基于工业CT图像的轮廓控制点优化提取

针对如何提取工业CT图像轮廓控制点这一问题,提出一种简单有效的二次提取方法。该方法分为粗提取和精提取两步。首先计算轮廓数据点的离散圆曲率,通过粗提取去除轮廓数据点中的坏点和对轮廓特征贡献很小的点。然后在精提取过程中,通过多层次细节分析将轮廓控制点提取出来。试验验证提取出的轮廓控制点不仅能够表示轮廓的形状,而且能有效地消除数据冗余。     

基于图像轮廓分析的数控加工

为实现二维复杂图案的数控加工．提出了边缘检测、轮廓跟踪的计算方法．提取了图案的轮廓线,进而自动生成NC代码。     

基于图像数据的平面轮廓加工CAM技术

提出了简化的霍夫变换HT(HoughTransform)方法和适应性包容盒AIB(AdaptiveIncludingBox)原理.适应性包容盒AIB的大小可以通过加工精度控制,零件轮廓的图像数据能够转化为分段的直线,进而生成零件轮廓加工的数控代码.     

一种改进的轮廓跟踪算法

针对轮廓数据在基于工业CT图像快速反求工程中的重要作用,详细分析了Freeman链码跟踪法,根据反求工程的具体要求,提出了一种改进的轮廓跟踪法和基于轮廓跟踪数据的优化方法.对具体的ICT图像进行了轮廓跟踪,抗干扰和数据优化等分析处理,其结果不但能正确跟踪到所需轮廓数据,而且明显精简了跟踪结果的数据量,对快速原型生产具有重要意义.     

一种改进的医学图像目标轮廓跟踪算法

针对常用的医学图像跟踪算法对复杂形状的连通域轮廓往往跟踪失败的问题,提出了一种改进的医学图像目标组织轮廓提取算法。该算法提高了其在8-连通域条件下的稳定性,既能跟踪单连通域的外轮廓,也能跟踪多连通域的内、外轮廓及孤岛的内、外轮廓。     

基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸检测算法

针对泵体口环人工检测安装精度差的问题,提出了基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸的视觉检测算法。首先对泵体口环图像进行图像预处理,然后进行图像轮廓检测,分割出泵体口环目标轮廓,最后建立了求取泵体口环位姿及尺寸的数学模型,并根据目标轮廓中包含的像素点数学信息,设计了泵体口环位姿及尺寸检测算法。实验结果表明,基于该算法能够较精准的识别检测泵体口环位姿及尺寸,在较高精度工业机器视觉化应用中具有现实意义。     

基于图像的轮廓跟踪及NC代码生成技术

介绍基于BMP图像的轮廓跟踪算法和轮廓序列点处理算法,此方法只需扫描图像一次,即可得到图像中所有轮廓信息,具有速度快的优点。分析了Bezier曲线进行拟合及NC代码生成方法。此方法已应用在自行开发的数控雕刻机系统上,并加工出较好样品,具有适用范围广、处理速度快、处理效果好等优点。     

工业CT图像轮廓数据提取研究

零件CT扫描设备在扫描过程中不可避免会产生大量冗余信息,导致获取的零件轮廓离散点数据存在噪声和冗余数据,使得特征点提取变得异常困难.传统轮廓数据点的提取和平滑除噪是采用不同方法分开进行的,这种传统方法可能会剔除有用的特征数据和造成得到的边界点数据发生畸变和偏移.利用多尺度分析技术研究轮廓离散数据的处理,通过对原始轮廓离散数据曲率进行小波多分辨率分解,然后根据尺度间相关性来去除轮廓数据冗余信息和提取特征点,便于在随后的重建过程中实现更精确的表达.基于该方法开发的软件,在实际应用中取得了良好的效果.     

一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型

主动轮廓模型是一种有效的基于边缘的分割方法,然而,在MR脑图像的应用中,它却遇到了许多问题,例如背景复杂,同一解剖结构的灰度分布不一致以及边界不连续等.这里提出了一种新的用于MR脑图像分割的主动轮廓模型.该模型不仅利用关于目标轮廓的先验知识对切片的边缘吸引力场进行边缘约束,减少相邻结构对曲线收敛的影响,还对进行边缘约束之后得到的边缘吸引力场进行正则化处理,增强模型对凹边缘的搜索能力和对断裂边缘正确提取的能力.实验证明,该模型可以克服传统主动轮廓模型在MR脑图像遇到的难题,从而快速有效地在MR脑图像中提取目标轮廓.     

