随着工业CT(Industrial Computed Tomography, ICT)技术和逆向工程(Reverse Engineering, RE)技术的发展,利用工业CT系统实现复杂封闭内腔类零件的测量和CAD模型重构已成为相关研究热点。而工业CT系统扫描得到的二维灰度断层图像,需经矢量化处理才能用于CAD系统;传统图像矢量化算法识别率低,容易将图像中一个完整的几何图元识别为由多条小线段组成的图形,不能满足实际应用要求。本文以工业CT图像自动矢量化为研究内容,以实现工业CT图像到二维CAD图形的自动转换为目的,研究基于几何图元识别的工业CT图像自动矢量化方法,利用Visual C++6.0开发工业CT图像自动矢量化软件。首先,对工业CT图像进行图像增强、中值滤波、阈值分割等预处理,得到其二值图像;然后,采用基于二值图像的边缘提取算法获得图像的轮廓边缘,将边缘点信息存储在链表中。对边缘轮廓数据,利用改进的存在概率图的圆检测算法识别图像中的圆;利用基于随机Hough变换的3点椭圆检测算法识别椭圆;采用改进的集合求交法直线拟合方法识别直线;采用垂直平分线法圆弧拟合算法识别圆弧。最后,将获得的图元参数分别存储在圆、椭圆、直线和圆弧链表中,采用DXF格式文件完成矢量数据输出。论文重点研究了改进的存在概率图的生成方法、椭圆识别算法,并完成了矢量化软件的开发。针对原存在概率图中存在过多虚假峰值,很难正确地检测出圆参数的问题,利用Matlab生成圆的存在概率图,使改进后的存在概率图更加直观,更好地表达圆在图像中的实际位置,并提高了检测效率。对于椭圆的识别,初步研究了基于随机Hough变换的3点椭圆检测算法,有效地解决了直接采用随机Hough变换检测椭圆造成大量无效采样和参数累积的问题,并且保留了原算法抗噪性好、鲁棒性强的特点。开发的工业CT图像自动矢量化软件操作简便,稳定性好,容错性高,减少了大量的人机交互。利用开发的矢量化软件对两幅实际工业CT图像进行实验,结果表明:本文研究的基于几何图元识别的工业CT图像自动矢量化方法可行、有效,且精度较高,能够满足工业CT图像到二维CAD图形自动转换的要求。