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为解决图像插值时产生边缘模糊和重影等现象,利用神经网络学习图像边缘信息,匹配两相邻断层图像间相似点,实现图像的灰度插值.对于新插值图像上的每一个像素,在相邻两个断层各选择一系列候选对应点,利用神经网络选择最佳匹配的一对对应点,利用这对对应点的灰度值插值出新图像上相应位置的灰度值.试验结果表明,改善了传统图像插值中图像边缘模糊的现象,并且极大的消除了重影现象. 相似文献
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针对工业CT无损检测中缺陷的空间信息无法准确判断的问题,提出了重建缺陷的算法。该算法使用八叉树来节省内存,并同时从内部增加和外部切除体素的方法来准确找到缺陷的边缘,利用MC提取的等值面经过拓扑简化得到最终的重建模型。实验表明,该方法可以实现对缺陷的三维空间形状观察,并提高了检测效率,得到了缺陷在空间任意方向的分布。 相似文献
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提出了利用有限元的网格生成方法来实现构件内部裂缝缺陷的三维重建算法。首先,将边缘检测算法和基于种子填充的区域生长算法相结合,准确定位出裂缝的形状,提高重建的精度;其次,应用8节点的六面体单元格创建出裂缝模型,直接利用等方性体素建模,节约了计算成本;最后,对模型中的节点分类,针对不同种类的节点分别进行光顺处理。试验结果表明,该算法实现了对构件内部裂缝缺陷的三维空间形态的观察,弥补了以往算法只进行面重建的不足,提供了构件质量判定依据。 相似文献
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由于结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其断层图像噪声严重并具有一定的模糊性,在研究Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法将最佳阈值引进算法中,并以此改进了Pal算法中的隶属度函数,建立了新的模糊增强变换,最后增加了边缘连接的步骤。该算法具有较强的检测模糊边缘的能力,实验结果表明该算法是一种更实用、更高效的模糊边缘提取算法。 相似文献
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