一种新的TR层析扫描投影重排算法

TR层析扫描可对超出射束范围的大尺寸构件进行检测,在工业CT领域有着重要的应用。目前使用的一种重建方法是在忽略扇角的影响下,将TR扫描正弦图直接重排成标准平行束正弦图,然后使用平行束的重建方法进行重建,这样导致重建图像存在一定误差。提出一种新的重排算法,通过坐标转换和插值计算,得到平行束正弦图中的各采样点在TR扫描正弦图中对应的映射点坐标及灰度信息,进而得到完整的平行束正弦图。通过仿真和试验,发现应用新算法得到的正弦图和重建图像均消除了边缘不光滑和伪影现象。新的重排算法能够消除现有重排算法的误差,使得TR扫描方法在扇束角较大时也能实现正确CT重建。

空间散乱点三角剖分通用算法研究

针对分段处理后的空间散乱点集,引入启发函数选择投影方向,通过投影映射把空间离散点三角剖分问题转化到二维空间处理。建立点集投影凸域网格来形成节点邻域,以提高剖分过程中对节点搜索效率,同时采用三角形边扩展法建立投影点集三角网,进而实现对空间散乱点集的三角剖分。

基于改进Census变换的自由曲面立体匹配方法

针对基于网格投影的自由曲面三维重建方法中,特征点集中分布于投影网格线条之上,而投影网格线条未能覆盖的部分即投影网格线条间的自由曲面区域无特征点,导致重建精度较低的问题,提出一种基于自适应窗口的改进Census变换立体匹配方法,对投影网格线条间的自由曲面进行三维重建;将特征匹配算法与区域匹配算法相结合,以图像中目标物体上的投影网格指导Census变换;利用可变视差范围计算Hamming距离作为匹配代价;通过筛选获得精度较高的匹配点对。实验结果表明,该算法应用于双目视觉图像三维重建,可有效提高投影网格线条间自由曲面的重建精度。