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工业计算机断层图像的轮廓提取的综合方法
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文件大小: 729kb
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：本文提出了一种新颖的轮廓提取方法。 在基于工业计算机断层扫描的逆向工程中，提取轮廓的质量会极大地影响逆向结果。 作为一种广泛使用的边缘提取方法，小波变换模最大算法也被用来提取轮廓。 它通常通过对小波变换系数进行阈值化来获得结果，然后通过边缘跟踪对其进行跟踪。 通常，阈值会影响边缘定位的准确性，而额外的边缘跟踪会增加复杂性。 为了克服这些缺点，在本文中，我们提出了一种轮廓提取与边缘跟踪同步的方法，但省略了阈值处理。 首先，对原始灰度图像进行小波变换，得到模量矩阵。 其次，通过在原始图像上手动单击所需轮廓的内部和外部，可以通过确定局部模量最大值来获得起始轮廓点。 第三，在以起始轮廓点为中心的遮罩上，可以通过搜索局部模量最大值来自动检测下一个轮廓点。 然后，从该新轮廓点开始，递归地求出局部模量最大值，可以正确找到闭塞轮廓。 实验表明，该方法可以直接从灰度图像中提取连续和单像素宽的轮廓。
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