基于3D-ICT图像的边缘提取与跟踪是发展以CT技术为测量方法的逆向工程中的一个重要环节.该文系统地研究了边缘提取与跟踪全过程,并提高了边缘定位的精度.实现了整个边缘提取与跟踪流程,该流程主要包括:图像预处理、边缘检测、阈值分割、边缘细化、边缘跟踪、边缘处理等.其中提出了二维Ostu阈值分割的快速实现,大大提高了该算法实现的速度;提出了一种改进的二值图像细化算法,使得细化后的边缘便于边缘跟踪;设计了一种边缘数据结构,不仅有效地存储了边缘数据,还方便后续的边缘处理;提出了边缘处理的有效方法,能够消除原始图像中的噪声对物体边缘的影响,使得处理后的边缘和原始图像中物体的边缘一致.实现了一维、二维亚像素边缘定位算法,将亚像素边缘定位和传统的边缘提取与跟踪有效地结合起来,形成了亚像素边缘提取与跟踪技术,提高了边缘定位的精度.将亚像素边缘提取与跟踪技术应用到发动机叶片最小壁厚测量中,实现了测量的自动化,而且使得测量的结果达到了亚像素的精度.最后对整个亚像素系统进行了系统性能评估.在亚像素边缘提取与跟踪中,边缘定位的精度可以达到0.1个像素;在精度测量中,测量结果的精度优于0.2个像素.而且亚像素系统有很好的抗噪声性能和抗模糊性能.