面绘制三维重建原理及其改进算法研究

Marching Cubes(MC)算法是经典的面绘制算法,但它存在数据源复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题.针对这种情况,提出了改进策略,主要是从图像预处理、图像分割及三角形网格简化方面加以讨论,并给出了相应的算法,由此使得重建算法的数据源信息更准确,适用面更广,存储效率更高.     

一种基于信息熵的信息系统属性约简算法*

粗糙集中找到最小属性约简是一个NP-hard问题,本文根据知识信息熵的定义和性质,定义属性重要性,分析其性质,得出核的求法,给出约简的判定定理,提出了一种基于信息熵的属性约简算法。该算法采用启发式搜索法,先计算属性重要性,求得核,再以核为起点,以属性重要性大小为启发式信息,选择属性,求得最小约简。理论分析和实际计算表明,该算法简明有效。     

递归读取DICOM嵌套数据集的方法及实现

DICOM 3.0是医学图像的标准,如何正确读取DICOM格式文件是医学图像处理的首要步骤。对DICOM格式文件的处理重点在于如何读取嵌套数据集。本文分析了DICOM嵌套数据集的格式,针对其格式特点采用了递归的方法的方法进行读取。实验证明该算法实现简单,可实现目前所见的DICOM格式文件的显示。为医学图像的进一步处理奠定了基础。     

AprioriTid挖掘频繁项集算法的改进

针对AprioriTid算法的不足,提出一种新的优化算法IaprioriTid。该算法从事务压缩、项目压缩和散列技术等方面对AprioriTid算法进行优化,提高了算法的效率。对AprioriTid算法中引入的C′k进行事务压缩和项目压缩,减少C′k中的数据量,提高扫描效率,应用散列技术优化产生频繁-2项集。最后实验证明了该算法的有效性。     

基于Android的农业信息组合系统设计与开发

提出了一种基于Android的农业信息组合系统的设计与开发方案.主要介绍了系统整体架构、技术路线以及功能模块的设计.系统由Android客户端、无线网络、Web服务器及后台数据库等部分构成.利用该系统能方便农户和客商的信息发布和搜索.     

MC三维重建算法的二义性消除研究

面绘制法进行三维重建是三维重建技术的主要方法,Marching Cubes(移动立方体)算法是经典的面绘制法.本文在剖析了MC算法的基础上,针对其存在的二义性问题,给出了消除二义性的方法,从而使重建效果更加清晰.     

基于区域增长分割算法的医学图像重建

Marching Cubes（MC）算法是经典的三维重建算法,但它采用阈值分割,算法单一.利用目前比较成熟的分割算法结果,将其作为MC算法的输入数据以改进重建算法.实验证明该方法有效扩充了MC算法的适用范围,大大提高了MC算法的重建精度.