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公开(公告)号：CN111429467B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910964454.3
申请日：2019-10-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提出了改进Lee‑Seo模型的水平集三维表面特征分割方法，该方法主要包括如下步骤：采集并处理获得目标图像信息，构建能量泛函数并获得水平集函数及演化方程，执行演化完成三维表面特征分割，按照本发明地改进水平集函数作为图像数据的映射不再需要保持为符号距离函数，避免了水平集函数反复初始化导致的计算繁琐；重新构建了凸性能量泛函，解决了传统模型能量泛函非凸性缺乏证明的问题，在求解极小值位置时可以运用隐式欧拉方法，去除了迭代步长限制，从而可以极大的加快收敛过程，同时能量泛函参数会随着分割区域的固定而逐渐趋近于某一定值的特点，通过预设参数，进一步简化了算法的求解过程，提高了运算速度。
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公开(公告)号：CN109190642A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811026685.1
申请日：2018-09-04
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/40
Abstract: 本发明公开了利用高阶高斯回归滤波和Radon变换提取表面特征的方法，其通过缸体表面的测试数据和滤波中线得到表面粗糙度数据，对表面粗糙度数据进行Radon变化，并求得极大值点主要分布值得到沟槽中心线信息，进一步得到所有沟槽的宽度信息，从而依据获得缸体表面沟槽信息以评估缸体的加工过程，该方法利用高阶高斯回归滤波对表面形貌数据进行预处理，然后结合Radon变换的特点将其运用在了珩磨表面沟槽特征的提取上，解决沟槽密集处由于特征方向性减弱所造成的特征提取困难的问题。
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公开(公告)号：CN111429467A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910964454.3
申请日：2019-10-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提出了改进Lee-Seo模型的水平集三维表面特征分割方法，该方法主要包括如下步骤：采集并处理获得目标图像信息，构建能量泛函数并获得水平集函数及演化方程，执行演化完成三维表面特征分割，按照本发明地改进水平集函数作为图像数据的映射不再需要保持为符号距离函数，避免了水平集函数反复初始化导致的计算繁琐；重新构建了凸性能量泛函，解决了传统模型能量泛函非凸性缺乏证明的问题，在求解极小值位置时可以运用隐式欧拉方法，去除了迭代步长限制，从而可以极大的加快收敛过程，同时能量泛函参数会随着分割区域的固定而逐渐趋近于某一定值的特点，通过预设参数，进一步简化了算法的求解过程，提高了运算速度。
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公开(公告)号：CN109190642B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811026685.1
申请日：2018-09-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了利用高阶高斯回归滤波和Radon变换提取表面特征的方法，其通过缸体表面的测试数据和滤波中线得到表面粗糙度数据，对表面粗糙度数据进行Radon变化，并求得极大值点主要分布值得到沟槽中心线信息，进一步得到所有沟槽的宽度信息，从而依据获得缸体表面沟槽信息以评估缸体的加工过程，该方法利用高阶高斯回归滤波对表面形貌数据进行预处理，然后结合Radon变换的特点将其运用在了珩磨表面沟槽特征的提取上，解决沟槽密集处由于特征方向性减弱所造成的特征提取困难的问题。
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