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在辐射成像应用中,DR及CT检测会产生大量的图像数据,对这些图像数据的处理涉及图像处理技术的方方面面。这些处理技术包括重建、可视化、图像增强、图像压缩和图像缺陷分析等。通常人们需要对图像中的特定区域（ROI）进行处理,并对图像上的ROI进行选择。ROI的确定,编辑是辐射成像图像处理的常用功能。本文介绍常用各种ROI,实现了这些ROI的勾画、编辑、选择等功能,并介绍了ROI与孔隙度计算及缺陷识别等应用的结合。 相似文献
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虽然CT技术已经发展得相当成熟,但保证检测数据重构的精度还存在较大困难.本文将工业CT图像转化为三维散乱点云数据,研究数据预处理算法;对处理后数据进行NURBS曲面插值,完成了对NURBs曲面的董构.以某工件工业CT图像为例,通过VG软件转化为点云数据,利用VC++和OpenGL编程实现数据预处理算法和NURBS曲面拟... 相似文献
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基于工业CT测量数据的逆向建模技术广泛应用于军事、汽车制造、航空、航天等领域。目前,在基于工业CT点云数据的逆向重构精度验证和标定上,国内外缺少相关研究。本文提出了一种用于标定工业CT设备点云提取精度的配准及评价算法。基于CT扫描和三维光学扫描点云数据,在研究多种配准算法的基础上,总结手动选点粗配准和自动全局精配准相结合的配准算法:手动选择三个匹配点,利用坐标变换完成粗配准;用ICP算法完成自动精配准,并利用修正的Hausdorff距离为目标函数来评价配准结果。对基于七参数法和ICP算法的计算步骤做了详细说明,并赋以实例。最后,以自行设计的标准件为例,获得CT测量设备点云提取精度标定值,验证配准流程的适用性。 相似文献
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CV主动轮廓模型在管道焊缝缺陷检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
焊接是钢结构生产的主要方法。射线检测方法是检查焊接缺陷的几种主要方法之一。射线检测结果的评定方法有两种：人工评定和计算机辅助评定。人工评定检测结果时,评定人员工作量大,评定结果易受评定人员主观因素影响。采用计算机对X射线检测结果进行分析和识别,可以大大提高工作效率。分析识别的基础是图像的分割。本文分析Mumford—Shah模型和主动轮廓的CV模型,并将其首次应用到焊缝缺陷的分割之中。目前多数文献选择单个初始圆为曲线演化的初始轮廓,本文将初始轮廓选择为多个初始圆,此方法极大加快了曲线演化的速度。 相似文献
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