散乱点云切片数据快速获取与优化

为快速准确地获取散乱点云切片数据,以较少数据准确表达模型型面特征,提出一种散乱点云切片数据获取及优化算法.该算法基于散乱点云动态索引实现切片数据快速获取,对所获切片数据建立极坐标系,分别基于极角阈值与极径阈值实现切片数据区域划分与轮廓分离.通过依次连接各区域相同轮廓数据形心实现切片数据的精简与排序,生成精确有序的单轮廓或多轮廓切片数据.实例证明,该算法可应用于各种复杂散乱点云的切片数据快速、精确获取与优化处理,对有效提高参数曲线、曲面重构效率与精度具有重要意义.     

基于截面特征相容的曲面约束重构

为了从点云中重建高品质的曲面模型,提出一种基于截面特征相容的曲面重构方法.该方法将由点云切片获取的截面曲线分层次表达为直线、圆弧、B样条等基本曲线元和特征点的集合,并基于曲线微分几何属性,建立截面曲线特征点对应的数学模型,采用动态规划法求解并确定其初始对应关系,以曲线元特征匹配准则优化对应,逐步确立截面曲线间的特征对应关系,将特征对应关系映射为参数对应即可利用成熟算法逼近生成蒙皮曲面.实例表明,该算法获取的曲面模型不但满足精度和光顺性要求,而且忠实地反映了原始物理样件所蕴含的特征信息.     

一种基于点云数据的直接分层算法

点云数据重建存在点与点之间几何拓扑关系建立困难和大量冗余数据两大难点．为实现数据的精确压缩,简化点与点之间拓扑结构的建立,采用基于最小距离关联点对的线面截交算法和截面轮廓数据的八方向编码追踪算法对点云数据进行直接分层处理,用实例验证了该方法的可行性．     

断层数据的三维重构技术研究

研究了基于断层数据的三维重构技术.首先对切片图像进行二值化和轮廓提取,继而进行B样条曲线拟合和NURBS曲面蒙皮构建.以某风扇叶片为例,由采集的ICT切片数据重建出了实体.文中论及的方法和算法对于解决基本截面形状的断层数据重构问题是可行的.     

用于计算曲线光流的边缘提取

提出了一种新的曲线边缘提取方法。用Sobel算子对综合图像和真实图像进行边缘检测，得到了图像的边缘点，通过选择边缘点增强因子、阈值和重复次数，进一步对图像的边缘点进行了增强，实现了图像的边缘细化，采用轮廓跟踪算法进一步细化边缘，得到了具有单像素宽的轮廓曲线，对综合图像和真实图像的实验结果表明，新的曲线边缘提取方法获得的效果较好。     

断层数据的三维重构技术研究

研究了基于断层数据的三维重构技术．首先对切片图像进行二值化和轮廓提取，继而进行B样条曲线拟合和NURBS曲面蒙皮构建．以某风扇叶片为例，由采集的ICT切片数据重建出了实体．文中论及的方法和算法对于解决基本截面形状的断层数据重构问题是可行的．     

基于切片图像的血管三维重建方法

研究了基于血管切片投影图像的血管三维重建问题。通过对所给血管切片图像格式的转换 ,利用细化方法和轮廓边缘检测的 Kirsch算法 ,构建了切片图像的骨架 (中心线 )和轮廓线 ;提出了最小距离最大半径法 ,得到了切片图像最大内含圆的圆心和半径。对于球心坐标及其在 XY,YZ,ZX坐标面上投影的散点图 ,利用非均匀有理 B样条 ( NURBS)技术、三次样条插值方法对散点数据进行拟合 ,分别得到了三坐标面的投影图及空间中轴线的方程。进而建立圆柱螺线模型 ,利用最小二乘原理对散点数据再拟合 ,得到结果如下 :中轴线为圆柱螺线 ,半径为 30 ,在 3个坐标面 XY,YZ,ZX上的投影分别为 :半圆弧曲线、正弦曲线、余弦曲线 ,并给出了相应的算法。最后 ,利用得到血管的中轴线方程及半径 ,建立了血管的管状曲面模型 ,对血管进行了三维重建     

基于聚类算法的边缘点集连接方法

针对Lidar点云中轮廓点的连接问题,提出基于聚类(cruster)曲线重建原理进行点云边界连接的方法.首先将三维点云投影到二维平面上;对点云进行细化和约简处理;然后,构建约简后点云的Voronoi图,Voronoi图的顶点近似位于约简点云的中轴上;将中轴点与约简后点云合并在一起,再次进行Voronoi图划分;将新的Voronoi图中顶点包含中轴点的边删除,得到约简后二维点云的边缘轮廓,即简点云的Crust;最后将连接关系映射到三维点云,得到三维轮廓点的连接关系.实验表明,该方法简单,连接结果合理.     

