在Proe5.0中如何使这两个曲面圆滑过渡，如图边界混合中有多少问题？

专题图像处理~

利用制作好的TM基础影像图目视解译后，仍有某些难以确定的重要地质要素、地质特征需进行相应的数字图像增强处理，以有效地突出有用信息，抑制植被、冰雪等其他干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。
为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。处理方法主要有主成分分析、直方图均衡化、定向滤波、比值处理和锐化增强等十余种方法，达到了对地质体、煤层分类和识别的目的，完善了解译效果。
图像增强处理虽然不能增加图像数据中的相关信息，但它能够增加所选特征的动态范围，从而使这些特征的检测和识别更加容易。在芒棒区、中甸区和永胜区共选取20个子区进行处理（表2-1），目的有三：①对影像中的模糊区进行处理，增强其可解译程度；②对与煤田地质关系密切的研究对象进行处理，提高可解译程度；③对直接和间接地反映煤及其他矿产异常的影像特征进行处理，增强目视解译的识别能力。使用的主要方法有：主成分分析、去相关拉伸、比值运算、芒塞尔彩色空间变换、非监督分类等。具体操作时，为了获取理想的效果，往往以其中一种方法为主，叠加其他方法进行运算，最后选择效果较好的处理结果进行输出。现将所使用主要处理方法及各子区特征分述如下：

表2-1 子区编号、位置及提取信息内容

（一）KL变换（主成分分析）
KL（Karhunen-LoeveTransform，卡洛南—洛伊变换）变换是遥感图像增强和信息提取中常用的波谱信息线性投影变换，在尽可能不减少信息量的前提下，将原图像的高维多光谱空间像元亮度值投影到新的低维空间，减少特征空间维数，达到数据压缩、提高信噪比、降维处理和提取图像特征信息的目的。它可使原来多波段图像经变换后提供出一组不相关的图像变量，最前面的主分量具有较大的方差，包含了原始影像的主要信息，此方法对于原始图像上那些信息微弱、模糊、离散度大的地质信息的增强处理，能够起到聚集和归并的作用，同时也能够压制阴影、云雾和雪盖的显示强度。所以要集中表达信息，突出图像的某些细部特征，可采用KL变换处理（图2-2）。芒棒全区经过KL变换后的图像，影纹结构细腻，水系、地貌等特征反映更加明显；对永胜金沙江背斜采用主成分分析＋直方图均衡化的方法进行处理，褶皱和断裂特征非常明显，玄武岩组各段的分界清晰。
（二）去相关拉伸变换
对相关性高的波段进行去相关拉伸处理，减弱它们之间的相关性，从而使深色区域的地物差异界线反映得更加清楚。勐连盆地子区经过去相关拉伸变换后盆地边界与周围岩层差异明显，盆地边界清晰，隐伏断裂也更容易识别（图2-3）；永胜全区经去相关拉伸变换后，有效地突出了各岩石地层及构造的影像特征。

图2-2 芒棒区KL变换图像

（三）纹理特征提取变换
纹理特征提取方法是用一个活动的窗口在图像上连续滑动，分别计算出窗口中的方差、均值、最大值、最小值及二者之差和信息熵等，形成相应的纹理图像，当目标的光谱特性比较接近时，纹理特征对于区分目标可以起到积极的作用。选取适当的数据动态变化范围，进行纹理特征提取后，使影像的纹理特征得到突出，有利于提取构造信息。对中甸幅的小中甸东子区进行纹理特征提取变换后，子区的信息丰富，线性特征明显；永胜子区采用纹理特征提取变换后，松桂组含煤地层与其上覆、下伏地层的纹理特征差异明显，提高了图像的可解译程度（图2-4）。
（四）锐化增强
调整图像的锐化程度使地物在图像上的差别便于人眼识别，可达到信息增强的目的。对图像进行锐化增强实际上是利用变换函数把原图像进行灰度级转换，增大相邻像元的灰度值之差，从而达到突出图像细节的目的，对中甸幅尼西盆地子区进行锐化增强后，盆地边界清晰，影纹细腻（图2-5）。

