基于散列的STL拓扑信息重建方法

STL 文件拓扑信息的重建 ,是 STL 文件正确性检验和修复等工作的前提 ,是在产品反求的基础上进行产品再设计的基础。针对现有方法计算复杂 ,计算量大等问题 ,本文首次将半边结构用于 STL 拓扑信息重建过程 ,提出了一种基于散列的 STL 拓扑信息重建新方法 ,该方法可以快速有效地实现 STL

基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测

眼动跟踪技术在航空领域极具潜力,其作为关键的信息获取和人机交互手段,可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测,对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术,决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性,本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法,模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性,引入多任务模块,实现从粗到精的瞳孔中心检测,并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性,从而提高了眼动跟踪的精度和准确性,为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。

基于频谱合成的自然地形生成方法

逼真模拟自然场景中的地形 ,是计算机图形学研究的一个重要课题。近年来 ,利用分形技术生成视觉效果良好的地形成为研究的热点。但是 ,目前存在的分形方法 ,生成的分形地形均是各向同性的。而真实自然地形往往是各向异性的。为此 ,本文基于频谱合成法 ,提出并实现了一种生成各向异性分形地形的新方法 ,该方法通过指定分形曲面谱密度来实现分形的各向异性。最后 ,利用统计方法计算出分形曲面在不同方向上的分形维数 ,实验结果表明 ,曲面是各向异性的 。

一种基于梯度下降的图像配准算法

图像配准是图像分析的关键技术,针对经典Lucas-Kanade算法计算量大的缺点,提出了一种基于梯度下降的图像配准算法,该方法通过互换目标图像与模板图像的功能,重新定义了目标函数,采用Gauss-Newton梯度下降法求解参数增量,得到在整个迭代过程中保持恒定且可预先求得的海森矩阵,利用迭代法求解变换系数,直至满足收敛条件。实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了计算效率。

基于分形的从明暗恢复形状算法研究

从明暗恢复形状是计算机视觉领域中的经典病态问题 ,传统方法是通过引入光滑约束等条件来获得问题的解 ,但传统方法存在因过平滑而失真的缺点 .针对传统方法恢复结果的局限性 ,提出了一种基于分形约束的从明暗恢复形状的新算法 ,该方法首先给出分形约束条件 ,之后结合反射图线性化与最小能量法来计算出曲面高度 .该方法不仅克服了传统算法因基于光滑假设所造成的恢复结果过分平滑而失真的缺点 ,且不需要可积性的约束条件 ,也不需要对边界条件的假设 ,实验结果表明 ,该方法用于自然景物的三维表面重构 。

轻量化高精度三维眼动追踪系统

作为新型的视觉感知与认知研究的基础方法,三维眼动跟踪技术和系统已成为当前心理学、计算机科学、人机交互等学科的研究热点。目前三维眼动跟踪系统普遍采用多摄像机与多红外光源技术来实现,其注视精度高,但系统复杂繁重、配准过程繁琐,滑移误差无法避免。因此,难以在要求轻量化和高精度的领域获得应用,如航空航天等领域。为此,本文提出并实现了一种单相机单光源三维眼动跟踪系统,该系统使用瞳孔逆投影时序序列法向量求交来获得高精度的三维视线,通过双目三维视线获得注视深度信息,通过一种IMU滑移补偿算法实现滑移误差校正。相比多摄像机多红外光源的技术方案,本文技术的整体设备重量为后者的1/4;在保证注视精准度的情况下,设备具有更高鲁棒性。

基于正交投影的主动外观模型匹配算法

为了提高传统主动外观模型匹配算法的收敛速度,提出了一种基于正交投影的主动外观模型匹配算法,该算法通过引入正交空间投影算法,将形状参数与纹理参数分别映射到不同的线性子空间,并利用梯度下降算法依次求解形状参数与纹理参数。实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了收敛速度。

