断层图像 缺陷 边缘检测 图像插值 形态学.doc

断层图像论文：构件内部缺陷边缘检测及插值算法研究【中文摘要】构件在生产或加工时会产生非预期的内部缺陷,这时需检查该缺陷是否在构件所允许的范围内,然后才能决定该构件能否使用。由于计算机断层扫描只能获取含有缺陷信息的二维断层图像,要想获取缺陷的三维信息只能凭借工作人员的经验和空间想象,具有很大的局限性。为精确获取缺陷的位置、形状、尺寸、密度分布等信息,需要对断层图像进行三维重建。而边缘检测、插值是三维重建中的重要内容,边缘检测及插值结果的好坏将直接影响重建的效果。本文以此为背景,较为系统的研究了构件内部缺陷断层图像的边缘检测和插值方法。在边缘检测方面,本文针对现有边缘检测方法检测出的边缘不准确、模糊且存在伪边缘等问题,提出了一种基于改进的Sobel算子和聚类法相结合的边缘检测方法。在插值方面,本文针对现有形状插值算法对相邻断层间对应轮廓形状不相似,位置不重合或存在凹轮廓插值时会出现中间插值结果错误及计算时间长、占用存储空间大的情况,提出了基于骨架点的断层轮廓形变插值方法,消除了插值错误现象。针对现有的插值方法在进行断层图像插值时,要么不能兼顾灰度和形状的变化,要么计算量太大的情况,提出了基于形态学与测地距离函数的灰度插值算法。论文最后运用Visual C+.【英文摘要】Components will produce unexpected inner defects when production or producessing which needs to check defects in component whether within the scope of permissible to decide whether the component can be used. As CT scan can only get 2D slice-image, if want to get 3D information of defect, it needs engineers experience and spatial visualization which has great limitations. In order to get more accurate information of the slice-images for 3D reconstruction, such as defect position, shape, size, density distri.【关键词】断层图像 缺陷 边缘检测 图像插值 形态学【英文关键词】Slice-image defect Edge detection Image interpolation Morphology【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】构件内部缺陷边缘检测及插值算法研究摘要5-6Abstract6-7第1章 绪论10-181.1 研究背景10-111.2 本课题国内外研究现状11-151.2.1 图像边缘检测的研究现状11-131.2.2 图像插值的研究现状13-151.3 边缘检测及插值的意义15-161.4 本文的主要内容及结构安排16-18第2章 边缘检测及插值的相关理论和算法18-242.1 边缘检测的相关理论和算法18-202.1.1 边缘检测算法分类182.1.2 经典边缘检测算法18-202.2 插值相关理论和算法20-232.2.1 插值方法分类212.2.2 已有插值算法研究21-232.3 本章小结23-24第3章 构件内部缺陷的边缘检测24-323.1 传统边缘检测算法存在的问题24-263.1.1 图像去噪与定位精度问题24-253.1.2 图像边缘位置确定问题25-263.1.3 边缘检测阈值确定问题263.2 基于改进的Sobel 算子与聚类法的边缘检测26-313.2.1 改进的Sobel 算子27-283.2.2 去除噪声点28-293.2.3 边缘细化29-313.3 本章小结31-32第4章 断层图像间轮廓形变插值和灰度插值32-534.1 引言324.2 基于轮廓骨架点的轮廓形变插值32-394.2.1 轮廓位置的校准32-344.2.2 骨架点的提取34-374.2.3 基于骨架点的对应点匹配374.2.4 计算匹配点之间的插值点37-384.2.5 反变换处理38-394.3 基于形态学与测地距离函数的灰度插值算法39-524.3.1 形态学基本理论39-424.3.2 图像对比度增强42-444.3.3 基于形态学及测地距离函数的轮廓提取44-464.3.4 边界点插值46-524.4 本章小结52-53第5章 实验设计与分析53-635.1 实验环境535.2 图像边缘检测实验53-565.2.1 实验评价准则53-545.2.2 边缘检测实验结果与算法分析54-565.3 图像插值实验56-625.3.1 实验评价准则56-575.3.2 图像轮廓