一种双向层间轮廓线线性插值方法

CT和MRI图像断层之间的距离通常大于断层内部间的像素的距离,为了实现断层图像层间的合理过度,需要对轮廓线进行线性插值。文中提出了一种双向的断层轮廓线线性插值方法。该方法首先对轮廓多边形进行逼近,然后从两个方向寻找最佳匹配点对,最后进行线性插值。该方法易于实现,执行速度快。实验结果表明这种方法不仅对形状相似的轮廓线插值效果好,对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

一种基于关键点的断层轮廓插值方法

为了实现断层图像之间的合理过渡,需要对断层间轮廓进行插值。提出了一种序列断层轮廓间线性插值的方法。该方法不仅对一般问题效果良好,而且可以根据实际情况需要调节插值轮廓线的精度,提高运行效率,减少计算量。     

基于断层间切片图像的插值方法研究

断层间图像插值是三维重建的一个关键步骤,研究了传统的插值方法,并对其进行了分析。在此基础上提出了一种基于距离变换的目标图像插值方法,该方法首先对断层图像进行阈值分割得到目标图像并对图像进行中心配准,然后运用欧几里德距离变换法求取目标图像的距离图像,采用加权平均线性插值方法得到目标图像间的插值图像;对ICT切片图像进行了实验研究,取得了令人满意的效果。     

断层图象插值的二维形变法

提出了一种新的二维断层图象层间插值方法。该方法将有向距离变换和二维形变理论应用于断层图象的层间插值，继而应用于三维重建。该插值方法有３个步骤。首先，计算目标形状的位置和方向；其次，计算目标形状的距离映射图，并进行形状变换，最后，用迭代法对目标的位置和方向进行线性插值，对形状进行非线性插值。文中给出该插值方法应用于模拟图象和ＭＲＩ图象的形状插值和三维重建的结果。     

基于断层图像分割的三维匹配插值

CT和MRI图像断层之间的距离远大于断层内部像素间的距离,三维剂量场的计算等工作通常需要等间隔分布的三维图像数据。目前常用的基于灰度插值方法会引起图像边界模糊,而基于形状的插值方法不能得到整个图像的数据。为解决这一问题,文中提出了一种基于断层图像分割的三维匹配插值算法。通过对断层图像进行分割,获得断层图像的空气、软组织和骨骼等区域信息。对相同密度区域采用匹配插值,不同密度区域采用缩放区域大小作为插值数据,使新的图像不仅在灰度上,而且在组织形状上介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值要求。和线性插值方法相比,新算法提高了插值图像的质量,插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

断层图的线性插值

介绍一种用以实现物体有在三维重建的断层图线性插值的算法，实验证明，在两张形状差别很大的断层图之间均匀地插入了８张断层图，该算法的效果很好，若在两张断层图的轮廓线之间插入足够多的轮廓线，即可得到的其间的物体表面，若对一组这样的断层图作同样的插入，即可完成整个物体表面的三维重建。     

一种自然人工对象识别与诊断的方法

为了能有效提高识别自然人造对象并诊断其缺陷的效率,提出了一种基于改进的形状上下文实现采集图像和样本图像匹配的方法。该方法对采样图像进行轮廓均匀采样并改进其形状上下文,将采样图像与样本图像进行匈牙利匹配,计算出所有匹配点间欧式距离。对采样图像进行TPS变换,计算匹配点间的欧式距离;根据TPS变换前后匹配点间距离变化比例判定样本图像与采样图像是否是同类图像;在同类图像的基础上计算形状上下文距离,根据匹配代价衡量匹配点集中匹配上的点数实现图像的缺陷诊断。该方法同时实现了图像识别与缺陷诊断,实验结果较好,能应用到架空输电线路直升机巡检系统中。     

目标边界点集的层次化描述及其形状检索应用

提出用于轮廓线形状和区域形状图像检索的形状描述方法,该方法将目标形状的边界（包括内边界）表示为一个无序的点集,沿各方向对点集的迭代分割,建立层次化的边界点集描述模型.通过对各层形状边界的分割比和分散度的几何特征度量,产生各层的形状特征描述,对它们进行组合,建立对目标形状的层次化描述.两个目标形状的差异性度量定义为它们的层次化描述子的L-1距离.该方法具有：（1）通用性.能够描述轮廓线形状和区域形状这两种不同类型的形状;（2）可扩展性.基于所提出的分层描述框架,可以将分割比和分散度这两种几何度量进行扩展,纳入更多其他几何特征度量,以进一步提高形状描述的精度;（3）多尺度描述特性.提出的分层的描述机制,使得描述子具有内在的由粗到细的形状表征能力;（4）较低的计算复杂性.由于仅仅计算目标图像的边界像素点,使得算法具有较高的计算效率.用MPEG-7 CE-2区域形状图像库和MPEG-7 CE-1轮廓线形状图像库这两个标准测试集对该方法进行评估,并与同类的其他形状描述方法进行比较,实验结果表明：提出的方法在综合考虑检索精确率、检索效率和一般应用能力等指标的情况下,其性能上要优于各种参与比较的方法.     

圆周特征描述:有效的叶片图像分类和检索方法

叶片图像的识别是计算机视觉的一个重要应用,其关键问题是如何对其进行有效的描述.提出了一种圆周特征描述方法.该方法用圆心在轮廓线上的圆与轮廓线和叶片形状区域分别相交所得到的圆心角、区域点的空间分布和灰度统计,分别表征叶片的轮廓、形状区域和灰度信息这3类特征,称其为叶片图像的圆周特征描述.通过改变圆的半径来产生由粗到细的圆周特征描述,给出了一种局部的多尺度安排,根据圆心到轮廓线其他各点的距离信息,确定半径的取值范围和各个尺度的半径取值.该方法描述全面,通过分析圆周与叶片图像相交的几何特性,自然地抽取了叶片的轮廓线、区域和灰度信息,且描述子满足对相似性变换的不变性.在公开的测试集上,对该方法进行叶片的分类和检索实验,取得了比现有流行方法更高的精确度,验证了该方法的有效性.     

面向心脏表面断层数据的三角网格重构方法

针对不同轮廓线提取方法对心脏断层图像提取的心脏表面轮廓线数据产生的格式不同,研究并设计了一种通用的心脏表面三角网格重构方法。利用心脏形态和断层数据的基本特点,将余弦值旋转排列和缓排序的方法融入三次剖分三角网格生成方法中,实现了同步进行轮廓线点间关系的恢复与心脏表面的三角网格重建。详细阐述了其基本原理、实现策略和算法设计,并以实验验证了方法的有效性。