基于 ICT 切片的实物原型表面重构算法研究

目的　针对层析 (ICT)切片图像给出基于 ICT切片的三维实体表面重建的算法 .方法　首先进行切片图像的边界提取、特征识别 ,并采用数字曲线的新概念 ,放样出物体表面 .结果　根据这一算法 ,可由已采集到的 ICT切片数据来重建出三维物体的表面 .结论　本文对 ICT切片数据给出了比较全面的重构过程     

肝脏CT图像三维分割研究

针对肝脏CT图像的特征,提出了一种将种子区域生长算法和改进Snake模型相结合的策略,实现了肝脏的三维分割提取。该方法先从CT图像序列中筛选出肝脏有明显成像边缘的一张切片,在其肝脏区域内选择若干个种子点,利用种子区域生长算法得到初始边缘,再利用改进的Snake模型对初始边缘进行优化,然后,将此切片的边缘轮廓作为与其相邻切片上的初始边缘,重复该过程,直到分割完所有切片。实验表明该算法具有较高效率,分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建合适的数据集。     

Camera Self-Calibration in Computer Vision with Precise Estimation of Initial Parameters

A key problem that plagues camera self-calibration, namely that the classical self-calibration algorithms are very sensitive to the initial values of the camera intrinsic parameters, is analyzed and a practical solution is provided, The effect of the camera intrinsic parameters, mainly the principal point and the skew factor is first discussed. Then a practical method via a controlled motion of the camera is introduced so as to obtain an accurate estimation of these parameters. Feasibility of this approach is illustrated by carrying out comprehensive experiments using synthetic data as well as real image sequences. Unreasonable initial values can often make self-calibration impossible, yet a precise initialization guarantees a better and successful reconstruction. Trying to obtain a more reasonable initialization is worthwhile the effort in camera self-calibration.     

Cera Self-Calibration in Computer Vision with Precise Estimation of Initial Pareters

A key problem that plagues cera self-calibration, nely that the classical self-calibration algorithms are very sensitive to the initial values of the cera intrinsic pareters, is analyzed and a practical solution is provided. The effect of the cera intrinsic pareters, mainly the principal point and the skew factor is first discussed. Then a practical method via a controlled motion of the cera is introduced so as to obtain an accurate estimation of these pareters. Feasibility of this approach is illustrated by carrying out comprehensive experiments using synthetic data as well as real image sequences. Unreasonable initial values can often make self-calibration impossible, yet a precise initialization guarantees a better and successful reconstruction. Trying to obtain a more reasonable initialization is worthwhile the effort in cera self-calibration.     

小鼠切片图像自动去背景方法的研究

根据小鼠断面轮廓在连续切片图像中大体是渐变的特征,研究采用了一种基于模板匹配的自动去背景方法,即每次以新获得的一张切片的小鼠断面轮廓为模板对其相邻切片进行边缘提取,然后结合进一步图像处理去毛刺以及利用拉格朗日插值形成连续轮廓,再予以填充后与原始图像相与实现背景去除.结果表明,该方法能有效地达到自动去除小鼠切片图像中背景...     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

基于点云和设计模型的仿真模型快速重构方法

随着产品装配质量要求的不断提高,为了在CAD模型仿真试验中快速且准确地表达零件实际加工质量,提出基于点云和设计模型的仿真模型快速重构方法. 采用“一面两孔配准”方法,将零件实测点云数据配准到设计模型上;根据设计模型边界提取出曲面重构所需的控制顶点;采用非均匀有理B样条（NURBS）方法对控制顶点进行曲面拟合;根据仿真需求,结合边界表示法（BREP）和构造实体表示法（CSG）实现模型表面的局部和快速替换. 在CATIA中开发基于实测点云数据和设计模型的仿真模型快速重构模块,和基于可拓展标记语言（XML）和特征完全匹配的数字预装配模块. 以某航空企业典型零件和舱门预装配为例,验证该方法的重构精度和效率及其在预装配仿真中的高效性和准确性.     

带有松弛因子的迭代法在图像重建中的应用

图像重建常常被转化为线性方程组的求解问题.从解大型线性方程组出发,由逐次超松弛法(SuccessiveOverRelaxation,SOR)推导出一种带有松弛因子的迭代法.与SOR法相比,该算法不仅大大降低了对计算时间和内存空间的需要,而且有利于克服重建图像对不完全噪声数据的敏感性.通过对模拟数据和实际数据的重建,估计了算法的有效性,并将重建图像与滤波反投影(FilteredBackProjection,FBP)重建图像进行了比较.     

一种新的线结构光光带中心提取算法

在采用线结构光投影的三维测量中，快速准确地提取图像中光带中心的位置坐标是线结构光测量系统的关键问题之一。基于此，提出了一种把可变方向模板和灰度重心法相结合，并充分发挥两者优点的方法。首先计算出图像的域值，然后对图像进行二值化，细化，剪枝，得到线结构光图像的骨架，然后再利用可变方向模板判断骨架上每一点的法线方向，最后根据灰度重心法求出线结构光条纹的中心。实验结果表明该方法可以快速有效地获取光条纹中心，有利于提高三维重建的速度。     

带有随机系数的双线性INAR(1)模型的统计推断

基于带有随机系数的二项稀疏算子构造双线性INAR(1)模型,推导了模型的统计性质．采用修正的矩估计法对模型进行参数估计并进行了模拟研究．最后给出一个实例应用,结果表明基于带有随机系数的二项稀疏算子的双线性INAR(1)模型是更适合数据的模型．