● 摘要
工业CT图像三维重建是目前的一个研究热点，是一个多学科交叉的研究领域，它涉及数字图像处理、计算机图形学以及机械领域的相关知识。工业CT图像高精度三维重建是基于工业CT的逆向工程、产品缺陷检测、质量检查及模拟仿真等面向制造行业亟待解决的核心问题，具有广阔的应用前景。因此，对工业CT图像三维重建的研究具有重要的学术意义和应用价值。本文对工业CT图像三维重建的关键技术进行了研究，实现了工业CT图像高精度三维重建，主要工作如下：1）提出了工业CT图像高精度边缘提取方法。通过亚像素定位及最小二乘B样条拟合，提高了边缘定位精度，较好地满足了工业CT图像高精度三维重建的要求。2）给出由对应轮廓重建表面模型的方法，实现了对物体分段分面重建，得到完整的重建的表面模型。对物体的分割与图像边缘提取是保证重建模型准确表达其相应物体的前提。本文使用阈值分割法对CT图像二值化；然后选取合适的边缘提取算法提取物体的断层轮廓边缘，并进一步进行轮廓跟踪和细化。本文在边缘细化的基础上进行亚像素边缘定位，并对定位后的边缘进行最小二乘B样条拟合，使边缘定位精度达到0.01mm，远远高于目前普通的CT图像边缘定位精度。本文还详细介绍了由对应轮廓重建表面模型的方法及实现步骤，实现对物体分段分面重建。该方法通过对复杂断层轮廓集的结构分解及三角化表面重建问题的分解，使多嵌套，多分支的复杂断层轮廓集的三维重建问题得到简化。通过确定各封闭断层轮廓的包含关系；对端面封闭轮廓包围的截面区域进行Delaunay三角剖分，应用轮廓特征匹配的方法处理对应，采用对轮廓的分裂和合并的办法解决分支问题，依据一定的三角面片连接规则连接相邻对应断层轮廓，得到完整的重建的表面模型，并给出了物体的重建结果。