工业CT三维体数据边缘面提取

• 作者: 刘长江 曾理
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 细胞神经网络 工业计算机断层成像 体数据 边缘提取
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 219-221,224
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.065

摘要

采用了新近发展起来的边缘提取技术--细胞神经网络(CNN),从工业CT(Computed Tomography,计算机断层成像)体数据出发,提取被扫描工件的内外表面(称为边缘面).当一个边缘面与沿某方向切片序列中的某切片重合时,采用二维边缘提取方法不易从该切片序列中提取出边缘面.针对这种情形,将工业CT体数据沿三个互相垂直的方向剖分,得到相应的切片序列.然后对每个切片,采用两组二维细胞神经网络实现边缘提取.再将同方向的切片边缘数据重组,得到对应方向的边缘体数据.最后,综合各方向的边缘体数据得到边缘面.该算法由于考虑了体数据点在三个方向的灰度变化,分割结果比仅考虑单一方向的算法更接近真实情形.对边缘分割后的体数据的三维显示表明,该算法能得到比较完整真实的边缘面.