(zhǔn)閾值進(jìn)行智能優(yōu)化，自適應(yīng)地獲得分割類數(shù)與準(zhǔn)閾值，最后應(yīng)用GMM擬合灰度直方圖曲線得到最佳分割閾值。

3、為了增強(qiáng)分割算法的抗噪性能，研究多維灰度直方圖分割方法；為了降低多維擴(kuò)展帶來的計(jì)算復(fù)雜度，對(duì)二維、三維直方圖進(jìn)行降維，對(duì)投影后的灰度直方圖進(jìn)行閾值分割，能夠有效地抑制隨機(jī)噪聲和高斯噪聲等。
　　2、提出一種二值圖像標(biāo)識(shí)方法：生成二值圖像的動(dòng)態(tài)游程結(jié)構(gòu)與游程鏈，以游程鏈為元素進(jìn)行種子生長(zhǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)二值圖像的快速標(biāo)識(shí)。研究標(biāo)識(shí)區(qū)域的鏈碼輪廓提取與追蹤方法，對(duì)區(qū)域進(jìn)行FC4輪廓提取與FC8輪廓追蹤得到單像素的有序輪廓并得到區(qū)域輪廓的鏈碼

4、序列；根據(jù)區(qū)域鏈碼序列計(jì)算區(qū)域?qū)傩?。提出輪廓約束的孔洞填充方法，能夠?qū)崿F(xiàn)孔洞填充和區(qū)域填充。將鏈碼獲得的輪廓作為初始輪廓，應(yīng)用Snake模型進(jìn)行迭代求解，能夠得到區(qū)域的精確輪廓。
　　3、提出鏈碼技術(shù)的輪廓特征點(diǎn)提取與輪廓特征識(shí)別方法：對(duì)鏈碼序列的N鏈碼差直方圖進(jìn)行閾值分割和非極大值抑制，得到輪廓特征點(diǎn)；根據(jù)特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)輪廓的自動(dòng)分段，根據(jù)分段輪廓的N鏈碼和與N鏈碼差的特征將輪廓識(shí)別為直線或圓(圓弧)；對(duì)識(shí)別后的輪廓進(jìn)行幾何距離最小