基于小波定位及Facet模型的三维工业CT图像边缘检测

进行三维图像边缘检测时,利用Facet模型能够获得较精确的边缘信息,但耗时较多;而利用小波变换可获得较快的检测速度,但得到的边缘依赖于阈值的大小。综合上述两种方法的特点,提出了一种基于小波定位及Facet模型的三维边缘检测方法。首先,对工业CT三维图像进行三维小波变换,设定较小阈值,得到三维粗边缘,即对图像边缘进行粗定位;然后,针对粗边缘点逐个进行三维Facet拟合,得到实际边缘点,从而完成图像边缘的精确定位。该方法通过小波变换粗定位这一前处理过程减少了Facet拟合的体素点数,加快了Facet模型三维边缘检测的速度。实验结果显示,本文方法不仅能得到与直接Facet模型效果相当的边缘,还能使Facet模型三维边缘检测的速度提高3.51～7.39倍,而且图像边缘越简单加速比越高。实验结果表明,基于小波定位和Facet模型的边缘检测方法可满足工业CT三维图像边缘检测对精度和速度的要求。