图2-3 勐连盆地子区去相关拉伸图像

（五）定向滤波
利用定向滤波对TM图像频率特征进行筛选，将图像中的线与边缘特征信息增强，突出给定方向的线性影像信息，抑制其他方向的无用信息。对芒棒盆地子区采用45°方向滤波后，突出了断裂的线性影像，断裂两侧的影像色调、花纹明显不同，断裂造成的山脊错断等特征在影像上非常明显；采用该方法处理后，程海逆冲断裂的位置、走向及其展布特征非常明显，外来系统与原地系统的岩石组合和构造发育特征截然不同（图2-6）。
（六）缨帽变换
采用缨帽变换可将TM图像除热红外波段的6个波段压缩成3个分量，其中的土壤亮度指数分量是6个波段的加权和，反映了总体的反射值；绿色植被指数分量反映了绿色生物量的特征；土壤特征分量反映了可见光和近红外与较长红外光的差值，它对土壤湿度和植物湿度最为敏感。这样的3个分量就是TM数据进行缨帽变换后形成的新空间，它可以对植被、土壤等地物做更为细致、准确的分析，应用这种处理方法可增强影像上深色区域的信息。对腾冲火山机构子区进行缨帽变换后，再进行对比度增强处理，图像中火山岩岩体边界、火山口形态、纹理以及色调都得到了有效的突出（图2-7）；金棉逆冲断裂经缨帽变换后信息丰富，特征明显。

图2-4 永胜子区纹理特征提取变换图像


图2-5 中甸子区锐化增强图像


图2-6 程海逆冲断裂135°定向滤波图像


图2-7 腾冲火山机构子区缨帽变换图像

（七）芒塞尔彩色空间变换
在计算机内定量处理色彩时通常采用红、绿、蓝三原色组成的彩色空间RGB表色系统，但在视觉上定性的描述色彩时，采用HSV（Hue〈色度〉、Saturation〈饱和度〉、Value〈纯度〉）显色系统更直观些。Munsell HSV变换就是对彩色合成图像在红、绿、蓝编码赋色方面的一种彩色图像增强方法，它是借助于改变彩色合成过程中光学参数的变化来扩展图像色调差异，将图像彩色坐标中的RGB（Red Green Blue）空间变换为HSV色彩模型。其目的是为了更有效地抑制地形效应和增强岩石单元的波段差异，并通过彩色编码增强处理达到最佳的图像显示效果。对中甸幅雪盖区进行处理后可以看出，雪盖区可识别程度比原来大大提高，被雪覆盖的山脊清晰可辨；对永胜区竹山、药山的阴影区进行芒塞尔彩色空间变换处理，有效突出了阴影区的微地貌及其纹理特征，地质体边界更加清晰，可解译程度大大提高（图2-8）。

图2-8 永胜区竹山阴影区芒塞尔彩色空间变换

（八）非监督分类
由于遥感图像上的同类地物在相同的表面结构、植被覆盖、光照等条件下有相同或相近的光谱特征，而相似波谱的像元点必然在光谱空间的相应部位集结成群。因此可按这些自然集群划分类别，然后与野外实际调查的地面情况进行对比，确定各类地物属性。这种方法能把样本区分为若干类别，却不能给出样本的描述。对中甸区的小中甸盆地子区采用非监督分类中的K-均值算法，其基本思想是通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止，这种算法是一个迭代算法，迭代过程中类别中心按最小二乘误差的原则进行移动，因此类别中心的移动是合理的。其缺点是要事先已知类别数，在实际中类别数通常根据试验的方法来确定，本次工作经过多次试验最后采用类别数为15的算法。小中甸盆地子区的分类结果与野外情况基本相符，不足之处是对相同或相近波谱特征的不同地物容易产生分类误差（图2-9）。
（九）波段彩色合成
对两个波段的图像进行波段合成，可突出类别或目标信息，消除山影、云影等的影响，区分易混淆的地物，从芒棒区蒲川盆地子区处理的结果可以看出，盆地的边界和植被信息得到了增强，从而使盆地边界的圈定更加直观；对永胜宁利子区采用该方法处理后，黑泥哨组和松桂组含煤地层的影像特征更加明显，走向及边界更为清晰（图2-10）。

图2-9 中甸子区K-均值算法非监督分类图像


图2-10 芒棒区蒲川盆地子区波段彩色合成图像

（十）对数变换
对数变换的主要作用是压缩图像亮区的灰阶值，拉伸暗区的灰阶值，从而突出暗区的构造形迹。对中甸北老地层子区进行对数变换后可以看出，子区的色彩丰富，影纹清晰，有利于岩性的识别（图2-11）。
（十一）比值处理
比值处理采用高质量比值功能，使图像得到拉伸，有效消除地形影响，使阴影区的结构得到显示。处理出来的图像既保留了原有地貌特征，又突出了线环构造，为盆地的研究提供了更为直观可靠的资料，中甸盆地子区经过比值处理后，立体感得到增强，阴影区结构清楚，盆地边界一目了然；采用7/4、5/2、5/3比值运算增强处理方法对宝坪铜矿区及米厘 宝坪铜矿远景区的围岩蚀变信息进行增强处理，其蚀变信息丰富，特征非常明显（图2-12）。

