基于凸包算法的三维表面重建中边缘轮廓提取

在三维表面重建过程中,边缘轮廓的提取起着关键的作用.为了对头部CT图片中的颅骨边缘进行有效地提取,提出利用平面凸包进行边缘轮廓提取的方法.利用该方法提取出头部CT图像中的颅骨边缘,并将其作为三维表面重建中的轮廓输入,取得了良好的效果.同时,将通过该方法得到的颅骨边缘应用于基于颅骨的三维面貌复原技术研究中,为面貌复原技术的发展提供了新的思路.     

基于区块链技术的三维表面轮廓图像动态提取系统设计

目前设计的三维表面轮廓图像动态提取系统提取准确度较低,导致提取结果完整度较差。为此,基于区块链技术设计一种新的三维表面轮廓图像动态提取系统。驱动器采用标配的45通信规则,设置多个引脚,实现通信;电源模块设计6个外接端口,滤波器与相连设备通过绝缘螺钉连接。GUS处理器采用英特尔酷睿i7兼容300主板。通过三维动态表面轮廓图像进行预处理操作、计算轮廓、快速提取轮廓图像完成软件流程。实验结果表明,基于区块链技术的三维表面轮廓图像动态提取系统能够有效提高提取准确度,增强提取结果完整度。     

基于凸包的物体三维表面轮廓模型的构建

该文提出了一种以凸包为基础来表达物体表面近似轮廓模型的方法。通过对由各种方式所得的散乱点集进行预处理,然后进行凸包运算,求得物体表面轮廓极值点,再依据这些点进行物体表面的三维重建。该文以Visual C++6.0为开发平台,采用可视化类库VTK,对这一方法进行计算机仿真,取得了较为理想的效果。     

CT图像的边缘重建

随着科技的不断发展,CT作为一种先进的成像技术,被广泛的应用于工业无损检测和医学图像处理中。在工业上,采用CT技术对产品进行无损检测时,经常需要对重建出的CT图像进行边缘提取。一般来说这两步是分开的,先进行图像重建再进行边缘提取,本文将二者结合起来,研究在CT重建过程之前直接对投影数据进行预处理以得到图像边缘特征的重建方法。并用计算机仿真实验验证了该方法的可行性。     

由任意形状轮廓线重建三维表面的方法研究

由一组二维轮廓线重建出物体的三维表面是医学数据可视化的一种主要绘制方式。当轮廓线比较复杂,例如当遇到非凸轮廓或相邻层轮廓线相差过大时,常用的三角化拼接方法就会失败。文章提出一种新的轮廓拼接方法能够处理任意形状的轮廓线。该方法的基本思想是对轮廓线进行凹凸性层次分析,然后将相邻轮廓线从外到内逐层拼接,从而构成一个三角化的物体表面。实验结果表明,该算法对于手动勾画和自动提取的轮廓线都可以给出较好的重建效果。     

基于等值面点的快速三维表面重建算法

医学图像可视化技术利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供了直观、全面、准确的病灶和正常组织信息。传统的方法直接采用由序列轮廓线生成的三角片来拟合曲面,重建的速度与效果均有限。本文采用了一种直接绘制等值面点的三维重建算法,该算法只对视觉有贡献,约占总体数据的2%左右表面点进行遍历绘制,大大提高了绘制速度。另外,本文提出了由等值面数据计算法向量的方法,实现了在只有等值面坐标数据的情况下计算法向量。     

基于改进的GVF Snake模型CT图像轮廓提取技术

CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像，其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓，也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标。提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法，但该方法计算量大，精度难以保证。文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法。面积统计法不仅可以降低计算复杂度，在精度上也可以达到要求，实验证明了所给出的方法的正确性和可行性。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像,其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓,也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标.提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法,但该方法计算量大,精度难以保证.文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法.面积统计法不仅可以降低计算复杂度,在精度上也可以达到要求,实验证明了所给出的方法的正确性和可行性.     

