X射线图像三维重建的自标定优化算法

X射线图像三维重建的自标定优化算法

论文摘要

根据X射线图像成像特点,提出一种适用于X射线图像三维重建的自标定算法。首先基于SIFT算法得到相邻2幅X射线图像对应轮廓特征匹配关系;然后根据匹配关系计算得到基础矩阵;接着根据基础矩阵估计X射线无损检测设备内参数初值;最后基于改进Kruppa方程优化内参数,得到X射线图像三维重建自标定内参数。根据优化前后的内参数建立的电力金具三维模型,从形状和关键尺寸误差2方面进行对比,结果表明优化后的内参数具有较高的精度和可靠性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 特征匹配及基础矩阵求解
  •   2.1 特征点检测及匹配
  •   2.2 基础矩阵求解
  • 3 基于多种群遗传算法的Kruppa方程改进
  •   3.1 Kruppa方程
  •   3.2 多种群遗传算法
  •   3.3 改进Kruppa方程
  • 4 基于改进Kruppa方程的内参数优化仿真实验
  •   4.1 轮廓特征匹配
  •   4.2 求解基础矩阵
  •   4.3 内参数初值计算
  •   4.4 基于改进Kruppa方程的内参数优化
  • 5 基于三维重建模型的三维重建内参数验证
  • 6 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张伯麟,刘荣海,郑欣,杨迎春,陈磊,万书亭

    关键词: 自标定优化算法,射线图像,内参数,三维重建

    来源: 计算机工程与科学 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

    单位: 华北电力大学能源动力与机械工程学院,云南电网有限责任公司电力科学研究院

    分类号: TP391.41;O434.1

    页码: 1474-1481

    总页数: 8

    文件大小: 1113K

    下载量: 91

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