工业CT图像轮廓数据提取研究

零件CT扫描设备在扫描过程中不可避免会产生大量冗余信息,导致获取的零件轮廓离散点数据存在噪声和冗余数据．使得特征点提取变得异常困难。传统轮廓数据点的提取和平滑除噪是采用不同方法分开进行的．这种方法可能会剔除有用的特征数据点数据和造成得到的边界点数据发生畸变和偏移。利用多尺度分析技术研究轮廓离散数据的处理,通过对原始轮廓离散数据曲率进行小波多波辨率分解,然后根据尺度间相关性来去除轮廓数据冗余信息和提取特征点,便于在随后的重建过程中实现更精确的表达,基于该方法开发的软件,在实际中应用,取得了良好的效果。     

基于点相关的亚像素级图像匹配算法

利用点相关原理，使基于灰度相关性的图像配准算法的速度得以提高，并从2个方面改进了已有的点相关方法，即引入信息熵构成新的相关性评价函数，提出点对置换的组合优化方法来提取预定义点集。实验结果表明，改进后的算法在点集优化、配准精度及算法抗噪性方面都得以改善。在算法中还运用了立方样条插值技术，使得算法精度达到亚像素级水平。     

基于格网的等值线生成算法的研究

本文提出一种基于格网的等值线的生成算法。根据边界线与非封闭等值线间的关系,建立等值线间的拓扑关系,并以树结构方式存储,从而实现数据的可视化。     

基于短程线主动轮廓线的图像多目标面积同时测量研究

提出了一种新颖的图像多目标面积的同时测量方法,它可以同时精确测量多个不同形状的图像目标面积。该方法应用了短程线主动轮廓线模型,它分为2个步骤。它首先利用水平集函数的迭代使主动轮廓线由初始位置向各个目标的轮廓边缘收敛。其次,对于收敛后的主动轮廓线,使用亚像素面积测量和计数图像目标内部像素个数,从而同时求出各个图像目标面积。实验表明该方法的测量重复性误差小于0.5% 。和传统的面积测量方法比较,这种方法具有测量效率高（同时测量多目标面积）和测量精度高的优点。     

基于数字图象处理的火焰轮廓提取方法研究

在分析测试原理的基础上,提出了一种基于数字图像处理学的火焰轮廓的提取方法。该方法利用彩色面阵CCD相机获取火焰图像,提出一种依据火焰图像三原色的灰度分布关系提取火焰轮廓的数字化方法。通过相应的算法对图像进行了直方图均衡化、二值化、区域填充、图像滤波等处理,最终通过形态学提取了火焰轮廓,剔除了烟雾、火星和标尺的干扰,将火焰尾迹与烟雾区进行了有效的分离。利用Matlab进行编程,通过试验验证。该方法代替了传统人工观测,提高了测试精度。     

一种基于插值拟合的复杂刀具轨迹在线平滑压缩算法

提出了一种基于插值拟合的在线复杂刀具轨迹平滑压缩算法,该算法依据主导点的选取策略,对原始数据点进行离线预处理,然后进行主导点的在线插值拟合以及非主导点的误差检测,进而生成一条满足拟合精度要求的B样条曲线。主导点依据离散数据点的曲率阈值、曲率极大值、曲线拐点,以及分段Bezier曲线逼近拟合后的误差最大值点进行选取。在具有C2连续性的分段Bezier曲线逼近拟合前,需要利用长度均分策略,提取长度突变点作为新增的主导点,以保证拟合的准确性。对主导点进行B样条插值拟合后,利用轮廓误差跟随法对非主导点到拟合曲线的误差进行检测。该方法与牛顿迭代法相比,其计算速度更快且能提高算法效率。仿真结果表明,提出的算法可对复杂刀具轨迹进行平滑压缩,且误差检测的精度能够满足要求。     

基于Matlab图像边缘检测算法效果对比

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种经典常用的边缘检测算子以及最小二乘支持向量机提取边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。最小二乘支持向量机结合图像的梯度和零交叉信息,选取一定的参数条件,可以获得比Canny方法更好的性能。     

定点绘制盘形凸轮轮廓曲线的程序开发

利用AutoCAD VBA向AutoCAD菜单栏添加新菜单项,创建图形用户界面,编制宏代码,并在AutoCAD中设计和定点绘制凸轮轮廓曲线,为在AutoCAD中设计和绘制复杂平面曲线提供了具体实例.