Catmull-Clark细分曲面的形状调整

提出一种调整细分曲面形状的算法．该算法用cosα(Ck)取代C-B样条的形状因子α，并将Ck的定义区间从[-1，1]扩大到[-1，∞)；然后用这种扩展了的GB样条来构造catmull—clark细分曲面；使得生成细分曲面的形状不仅能够在C-B样条的范围内可调，而且还能在标准的catmull-clark细分曲面和初始的控制网格之间任意调整．该算法保留了C-B样条和catmull-clark细分曲面的主要特点，如精确表示圆柱体、处理任意拓扑结构的控制网格等。     

基于四边形网格的可调细分曲面造型方法

提出了一种基于四边形网格的可调细分曲面造型方法。该方法不仅适合闭域拓扑结构，且对初始网格是开域的也能进行处理。细分算法中引入了可调参数，增加了曲面造型的灵活性。在给定初始数据的条件下，曲面造型时可以通过调节参数来控制极限曲面的形状。该方法可以生成C1连续的细分曲面。试验表明该方法生成光滑曲面是有效的。     

基于C-C细分的四边形网格上插值光滑Bézier曲面的生成

在任意拓扑的四边形网格上构造光滑的曲面是计算机辅助几何设计中的一个重要问题.基于C-C细分,提出一种从四边形网格上生成插值网格顶点的光滑Bézier曲面片的算法.将输入四边形网格作为C-C细分的初始控制网格,在四边形网格的每张面上对应得到一张Bézier曲面,使Bézier曲面片逼近C-C细分极限曲面.曲面片在与奇异顶点相连的边界上G1连续,其他地方C2连续.为解决C-C细分的收缩问题,给出了基于误差控制的迭代扩张初始控制网格的方法,使从扩张后网格上生成的曲面插值于初始控制网格的顶点.实验结果表明,该算法效率高,生成的曲面具有较好的连续性,适用于对四边化后的网格模型上重建光滑的曲面.     

自由曲线曲面的任意次非均匀细分

提出一种有效的建模自由曲线曲面的非均匀细分算法。首先在节点插入技术基础上推导出任意次自由曲线的非均匀细分规则,然后把它推广到张量积曲面得到任意次自由曲面的非均匀细分规则,最后对奇异点附近曲面采用类Doo-Sabin和Catmull-Clark的细分规则,从而使该算法可以实现建模任意次具有任意拓扑基网格的非均匀细分曲面。此外,该方法也实现了对传统细分格式的统一,例如,当次数为2并采用均匀节点矢量便转化为Doo-Sabin细分,当次数为3并采用均匀节点矢量便转化为Catmull-Clark细分。     

基于C-B样条的Catmull-Clark细分曲面造型系统的开发

论文针对工程应用,根据C-B样条和Catmull-Clark细分曲面的特点可调因子使得生成曲面形状可调和一次细分操作以后所有的网格面片都为四边域,构造合理的数据结构,采用有效的实时交互式的用户界面,开发了基于C-B样条的Catmull-Clark细分曲面的造型系统.为细分曲面的形状调整提供了简单、实时而且直观的人机交互方法.该系统能处理任意拓扑结构,能够精确地表示二次曲面,所生成的曲面光滑可调.可以以软件包或插件的形式加入到现有的CAD系统中.     

基于C—C细分的四边形网格上插值光滑Bezier曲面的生成

在任意拓扑的四边形网格上构造光滑的曲面是计算机辅助几何设计中的一个重要问题．基于C—C细分,提出一种从四边形网格上生成插值网格顶点的光滑Bezier曲面片的算法．将输入四边形网格作为C—C细分的初始控制网格,在四边形网格的每张面上对应得到一张Bezier曲面,使Bezier曲面片逼近C—C细分极限曲面．曲面片在与奇异顶点相连的边界上G^1连续,其他地方C^2连续．为解决C—C细分的收缩问题,给出了基于误差控制的迭代扩张初始控制网格的方法,使从扩张后网格上生成的曲面插值于初始控制网格的顶点．实验结果表明,该算法效率高,生成的曲面具有较好的连续性,适用于对四边化后的网格模型上重建光滑的曲面．     