一种涡轮叶片DR图像分辨率增强方法

针对涡轮叶片无损检测中DR图像分辨率低的问题,提出一种基于超分辨率重建的DR图像分辨率增强方法。该方法首先获得一组包含相对位移的叶片DR图像,之后使用Keren配准方法对它们进行亚像素配准,最后采用非均匀插值法重建出一幅超出原始DR图像分辨率的图像。实验结果证明:该算法能大幅提高真实涡轮叶片DR图像分辨率,是实用和有效的。

基于分水岭的短裂纹统计技术

局域短裂纹数统计是疲劳短裂纹扩展研究的关键技术之一,本文提出并实现了一种基于分水岭算法的局域短裂纹数统计方法。针对传统分水岭算法容易产生过分割的缺点,在分析含短裂纹群材料试件锥束CT图像中短裂纹群的形态特征的基础上,综合运用一系列数学形态学方法进行预处理,有效抑制噪声,增强图像对比度,提取标记;之后,运用距离变换进一步优化预处理结果,最后,使用标记控制的分水岭算法实现分割并统计局域短裂纹数。实验结果证明,该算法能有效地抑制过分割现象,得到较好的统计结果,是实用、准确和有效的。

一种改进二维投影模型运动参数估计算法

二维投影模型运动参数估计是图像序列运动分析的关键技术,针对Levenberg-Marquardt算法在解决二维投影模型运动参数估计问题时计算量大的缺点,提出了一种改进的二维投影模型运动参数估计算法。该方法通过对非线性最小平方误差函数的线性化,重新定义了目标函数,采用极小化目标函数的方法求解参数矢量,得到只与已知特征点对应关系有关的系数矩阵后,利用线性算法求解图像序列相邻两帧间二维投影模型的运动参数。实验结果表明,该算法在保证精确度的条件下,提高了计算效率。

一种改进一维投影模型运动参数估计算法

一维投影模型运动参数估计是图像序列运动分析的关键技术,本文针对经典最小平方估计算法计算量大的缺点,提出了一种改进的一维投影模型运动参数估计算法。该方法通过对非线性最小平方误差函数的线性化,重新定义了目标函数,采用Newton最优化算法求解参数矢量,得到只与已知特征点对应关系有关的海森矩阵后,利用线性算法求解图像序列相邻两帧间一维投影模型的运动参数。实验结果表明,该算法在保证精确度的条件下,提高了计算效率。

ART算法快速图像重建研究

讨论了影响ART(Algebraic Reconstruction Technique)算法重建速度和重建质量的主要因素,包括投影数据访问方式、松弛因子和投影系数等。针对投影系数的计算占绝大部分重建时间,成为制约ART算法的瓶颈,提出了一种快速、实时的投影系数计算方法。该方法通过一个距离参数来确定与射线相交的网格编号并计算出相交长度,距离参数采用增量计算,极大地节省了时间。实验结果表明该文提出的方法非常有效,与Siddon算法相比,在保证图像质量不受损失的前提下取得了6倍以上的重建加速比。

一种基于PC的快速三维图像重建方法

主要从传统FDK算法的改进和数据并行计算两方面来研究快速三维图像重建算法,提出了一种Z线优先重建法,能够有效地组织和划分重建数据,从而使得对重建数据的内存访问非常连续,便于采用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)技术进行数据并行处理。最后基于Intel Pentium 4 CPU的PC平台,利用SSE/SSE2技术开发了三维图像快速重建引擎。实验结果表明本文提出的方法非常有效,与原始重建算法相比,在保证图像质量不受损失的前提下取得了20倍以上的重建加速比。

一种改进的基于Facet模型的亚体素表面检测算法

在基于CT的工业应用中,常常需要从CT切片序列获得实体的3D高精度表面信息。介绍了一种基于Facet模型的亚体素表面检测算法,并针对其计算效率低的问题,给出了一种3DFacet模型的加速算法。该改进算法将Facet模型的三维卷积核分解为3个一维卷积核,使算法复杂度从O(m3)降低到O(3m),并采用增量算法解决了由此产生的存储空间问题。通过对仿真图像的实验,验证了该算法的效率和精度,表明该算法在保持原始算法精度的同时,处理速度提高了约两倍。

