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随着工业检测等应用对精度要求的不断提高,亚像素定位技术受到了广大工程技术人员的注意,成为近年来图像处理领域中热门研究方向之一。亚像素定位技术通过软件手段提高光测系统的精度,将图像轮廓提取精度提高到像素内部,以突破经典边缘检测方法的精度受到成像系统分辨率的限制,在不增加系统成本的前提下为后续模型重建和虚拟检测提供高精度数据,具有非常重要的研究价值。本文主要完成的研究内容如下: 1.亚像素边缘检测算法研究。研究了基于曲面拟合和基于参数化模型两类亚像素边缘检测方法中的经典算法。对于基于曲面拟合的方法,介绍了基于3DFacet模型的亚体素边缘检测算法并针对该算法计算量大的特点,提出基于阂值分割的加速方法。对于基于参数化模型的方法,研究了空间矩亚像素边缘检测算法,并针对该算法不适用于检测曲线的问题,提出将抛物线模型应用于空间矩边缘检测,并推导了相应的计算公式,通过求解一个非线性方程组实现边缘参数的提取。 2.提出基于区域分治和指导的轮廓跟踪策略。针对通常的轮廓跟踪算法在处理具有复杂截面形状的序列图像时,在某些奇异点会偏离正确方向,导致最终跟踪错误的问题,提出基于区域分治和指导的轮廓跟踪策略。该策略对于截面形状变化很大的区域采用原始跟踪算法,对于变化不大的区域根据相邻截面图像的连续性,采用待处理截面图像相邻层较为理想的轮廓跟踪结果指导跟踪过程,使跟踪出的轮廓具有与指导轮廓相同的拓扑结构。这一策略可以与经典的跟踪算法结合使用,在很大程度上改善经典算法的跟踪结果。 3.亚像素边缘检测算法实验评定。编程实现了基于3DFacet模型的亚体素边缘检测算法、基于空间矩的亚像素边缘检测算法以及结合了区域分治和指导策略的基于距离的轮廓跟踪算法。在实验部分介绍了理想边缘图像的生成方法,并通过对理想图像加入Gauss噪声和进行Gauss平滑滤波,生成用于检测亚像素边缘性能的三组仿真图像,用于检测算法精度、抗噪性和模糊度对算法精度的影响。最后以航空发动机空心涡轮叶片的截面图像序列为研究对象,验证了算法的可行性。