【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60672098;No.60972104)
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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
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