细分曲面拟合的局部渐进插值方法

逼近型细分方法生成的细分曲面其品质要优于插值型细分方法生成的细分曲面.然而,逼近型细分方法生成的细分曲面不能插值于初始控制网格顶点.为使逼近型细分曲面具有插值能力,一般通过求解全局线性方程组,使其插值于网格顶点.当网格顶点较多时,求解线性方程组的计算量很大,因此,难以处理稠密网格.与此不同,在不直接求解线性方程组的情况下,渐进插值方法通过迭代调整控制网格顶点,最终达到插值的效果.渐进插值方法可以处理稠密的任意拓扑网格,生成插值于初始网格顶点的光滑细分曲面.并且经证明,逼近型细分曲面渐进插值具有局部性质,也就是迭代调整初始网格的若干控制顶点,且保持剩余顶点不变,最终生成的极限细分曲面仍插值于初始网格中被调整的那些顶点.这种局部渐进插值性质给形状控制带来了更多的灵活性,并且使得自适应拟合成为可能.实验结果验证了局部渐进插值的形状控制以及自适应拟合能力.     

基于C-B样条的Catmull-Clark细分曲面

为了解决 Catum ull- Clark细分曲面在工程上难以推广的问题 ,给出了一种基于 C- B样条的 Catumull-Clark细分曲面的算法 .C- B样条曲线是 B样条曲线的拓广 ,但它们的形状依赖于参数 α.由于新的曲面细分方法充分利用 C- B样条能够精确表示圆、椭圆等规则形体的特性 ,因而使通过此方法生成的细分曲面 ,除了在奇异点处能保持二阶导数连续外 ,还能够像 C- B样条曲线、曲面一样 ,精确地表示圆柱等常规曲面、统一工程曲面等的造型 ;同时它仍然保持细分曲面的造型特点 ,即能够解决 NU RBS曲面难以处理的任意拓扑结构的造型问题 ,另外 ,还可依赖控制参数 α的调节作用来增加造型的自由度 ,而且当 α→ 0时 ,它们就退化成 Catm ul- Clark细分曲面 .在工程图形上的应用实例表明 ,这种算法简单、有效 .     

核回归方法的散点拟合曲面重构

散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题,针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法,使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构.这种方法可以生成任意阶数连续的曲面,在理论上保证了生成曲面的连续性,可以自定义网格的拓扑,在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度,生成的结果方便LOD建模,数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制,算法自适应调整滤波器的方向,使结果曲面可以更好保持尖锐特征.同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程,提高了效率.对于采样不均、噪声较大的数据,该算法的鲁棒性很好.实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面,在效率上有很大提高,在只需要估计曲面和其一阶导数时,利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O(N),远低于其他曲面重构平滑方法.同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计.重构出的曲面对类似数字高程模型(DEM)的数据可以保证以上的优点.但如果散点数据不能被投影到2维平面上,曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程.缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证.     

基于Catmull-Clark细分的新细分算法的研究

提出一种四边形网格细分算法:每细分一次四边形网格,其数目增加为原来的两倍,细分二次结果相当于一次二分细分,采用边数缓慢增长的策略,使生成的曲面光滑连续.该算法生成曲面在规则点具有C2连续性,在非规则点具有C1连续性.该算法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,适合3D图像重构及网络传输等应用领域.由于文中细分算法对初始网格的拓扑变更,因此第一次细分会产生扭曲现象,但后面的细分会逐步光滑.     