髋关节股骨近端CT序列图像外轮廓提取研究

为正确有效地分割出髋关节的外轮廓,提出了一种基于最佳分割线的股骨近端外轮廓的提取方法。该方法利用自底向上CT序列图像的帧间相似性找到一条分割目标股骨与其他骨骼的闭合分割线,从而利用该分割线来精确定位目标骨骼的位置,并搜索边缘点。实验结果表明,该方法能够准确地识别出股骨近端的外轮廓,自适应强,抗干扰性好。     

改进的三维点集凸包求取算法

为提高三维点集凸包的求取效率,提出充分利用凸包极值点和性质改进的三维点集凸包求取算法.首先,求出三维点集中的极值点,并由它们形成初步凸包;其次,根据初步凸包与点的位置关系,排除其内部点;最后,依次考察其外部点,求出符合要求的点集、棱边集和面集,并对凸包进行扩展,得到凸包的点集、棱边集和面集.与普通算法进行时间的复杂度分析比较及实验表明,该算法效率较高.     

基于凸包裁剪的行人视频检测算法

为了解决行人群体视频检测的难题,提出一种基于凸包裁剪的行人视频检测算法。该算法采用局部凸包技术搜索行人外部轮廓,利用凹点挖掘技术裁剪轮廓曲线,建立相应规则排除非头部线段,通过最小二乘拟合法对头部曲线进行快速椭圆检测。实验结果表明,该算法能准确地检测出重叠或连通的头部,排除非头部物体,且处理速度快,实际应用价值高。     

基于凸壳技术的Delaunay三角网生成算法

该文提出了一种针对散乱点集的快速构建Delaunay的算法。该算法首先对散乱点按有向角进行排序,以排序后的点顺序为基础,利用凸壳特性快速将散乱点联结成三角网,最后利用拓扑结构快速将其优化为Delaunay三角网。在联网过程中,充分利用有序点子集的凸壳特性,避免了所有的交点测试,从而保证了对散乱点集生成Delaunay三角网的效率。     

基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法

提出了一种基于最优凸壳技术的Delaunay三角剖分算法。该算法对离散点进行扫描线方式排序,利用最优凸壳技术进行凸壳的生成和三角网联结,最后利用有向边的拓扑结构进行三角网优化。该算法不但避免了所有的交点测试,而且使得新加入点与凸壳边的平均比较次数不大于4,从而实现了高效的三角剖分。     

基于VTK的二维轮廓线的三维可视化重建

可视化工具包(VisualizationToolkit)是一个开放源码、自由获取的软件系统。VTK封装了许多常用的可视化算法,为研究人员提供了极大的便利。本文讨论了二维轮廓线的表面重建算法并利用VTK库在VC 的编译环境下实现了一组轮廓线的三维表面重建。     

基于骨架的断层间复杂轮廓线的三角片曲面重构

提出了一个基于轮廓线骨架点的三角片曲面重构的算法,首先对散乱骨架点进行拓扑连接,得到一个由骨架点构成的多边形,然后分析骨架多边形得到所需的特征骨架点,进而得到断层间轮廓线的相似特征部分,把断层间轮廓线分割为相对应的简单曲线段,最后,重构的曲面由这些分段重构的子曲面拼接而成。     

基于凸多边形的凸壳算法

确定平面点集的凸壳问题在计算机图形学、图像处理、CAD／CAM、模式识别等众多领域中有广泛的应用。本文根据凸多边形的性质构建了一种新的基于凸多边形的凸壳算法，该算法利用X、y坐标的极值将凸多边形分为几个段，应用凸壳顶点有序性，分段计算凸壳的顶点而得到凸壳。理论分析和实验结果表明，该算法运行速度快效率高，具有较强的实用性。     

核子类凸包选样的核最近邻凸包分类器

为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法.核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样本.在Head Pose Image Database系列1图像集上的实验中,本文方法不但可以取得较高的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多.