收藏本站
《重庆大学》 2008年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于神经网络的工业CT图像边缘提取的算法研究

刘长江  
【摘要】: 图像边缘指的是图像中灰度值的突变部分,是图像最基本的特征之一。因此边缘提取是图像分析中重要的处理步骤,广泛地应用于图像分割、模式识别、逆向工程等方面。传统的边缘提取方法中,主要是检测梯度的最大值,二阶导数的零交叉点,小波多尺度边缘检测,曲面拟合等方法。神经网络边缘检测作为一种新近发展起来的边缘提取方法,具有可并行计算、非线性映射和自适应能力等优点,因而受到更多的关注。 工业CT(Computerized Tomography)技术,作为一种先进的无损检测技术,能够通过扫描工件,重建工件切片图像序列,从而检测工件内部结构和缺陷,在航天、航空、铁路运输、机械制造等领域获得广泛应用。但由于受射线串扰等因素的影响,得到的工业CT图像可能带有伪影等噪声,用传统边缘提取方法得到的边缘往往不连续。同时,工业CT图像边缘与自然图像边缘相比较,具有更规则的几何形状,多由直线段、圆弧等几何图形组成。本文结合这些工业CT图像边缘的特点,讨论了几种神经网络边缘提取算法,如BP网络、CP网络、细胞神经网络(CNN)。在本文中,给出了这几种算法的实验结果。 在用BP网络提取边缘时,需已知边缘结果的图像作为训练图像,通过网络训练得到权值矩阵,待训练结束,再将这组权值矩阵用于检测其它图像的边缘。如何选取训练图像,使网络具有很好的泛化性是必需考虑的问题。同时,BP算法容易陷入局部极小值困惑中,从而增加网络收敛的时间开销,甚至可能导致网络无法收敛。考虑到这些问题,本文构造了学习样本,从而得到二值图像边缘检测的权值矩阵,避免了因学习样本过大而难以收敛的问题。对于灰度图像,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,从而实现对灰度图像的边缘检测。实验表明,本文得到的权值矩阵,泛化性较好,抗噪能力较强,能提取较为连续精细的边缘。 在用CNN提取边缘时,直接用一组CNN进行边缘检测,往往只能得到少量的不连续的边缘,不利于图像的后续处理。本文提出了基于两组CNN的工业CT图像的分割算法。具体地,即一组CNN用于粗分割,得到阈值分割图像,再在此基础上用另一组CNN细分割,得到精细的边缘等信息。从对工业CT图像的实验结果来看,应用本文提出的方法,能够得到连续且精细的边缘,并且还能得到更多的图像分割信息。 最后,本文研究改进了CNN边缘检测方法,从工业CT三维体数据出发,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。本文针对这种情形,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。由于该算法考虑了体数据点在三个方向的灰度变化,边缘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,本文算法能得到比较完整真实的边缘面。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

手机知网App
【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 何洪举;基于边缘提取的工业CT图像与CAD模型的比对算法研究[D];重庆大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪海明,郭仕德,余道衡;一类用神经网络实现图像去噪的新方法[J];北京大学学报(自然科学版);2003年05期
2 王英健,戎丽霞;基于遗传BP算法的神经网络及其在模式识别中的应用[J];长沙交通学院学报;2005年01期
3 王凯,张定华,赵歆波,黄鹤龄,刘晶;工业CT图像亚体素表面检测算法研究[J];CT理论与应用研究;2005年03期
4 王玉涛,苑玮琦,周建常,王师;混合神经网络在颗粒图像边缘检测中应用[J];东北大学学报;1999年02期
5 熊联欢,胡汉平,李德华,李泽宇;用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测[J];华中理工大学学报;1999年02期
6 顾晓东,郭仕德,余道衡;一种用PCNN进行图像边缘检测的新方法[J];计算机工程与应用;2003年16期
7 俞建定,金炜;用遗传BP网络进行图像边缘检测[J];计算机工程与应用;2003年23期
8 杨怀恒;闵乐泉;;设计局部最大灰度值探测CNN模板的定理与应用[J];计算机工程与应用;2006年19期
9 卢艳平;王珏;刘荣;;工业CT体数据切片重组方法研究[J];计算机工程与应用;2007年22期
10 黄蕾;刘文波;;基于CNN的灰度图像边缘提取算法中模板参数的研究[J];计算机与现代化;2006年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 尚壹;基于细胞神经网络的图像处理[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2005年
2 孙腾云;基于神经网络的边缘检测[D];西安电子科技大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
2 梁学斌;;离散Hopfield神经网络的统一描述[J];安徽大学学报(自然科学版);1993年02期
3 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
