[发明专利]基于图元形状信息的层间轮廓匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及到基于图元形状信息的层间轮廓匹配方法。

背景技术

层间轮廓匹配是传统的层间表面重建问题的三个子问题之一，目前已提出多种方法，较早的方法有：基于假设检验统计理论的应用贝叶斯分析方法约束限制轮廓匹配的方法，这是一种基于领域知识的方法；基于图论的构造Reeb图方法；基于层轮廓几何的轮廓投影重叠法；几何和图论知识相结合的广义柱体法和最小生成树法；利用内外轮廓判别构造轮廓树的轮廓树阈值半径法；在轮廓树基础上的基于神经网络和遗传算法的方法。这些方法都利用了层间轮廓的拓扑信息和投影信息，而没有利用到轮廓的形状信息。在作为重建数据的序列层轮廓中，相邻层轮廓都具有一定程度的相似性，尤其在层间距较小且轮廓形状较规则的序列图像中，这种相似性表现得尤为显著。

矢量化图形是由可以用数学公式表达的直线和曲线组成的图形，它具有在能完整描述轮廓线特征的基础上数据存储量小的特点，在基于序列切片图像的逆向工程中，为了重建实物对象的模型，往往对切片图像轮廓进行矢量化。逆向工程中所应用的工件的形状较规则，其切片图像轮廓可视作由众多矢量图元(直线段、圆及圆弧等)组合构成，用一定的算法对图像轮廓进行各类图元的识别，将相邻的未封闭图元依次连接，即完成了图像轮廓的矢量化。本发明就是基于此原理，在轮廓矢量化的基础上基于层间轮廓的相似性提出了一种新的层间轮廓匹配方法，作为输入数据的矢量化轮廓由圆、圆弧和直线段三类图元组成。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用轮廓形状信息的层间轮廓匹配方法，其实质是利用矢量化轮廓的图元形状在层间实现图元匹配，然后在图元层间匹配的基础上再进行层间轮廓匹配。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，基于图元形状信息的层间轮廓匹配方法，包括以下步骤：

1)获取被测物体的矢量化层轮廓模型；轮廓矢量化是一种非常成熟的技术，其中基于图元识别矢量化的方法在工件的逆向重建中有较好的应用效果，本发明借鉴段黎明的“面向逆向工程的工业CT图像预处理系统开发”和Fenglin Liu 的“Study on Algorithms of Graphic Element Recognition for Precise Vectorization of Industrial Computed Tomographic Image”两篇文献中的图元识别矢量化方法，对ICT序列切片图像轮廓进行矢量化，矢量化之后的轮廓由圆、圆弧和直线段三种图元组成。

2)对分别处于相邻两层中的所述图元进行层间匹配，包括层间圆与圆匹配、层间圆与圆弧匹配、层间圆弧与圆弧匹配和层间直线段与直线段匹配；其中层间圆与圆匹配、层间圆与圆弧匹配和层间圆弧与圆弧匹配是通过判断各圆或圆弧的半径长度和圆心位置的接近程度进行匹配的；层间直线段与直线段匹配是通过判断各直线段平行接近和端点接近进行匹配的。

3)在相邻两层中针对步骤2)中已配对的图元，对由圆弧和直线段组成的复合轮廓进行两两匹配，在相邻两层中的任一层选定任一个复合轮廓作为待匹配复合轮廓，检索并验证构成所述待匹配复合轮廓的所有图元是否除了与对象轮廓匹配之外，都不再与其他轮廓中的图元匹配，如是则待匹配复合轮廓与对象轮廓层间相互匹配，否则不匹配。

4)对相邻两层中经过步骤3)仍未匹配的圆和复合轮廓进行层间一一匹配，匹配的方法是利用两轮廓形心的接近性进行匹配与否的判断。

5)对经步骤3)和4)后仍未匹配的圆和复合轮廓进行层间分叉轮廓匹配；匹配的方法是仍是利用两轮廓形心的接近性进行匹配与否的判断。

6)对经以上各步骤匹配后所剩余的轮廓进行层间退化轮廓匹配处理，即求退化点，方法为作过对象轮廓形心且与两层层心连线的平行的直线与另一平面的交点即为退化点。

具体地：步骤2)通过判断各圆或圆弧的半径长度和圆心位置的接近程度进行匹配的步骤如下：

2a)分别在相邻的层I和层II中按照圆心重合、半径相等的原则将多个圆弧组合成一体，获得圆弧组合。

2b)在层I中选定一圆或圆弧组合作为匹配的基准圆或基准圆弧组合O_b，半径为r_b。

2c)遍历层II中的圆或圆弧组合，寻找目标圆或圆弧组合，满足|r_i-r_b|≤τ_r，r_i表示目标圆或圆弧组合的半径，r_b表示基准圆或基准圆弧组合的半径，τ_r表示阈值。