利用Stein-Weiss解析函数性质的3维血管分割

目的 针对现有的血管分割方法对血管的分割精度尚有不足,尤其是对噪声等影响下的断裂血管,基于Stein-Weiss函数的解析性提出了一种新的3维血管分割算法,能够分割出更精细更清晰的血管。方法 首先,通过图像增强和窗宽窗位调节的预处理来增加血管点与背景的对比度。然后,将Stein-Weiss函数与梯度算子结合起来,把CT体数据的每一个体素都表示为一个Stein-Weiss函数,体素6邻域的灰度值作为Stein-Weiss函数各组成部分的系数。再求出Stein-Weiss函数在x、y、z 3个方向上的梯度值,大于某一个阈值时,便将此体素视为血管边缘上的点。最后,根据提取出血管边缘的2维CT切片重建出3维的血管。结果 对肝静脉的造影数据S70进行肝脏血管分割与3维重建的实验结果表明,利用该算法进行血管分割的敏感性和特异性相对于区域生长算法和八元数解析分割算法都较高。尤其是对于血管分割的去噪方面有明显优势,因此能够快速有效地分割出更清晰更精细的血管。结论 提出了一种新的血管分割算法,利用Stein-Weiss函数的解析性来提取血管的边缘,实验结果表明,此算法可以有效快速地去除血管噪声并得到更精细的分割结果。由于Stein-Weiss解析的性质可以适合任意维数,所以利用Stein-Weiss解析函数性质可以进行2维或更高维的图像边缘识别。     

基于中轴线约束的最短路径的血管提取算法

血管分割对于血管精确可视化、心血管疾病诊断和血管疾病定量至关重要。本文提出了基于中轴线约束的最短路径的血管提取算法。该算法包括了两次最短路径搜索过程,第一次搜索过程使用了回溯累加技术来提取血管的中轴线,然后结合中轴线信息将其作为血管搜索的能量约束进行第二次搜索过程来提取血管。本文的方法只需要为血管提取设置一个起点,并不需要为血管树复杂的分支结构设置另外的端点。本文使用三维冠状动脉CT血管造影数据来验证本文的算法的可行性和有效性。     

中国数字人血管的分割和重建方法研究

为构建符合真实人体血管形态的表面模型,提出了一种中国数字人血管的分割和重建方法。首先通过人工追踪血管行向,构建出血管段的连接关系,根据连接关系交互式地逐段分割血管;再将血管截面沿中心线放样,重建出各段血管;最后通过布尔运算融合相邻血管,构建出完整的血管树形表面模型。以中国数字人男二号数据集为基础,构建了上臂动脉血管表面模型。模型具有结构精细,表面光滑连续的特点,对于虚拟内窥镜、解剖教学等领域的研究具有重要意义。     

Retinal vessel segmentation employing ANN technique by Gabor and moment invariants-based features

Diabetic retinopathy (DR) is the major ophthalmic pathological cause for loss of eye sight due to changes in blood vessel structure. The retinal blood vessel morphology helps to identify the successive stages of a number of sight threatening diseases and thereby paves a way to classify its severity. This paper presents an automated retinal vessel segmentation technique using neural network, which can be used in computer analysis of retinal images, e.g., in automated screening for diabetic retinopathy. Furthermore, the algorithm proposed in this paper can be used for the analysis of vascular structures of the human retina. Changes in retinal vasculature are one of the main symptoms of diseases like hypertension and diabetes mellitus. Since the size of typical retinal vessel is only a few pixels wide, it is critical to obtain precise measurements of vascular width using automated retinal image analysis. This method segments each image pixel as vessel or nonvessel, which in turn, used for automatic recognition of the vasculature in retinal images. Retinal blood vessels are identified by means of a multilayer perceptron neural network, for which the inputs are derived from the Gabor and moment invariants-based features. Back propagation algorithm, which provides an efficient technique to change the weights in a feed forward network is utilized in our method. The performance of our technique is evaluated and tested on publicly available DRIVE database and we have obtained illustrative vessel segmentation results for those images.     