4 张艳;张海军;;基于DSP的多通道超声波连续测厚系统的研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年03期
5 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
6 符保龙;;RBF网络在农业病虫害预测中的应用研究[J];安徽农业科学;2008年01期
7 李磊;孙卉;翟秋敏;郭志永;;RBF神经网络在平顶山市地表水评价中的应用[J];安徽农业科学;2008年26期
8 张红涛;胡玉霞;张恒源;顾波;;储粮害虫图像识别中的特征压缩研究[J];安徽农业科学;2008年27期
9 张帅;李琳一;袁涛;王梅玉;;信息技术在害虫时空动态模拟中的应用[J];安徽农业科学;2009年07期
10 时君伟;胡敏英;武志富;任振辉;;基于神经网络的视觉图像处理研究[J];安徽农业科学;2009年19期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
2 冯羽;马凤山;魏爱华;赵海军;郭捷;;灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(中)[C];2012年
3 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 肖本贤;陆诚;陈昊;余炎峰;陈荣保;;基于帧间差分法和不变矩特征的运动目标检测与识别[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 李琨;王晓东;刘会景;张云生;苗琦;;瓦斯“冒大数”及其神经网络滤波器的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 王新宇;孙冠;韩冬;张婷;;基于一种改进神经网络的数据手套手势识别[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
8 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
9 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
4 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
5 田冰;基于SOM网的多目标图像轮廓提取技术的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
7 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
8 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
9 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
10 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡栋材;赵歆波;张定华;李明君;孔永茂;;自适应遗传算法配准三维数字样品模型及其CAD模型[J];CT理论与应用研究;2008年02期
2 蒋睿嵩;张定华;张顺利;程云勇;;带变形涡轮叶片精确配准算法研究[J];CT理论与应用研究;2009年01期
3 卢振泰;陈武凡;;基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法[J];南方医科大学学报;2008年09期
4 任志强;赵杰;张宗林;;无损检测及质量控制[J];国防技术基础;2010年08期
5 严思杰,周云飞,彭芳瑜,赖喜德;大型复杂曲面零件加工余量均布优化问题研究[J];华中科技大学学报(自然科学版);2002年10期
6 刘晶;;基于CAD模型的配准技术综述[J];机床与液压;2007年09期
7 张开兴;张树生;白晓亮;;基于最小包围盒的三维模型的配准技术[J];机床与液压;2008年04期
8 刘晶,张定华,毛海鹏,曹华;空心涡轮叶片CAD模型与CT切片模型的配准研究[J];计算机工程与应用;2003年11期
9 刘晶,张定华,毛海鹏,赵歆波;基于SVD-ICP算法配准CT切片重构模型与CAD模型[J];计算机工程与应用;2004年24期
10 段黎明;刘元宝;吴志芳;张金波;;基于工业计算机断层成像技术的三维CAD模型重构方法[J];计算机集成制造系统;2009年03期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李宗剑;基于多尺度几何分析的工业CT图像和体数据特征提取的研究[D];重庆大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 周军;多视点距离图象对准和集成方法的研究[D];北京工业大学;2001年
2 刘晶;产品CAD模型与CT切片模型的配准研究[D];西北工业大学;2003年
3 潘小林;三维曲面匹配技术研究[D];南京航空航天大学;2004年
4 黄蕾;基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究[D];南京航空航天大学;2006年
5 孙腾云;基于神经网络的边缘检测[D];西安电子科技大学;2007年
6 马睿;工业CT高精度图像测量算法研究[D];重庆大学;2008年