图2-11 中甸北老地层子区对数变换图像


图2-12 永胜区宝坪铜矿区围岩蚀变信息比值运算图像

（十二）对比度扩展
对图像统一采用一种灰度标尺的变换，使影像反差扩展到整个动态范围，这种反差处理根据一个固定的变换关系，逐个像素地改变灰度值，提高地物反差，以达到反差增强的目的，本次工作选取的变换关系有线性扩展、非线性函数变换和直方图均衡化处理。
（十三）波段运算
即对各相关波段进行数学运算，通过运算有效地消除或减弱对主题目标干扰严重的无用信息，使得处理后的图像既保留原有总体特征，又突出了个别有用信息。
另外，本次工作还进行了拉普拉斯卷积滤波、罗伯特卷积滤波、中值滤波、低通滤波、高通滤波及图像融合等多种图像处理方法，也取得了较好的效果，在此不再赘述。

图像处理和计算机视觉在起源时间、研究对象及处理工程、输入输出结果、知识结构体系上都有所不同。
1、起源时间不同。
图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。
计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。
2、研究对象及处理过程不同。
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标。
3、输入输出结果不同。
图像处理输入的是图像，输出也是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。
计算机视觉输入的是图像或图像序列，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。
4、知识结构体系不同。
图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。
计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外，还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。

扩展资料
计算机视觉在现代科技信息时代应用非常广泛，具体如下：
1、应用于工业和制造系统，例如工业机器人 、汽车自动驾驶等。机器视觉也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。
2、应用在医疗计算机视觉和医学图像处理，从图像数据中提取患者的医疗诊断结果的依据。
参考资料来源：百度百科-计算机视觉
参考资料来源：百度百科-图像处理

你先把那两条边线先分别复制，逼近（你图中的第二方向），然后在边界混合，将第二方向的两条边分别改为相切（右击那个小圆点）即可。
注意第一方向的两条空间线端点处必须相切。

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江城区17539209504： 在Proe5.0中,如何使这两个曲面圆滑的过度?为什么图1位置约束垂直和相切都不行呢? - ？
雀兔畅美： 你第一个图那草绘线端点(基准面那里)都没约束垂直,镜像时当然没法圆滑过渡! 这种结构的图形建议用可变扫,一步就可做出. 这种大面的曲面原则上尽量使用可变扫,可变扫的曲面质量比边界混合好. 你这个图如果第一步不改的话,右边别镜像,用扫描混合做,这样曲面连接处就可以定义相切.

江城区17539209504： PROE中如何将两个曲面改成同一个面?？
雀兔畅美： 这两个曲面要相交,选择这两个面后点击合并,点箭头可选择你要合并后的那个面.

江城区17539209504： PROE怎么用“在曲面间混合”将这两个面连接起来 - ？
雀兔畅美：选择第一曲面边两段线的话,需要按住shift连选,第二祖曲面要按住ctrl键选边如果两段+SHIFT

江城区17539209504： PROE两个不想交的曲面怎么用顺滑合并在一起 - ？
雀兔畅美： 先试着用边界混合,然后在两个边界的约束设置成相切,这种方法的前提是你的两条边界的混合点要差不多. 要不你把文件发给我,我来试一下.

江城区17539209504： PROE装配中怎么实现两个曲面的点接触,已经试过相切,但是不成功. - ？
雀兔畅美： 先两个曲面相切,再在要相切的两点做两条线,然后两条线配对或对齐,看这样试下能行不

江城区17539209504： proe中怎样复制面并合并曲面 - ？
雀兔畅美： 先点选要复制的曲面然后在工具栏上选择复制就可以了.合并曲面就选择要合并的两个曲面然后在选择编辑---合并就可以了

江城区17539209504： proe中怎样同时合并多个曲面 - ？
雀兔畅美： 一、同时选取两个特征曲面,选取的曲面会加亮显示 二、选择【编辑】-->【合并】命令,在模型中显示了两个标识合并后保留曲面的箭头,单击操控板上的改变方向按钮,可以改变曲面保留的部分 三、单击控制区域的完成按钮,完成曲面合并 希望能对你有所帮助

江城区17539209504： proe中两个曲面之间可以混合成实体吗?怎么操作? - ？
雀兔畅美： 先把两个曲面合并再转为实体就行了.必须形成封闭的曲面

江城区17539209504： proe中那个两个曲面并排的图标什么意思,怎么用 ? - ？
雀兔畅美： 你说那个应该是镜像功能吧,中间有道竖线.点镜像功能,然后选择一个做好的特征,再选择一个平面作为镜子,确定后,镜子平面对面生产对称特征.

江城区17539209504： PROE 5.0中的曲面合并问题, - ？
雀兔畅美： 选取两个面组,然后单击“编辑特征”(Edit Features) 工具栏上的“合并” .选取的第一个面组成为缺省主面组,它提供合并面组的面组 ID.要选取合并方法,单击“选项”(Options) 上滑面板.单击“相交”(Intersect) 或“连接”(Join).注...