基于改进卡尔曼滤波的控制河段船舶航迹预测

由于船舶自动识别系统(AIS)设备存在信息缺失现象,导致基于AIS的智能辅助指挥系统无法准确判断船舶位置,难以准确揭示通行信号。同时,控制河段具有航道狭窄弯曲等特征,传统卡尔曼滤波算法无法准确预测运动船舶的航迹。针对以上问题,对卡尔曼滤波算法中的系统噪声进行实时估计,以提高船舶航迹的预测精度,并对传统卡尔曼滤波和改进卡尔曼滤波的跟踪效果进行了仿真分析。结果表明,所提算法可有效解决AIS设备信息缺失问题,准确预测船舶位置,保证控制河段智能辅助指挥系统信号揭示的准确性和可靠性。     

基于融合相位特征的视网膜血管分割算法

针对相位一致性特征对血管中心检测不足问题,提出基于融合相位特征的眼底视网膜血管分割算法。首先,预处理原始的视网膜图像;然后,对图像中每个像素构造4D的特征向量（包括Hessian矩阵、Gabor变换、条带选择组合位移滤波响应（B-COSFIRE）滤波、相位特征）;最后,采用支持向量机（SVM）进行像素分类,实现眼底视网膜血管的分割。其中,相位特征是将分别提取的相位一致性特征与Hessian矩阵特征进行小波融合后得到的一种新的融合相位特征。该特征既保留了相位一致性特征良好的血管边缘信息,又克服了相位一致性特征对血管中心检测的不足。在用于血管提取的数字视网膜图像（DRIVE）数据库上测得基于融合相位特征的视网膜血管分割算法的平均准确率（Acc）为0.9574,平均受试者工作曲线面积（AUC）为0.9702;且在单一特征进行像素分类提取血管的实验中,与使用相位一致性特征相比,使用融合相位特征进行像素分类提取血管的Acc由0.9191提高到0.9478,AUC由0.9359提高到0.9578。实验结果表明,融合相位特征比相位一致性特征更适用于基于像素分类的眼底视网膜血管分割算法。     

A feature-based, robust, hierarchical algorithm for registeringpairs of images of the curved human retina

This paper describes a robust hierarchical algorithm for fully-automatic registration of a pair of images of the curved human retina photographed by a fundus microscope. Accurate registration is essential for mosaic synthesis, change detection, and design of computer-aided instrumentation. Central to the algorithm is a 12-parameter interimage transformation derived by modeling the retina as a rigid quadratic surface with unknown parameters. The parameters are estimated by matching vascular landmarks by recursively tracing the blood vessel structure. The parameter estimation technique, which could be generalized to other applications, is a hierarchy of models and methods, making the algorithm robust to unmatchable image features and mismatches between features caused by large interframe motions. Experiments involving 3,000 image pairs from 16 different healthy eyes were performed. Final registration errors less than a pixel are routinely achieved. The speed, accuracy, and ability to handle small overlaps compare favorably with retinal image registration techniques published in the literature     

形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割

目的 由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法 首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果 由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论 对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。     

基于图像像素状态平衡的血管提取算法

为了消除血管减影图像中的噪声,从复杂背景中提取血管,提出了一种基于图像像素状态平衡的血管提取方法。将图像看成一个由目标区域与背景区域构成的平衡系统,目标区域与背景区域由于某种作用力处于一个内在平衡状态,但噪声的引入破坏了这种平衡,该方法通过恢复平衡状态来消除噪声,分离目标与背景区域。在此基础上发展出一种新的灰度图像二值化算法,并将其应用在脑部血管DSA图像的血管提取上,该算法能从背景噪声很强的DSA剪影图像中分离出完整的血管网络,实验效果令人满意。     

基于MoM评价模型的冠脉血管直径的测量

在骨架化提取出血管中心线的基础上,提出一种基于MoM评价模型的冠脉血管直径的跟踪测量方法。该算法利用血管的两条边缘线相对于中心线的对称性和最优化评价思想,通过对实际造影图像的量化测量并将其与实际直径值进行对比,发现使用提出的算法能够准确地测量血管的直径,并且可以有效地解决血管分支和重叠处直径测量问题。