7 郭海燕;图像分割算法研究及在工业CT中的应用[D];重庆大学;2009年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 张志波;曾理;何洪举;;改进的工业CT图像与CAD模型的比对检测[J];计算机应用研究;2012年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 张志波;工业CT图像与CAD模型的比对算法研究与软件开发[D];重庆大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭玉楼,胡小兵;一种基于小波、分形与神经网络的汽车车型识别方法[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2001年04期
2 张敏,赵金城;全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法[J];大连大学学报;1999年06期
3 汪海明,郭仕德,赵建业,余道衡;细胞神经网络在通信信号处理中的研究进展[J];电讯技术;2003年02期
4 解梅,顾德仁;使用小波变换的图像边缘检测算法[J];电子科技大学学报;1996年04期
5 汪海明,郭仕德,余道衡;一种新的神经网络空洞滤波器的实现[J];电路与系统学报;2003年03期
6 孙慧,周红霞,李朝晖;图象处理中边缘检测技术的研究[J];电脑开发与应用;2002年10期
7 胡晓飞;灰度值不连续图像的边缘检测方法研究[J];电视技术;2002年11期
8 游素亚,杨静;图象边缘检测技术的发展与现状[J];电子科技导报;1995年08期
9 顾晓东,郭仕德,余道衡;一种基于PCNN的图像去噪新方法[J];电子与信息学报;2002年10期
10 陈书炜,贾玉林,刘惠萍,陈黎明;分形技术在图像处理中的应用[J];飞航导弹;1995年07期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘安心;余跃庆;张永亮;;三维机器视觉测量系统图像边缘提取算法研究[J];机械制造与自动化;2006年01期
2 徐金龙;陈明举;昊明;;蚁群算法在图像边缘提取中的研究[J];四川理工学院学报(自然科学版);2010年02期
3 季虎,孙即祥,邵晓芳,毛玲;图像边缘提取方法及展望[J];计算机工程与应用;2004年14期
4 杜辉强;舒宁;;高光谱影像能量边缘提取[J];武汉大学学报(信息科学版);2006年02期
5 刘煜;刘岩;吕淑静;;一种新模板的图像边缘提取方法[J];电子科技;2011年07期
6 黄桂梅;付红琴;刘永立;;碳钢石墨化自动检测[J];仪器仪表用户;2009年05期
7 叶炜威,余隋怀,苟秉宸,乐万德;一种获取重复绘制草图单元识别特征数据的方法[J];计算机应用研究;2005年12期
8 王璟,李政;离散Radon变换卷积分配性及在从投影直接提取CT图像边缘的应用[J];核电子学与探测技术;2004年04期
9 项昱晖;江开勇;夏涛;;基于动态域值的鞋帮图像边缘提取方法[J];仪器仪表用户;2007年01期
10 熊玉;基于地图代数的距离变换对二值图像的边缘跟踪[J];红外;2005年07期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 覃权;陈斌;王云聪;;基于背景差分与小波变换的射弹图像边缘提取[A];第20届全国结构工程学术会议论文集(第Ⅰ册)[C];2011年
2 付光远;;一种基于Sobel分解算子的图像边缘检测并行算法[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
3 赵聪慧;张淑娟;;小波变换在农产品无损检测中的应用研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
4 郭强;许健民;;基于马尔可夫预测模型的遥感云图快速边缘提取算法研究[A];第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 李林升;基于CT图像边缘提取的工件应力分析及疲劳寿命预测研究[D];重庆大学;2011年
2 赵健;小波与分形理论在图像处理中的应用研究[D];西北工业大学;2003年
3 刘宏兵;小波变换在图像边缘提取和压缩编码中的应用研究[D];西安电子科技大学;2001年
4 郭立强;基于四元数的彩色图像处理算法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王璇;基于图像边缘提取的液位检测系统研究与实现[D];湖南大学;2010年
2 罗敏;基于机器视觉的黑片缺陷检测图像边缘提取算法研究[D];沈阳理工大学;2010年
3 薛菲菲;基于细胞神经网络的彩色图像边缘提取研究[D];天津师范大学;2013年
4 田袁;基于细胞神经网络的图像边缘提取[D];重庆大学;2012年
5 李婷姣;基于CNN奶牛数字图像边缘提取的研究与应用[D];河北农业大学;2011年
6 张睿轩;医学图像边缘提取与分割的新算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
7 王东卫;折反射图像边缘提取及三维重建研究[D];燕山大学;2013年
8 郭勇;基于支持向量机的图像处理方法研究[D];西安理工大学;2006年
9 谭星星;基于商空间的粒度计算在启发式搜索中的应用与研究[D];广东工业大学;2008年
10 高重阳;基于活动轮廓模型的血管内超声序列图像边缘提取研究[D];西安科技大学;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026