多级载荷作用下剩余强度的估算

针对现有方法在估算多级载荷作用下的剩余强度时存在的不足,文中在Schaff提出的剩余强度模型的基础上提出等损伤比剩余强度模型,并用于多级载荷作用下剩余强度的估算,给出多级载荷作用下剩余强度的退化模型公式。此剩余强度退化模型计算公式把后期计算建立在前期剩余强度的基础上,适于递归计算。由于采用等损伤比模型,适用于任意级载荷作用或随机载荷作用下的剩余强度估算,因此适用范围更广。

基于ICT切片图像的航空发动机涡轮叶片壁厚检测

该文针对航空发动机中的涡轮叶片的检测问题,研究了基于ICT切片图像的叶片壁厚测量方法。该方法主要在关键点选取上进行了较好的筛选,并对结果进行了拟合。实验结果表明,采用该测量方法可以保证检测误差小,测量结果直观等特点。从而较好地满足了航空发动机中对叶片壁厚检测的要求。

基于SVD-ICP算法配准CT切片重构模型与CAD模型

利用三维CT设备对工业产品进行无损检测时,由于存在定位偏差问题,CT切片重构模型和CAD理论模型会存在微小的偏差,因此需要将这二者进行匹配。文章首先从重构模型的表面任选一部分点作为初始点集,通过SVD-ICP算法求取最近邻点集,反复迭代直至达到迭代停止条件。这样可以确定出最优旋转矩阵和平移向量,从而将两个模型匹配起来。在求取最近邻点的过程中利用线性八叉树加快速度。仿真实验表明:利用该方法匹配两个模型可以达到比较满意的效果。

涡轮叶片锥束体积CT检测系统软件原型

给出了检测系统软件原型的总体结构和数据流设计。研究了图像序列快速重建、高精度图像边缘检测、叶片点云模型与CAD设计模型配准、叶片壁厚检测与铸造缺陷分析等关键模块的实现方法。软件原型由C++6.0编程实现。仿真测试表明该软件可基于空心涡轮叶片的锥束体积CT扫描数据对叶片的外型轮廓偏差、壁厚和铸造缺陷进行检测分析。

一种基于SIMD技术的快速并行代数重建算法

代数重建算法是解决非完全投影数据重建的有效方法,尤其在对于超出探测器尺寸范围的大型零件的无损检测中已成为最有力的关键技术,但以往算法计算量较大、耗时较长。为了快速地进行代数重建,提出了一种基于Intel处理器单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)技术[2]的快速并行算法,并在充分分析代数重建公式特点的基础上,设计了一套便于并行化运算的数据结构及计算流程,其在运算中可一次性加载多个打包数据,利用MMX(multimedia extension)、SSE(streaming SIMD extension)和SSE2指令完成SIMD方式计算。通过仿真实验证明,该算法在达到同样精度的前提下,不仅提高了重建速度(加速比4倍),解决了传统代数重建算法运算速度慢的瓶颈问题,并且能够较好地重建部分数据缺失的投影图像,该算法对于航空航天大型零部件的无损检测具有重要的理论意义及工程应用价值。

基于最小区域的快速CT图像重建

由于工业CT重建目标的形状差异较大,针对传统CT图像重建算法均选取矩形重建区域,提出一种基于最小区域的图像重建方法.首先由扫描到的投影数据通过直线生成算法构建重建目标的最小区域包络图;然后提出一种快速区域填充算法,生成图像重建的最小区域.该方法将重建区域限定在最小区域内,减少了不必要的计算,提高了重建速度.最后通过仿真实验与传统的重建方法进行比较,表明了文中方法的有效性.